来源:数据分析师 CPDA | 时间:2018-08-02 | 作者:admin
最近很多同学咨询新手如何入门数据分析的事情,虽然网上类似的文章不少,但还是根据同学们的问题作了梳理回答。本文主要从职业选择角度解析数据分析适合的人群以及入门所需的基本准备。准备投身于这行的年轻人们,你真的想好了吗?我说的不一定对,Just do yourself!
很多人选择大数据行业,选择数据分析更多看到的是这个岗位前景不错、薪资待遇也不错,各种培训让人看起来事情也挺简单。往往没有对岗位和自身进行合理评估,真正在求职或者入职之后或许才发现其实跟自己想的也许完全不一样。
其实在入行数据分析或者任何一行之前,你都要好好思考这些问题:我希望进入哪些行业呢?这行业有前景吗?需要什么样的知识结构?符合我的兴趣方向吗?知己知彼百战不殆,在做职业选择或者机会选择时可使用SWOT分析模型,更好的认识自己。
SWOT:优势(Strength)、劣势(Weakness)、机会(Opportunity)、威胁(Threat)。其中,优势与劣势是对自身条件的分析,机会与威胁是对外部环境的分析。
一、个人优势与劣势分析(不限以下)
对于个人的评估,可以自己进行,也可以邀请朋友家人协助。全面客观的判断自我,对职业选择尤为重要。
对于你的缺点和补足:你可以考虑改进使之不再成为短板,比如学习数据分析的基本原理、技术、工具,但是兴趣、性格方面呢?或者放弃你技能不擅长的职业。
二、行业机会与威胁分析(不限以下)
根据自己的优点和缺点,选择几个你感兴趣的行业和职业进行分析,了解他们的机会和威胁。所谓,“男怕入错行,女怕嫁错郎”,有前景的行业和职业对于个人选择来说有很大的影响。下面以大数据行业——数据分析岗位为例:
如果在做完个人SWOT分析之后,你毅然选择数据分析工作。那么恭喜你,你离21世纪最赚钱的职业之一已经不远了了,吼吼。
想要做好数据分析真的需要掌握多方面的知识和技能,主要分软+硬两大实力,软实力还包括沟通能力、表达能力、设计能力等;另外业务理解能力需要逐步积累。那么,对于入门,可从思维、心术、理论、工具四方面进行训练和事先判断。思维和心术主要靠性格和长期训练积累,下面主要介绍大家关注的理论和工具。
一、我要看什么书?
数据分析需要具备多方面的理论基础。
但是对于新手而言,这实在是信息量太大了,所以在此阶段,能清晰地知道数据分析能解决什么问题、需要什么方法论、需要掌握什么基本技术及原理足够。记住,我们是入门,懂得常规知识并能找到基础的工作是我们的目标。
书籍推荐:
二、我要学什么工具?
为什么很多人学了Pyhon、Hadoop、R、Spss,依然做不好数据分析。
数据分析最关键的一定是理解业务的能力以及整理分析思路的能力,其次才是动手能力,也就是驾驭工具的能力。至于工具,不论黑猫白猫能解决问题就是好猫,不是说Hadoop就比Oracle强,pyhon就比spss厉害,不同的场景不同的背景对工具的使用也不同。
鉴于新手,推荐首先学习Excel+Sql+PPT,Excel的简洁和强大无需多说了,小规模的数据处理、分析、展示都可以搞定,对于稍大点规模的公司而言,Sql是必备的取数技术,没有数据源就等于是无源之水,所以数据查询和处理能力一定要具备。那为什么还要PPT?数据分析师很多时候的产出是分析报告,那么PPT的展示能力就格外重要,如何将你的结论简洁直观的传递给你的受众,是必备的能力。
工具推荐:Excel+Mysql+PPT
三、还要准备什么?
磨砺心志,主动寻找实践机会,优秀的数据分析师一定是主动发现问题、解决问题并扛得住压力的。
人生是漫长而持续的过程,不必太计较眼前的得与失,如果方向对,慢点也是快。
谨以此文,献给在路上的年轻朋友们!
来自上海数据分析: