大数据分析师之路

① 数据分析师的就业前景如何

数据分析师是一个发展前景非常好的工作，时代的发展决定了在未来，数据分析师将成为必不可少的一个工作岗位，如果大家能够有幸进入到这个行业，那么就好好珍惜，而对于那些还没考虑未来就业方向的朋友来说，数据分析师绝对是一个不错的选择。

数据分析师在进阶的道路上有多种选择，可以成为数据技能超强的产品经理，也可以成为数据指导业务的运营VP，更可以进入到管理或者战略层，而这些，都是在工作的过程中，开阔视野所带给人们的。

技能要求

1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

② 做数据分析员前景如何

可以先来看几个数据，据猎聘数据显示，数据分析师的平均薪资在20k+，应届生的平均月薪都在10k+。目前数据分析能力已成为各行业必备的通用能力。研究显示，有数据分析能力的人工资比一般人多30%，而没有数据分析能力的人失业率是一般人的2倍。

数据分析师不仅在薪资上有巨大优势，这个职位在未来将会持续有巨大的缺口。据麦肯锡咨询权威预测2025年中国将需数据人才高达220万。

初级数据分析师如果选择技术方向发展，可选择的职位也有很多，例如算法工程师、大数据开发、数据科学家等等。对这些岗位的职责，可以参考下列的解释。

1、算法工程师

运用数理统计知识、编程和业务思维建立数学模型，是当之无愧的产品灵魂。

2、数据开发工程师

数据工程师属于技术岗，负责搭建数据库、处理数据、维护数据安全等工作，主要是服务于数据的使用者，比如上文中的数据分析师、数据产品经理以及数据建模师。

3、数据科学家

数据科学家属于综合性人才，集数据分析能力（＞数据分析师）、统计学基础、业务能力（＞数据产品）、算法（＞算法工程师）与沟通能力于一身。这类人才属于数据分析行业中的顶配，各方面的能力都超一流，不过这类人才相当稀有，在行业中基本是可遇而不可求。

最后说完了数据分析师的职业发展方向，再回归到最重要的行业本质吧。选择一个行业或职位最本质的因素就是赛道。这个道理很简单，人需要在一个天花板不断上升的行业，个人职业的发展的天花板才能跟着往上走。我们都知道只有在路很宽，人不挤的赛道上才能够跑得快，也只有在一个资本都涌入的市场上才挣到更多钱。

综上所述，数据分析师的就业前景是非常好的，如果你想要成为一名优秀的数据分析师，要先找到自己的方向，确立一个职业目标，再逐步掌握数据分析师的必备技能，在软件的基础操作上不断提升自己的应用。

③ 一个小白学习学习数据分析师有多难

以下是一个文科生小白转行数据分析的人生历程，分享给你，相信可以帮助正处人生十字路口的朋友或正处于迷茫摇摆时期的人们一些启发或借鉴。
1、在选择数据分析师这条路之前，一定要思考再三，虽然这条路看着光鲜靓丽（至少职业的薪酬收入类比其他行业不会好不少），但也是一条艰难前行之路，充满着未知、荆棘和困惑，尤其是对于文科出身的我，付出的努力更是一般理工男的好几倍吧应该……
2、虽然数据分析这个行业有着天然的专业鄙视链（文理科的逻辑思维功底、编程语言接受程度上以及数理统计基础实实在在的存在差别，这也是甲方更信赖理工科出身的重要原因，因为社科或文艺类专业，很少有学校会严格地按照数理逻辑去制定学生的课程培养计划），但是并不代表文科生没有任何机会，因为大学以前，其实我们都没正式接触过编程或统计学，大学本科更多的是提升一个人的思维、而不是过硬的专研能力。所以文科专业的朋友，兴趣和决定也是重要因素，不能单单凭借客观的专业背景就否定自己。
3、如果你要坚定的选择这条路，就必须克服各种依赖症，比如安装一个R语言或Python软件，从庞大的数据中得出客观的结论过程，用学到的知识去分析数据的价值等等，一定要动手动脑去实战，不要单凭以前的文科思维（更注重思维的创造和个性的发扬），理性思维和客观科学更重要。因为这种学习习惯决定着你必然会被同行的有心者远远地摔在后面，网络、谷歌、Stack Overflow永远向你免费敞开大门；
4、动手实践和实习参与项目是很好的数据科学或者数据分析的开端，只学不练假把式，只有直接用于实战，才能看出来你学的东西到底有多少能够落地，能够用于提升业务的价值；
5、在求职以前，倘若时间允许，把R语言、Python（数据科学相关模块）、SQL（可以选择一个平台，比如MySQL）这三大关卡早点过了。（如果你不想再天天加班补的话）；
6、如果你还是在校学生，学会分清各种事情的轻重缓急，比如各种无聊拉人凑场子讲座、听课发礼品的营销洗脑课，各种……的无效应酬社交，如果全部都用在数据分析的学习上，你会发现你的时间多了很多，自然你也可以更早地追上同行的脚步；
7、脚踏实地的去走自己的路，不会的多写、多看、多问（问真正有价值的问题）、多总结、多交流，给自己足够的转行周期（如果你是科班出身的【统计、数学、计算机】，也许会走的顺风顺水，但也不可以掉以轻心，倘若不是，请一定要慎重选择，起码要给自己一到两年的转行缓冲期【具体视自己的专业背景和技术实力而定】，什么7天精通机器学习、三个月精通人工智能，你自己敢信嘛？）
8、学会融会贯通不同领域的知识，触类旁通、横向迁移，这样学起来才有越学越有通透的感觉，否则你只能增加笔记本的厚度，徒增烦恼罢了。
其实文科生学习数据分析或零基础转行的痛快和纠结大家都有，但任何的时间节点上，倘若一直停滞不前、犹豫不决，那么所有可以有或可能有的机会都会错失。庆幸我虽然浑浑噩噩，一路上也是披荆斩棘，但时光不负我，付出终究收获成果！愿所有文科生想进入数据分析行业或转行的小伙伴一切都顺利。

④ 如何学习成为一名数据分析师

学习数据分析师之前，你必须清楚自己想要达成什么目标。也就是说，你想通过这门技术来解决哪些问题或实现什么计划。有了这个目标，你才能清晰地开展自己的学习规划，并且明确它的知识体系。

⑤ 怎么成为大数据分析师

要从事某一项职业，需要具备充分的兴趣，需要耐心和信心，同时还要有专业的知识和技能，通过一定的实践，积累一定的经验。下面分享一下怎么成为大数据分析师。
方法/步骤
成为大数据分析师需要：首先，要对数据分析感兴趣，要成为大数据分析师，要对该领域感兴趣，兴趣是最好的老师，既可以帮助自己全身心投入到大数据分析的工作之中，还可以帮助自己更好的坚持研究下去。
成为大数据分析师需要：学习专业的数据分析知识和技巧。大数据分析师是需要具备专业知识和技能的，在其位谋其政，大数据分析师核心工作内容自然是围绕数据开始的，需要专业知识和技能的使用来解决问题和发现问题。
成为大数据分析师需要：具备耐心和信心。一个有信心的人更容易成为职场中的精英，而大数据分析需要耐心，需要细心，要认真用心的对待工作中的每一件事情，尤其是数据方面的。
成为大数据分析师需要：进入一个平台进行实际数据分析的工作。一方面是为了自己积累更多的数据分析经验，另一方面，好的知识和能力都是通过实际工作来得到的。
成为大数据分析师需要：寻找资深的专家来当自己的老师，或者能够建立一种良好的关系，可以及时请教自己不懂的问题。要想成为大数据分析师，还需要有名师指导，需要有资深的专家来帮助自己。
成为大数据分析师需要：学会利用工具。工欲善其事，必先利其器。作为当代大数据分析师，要学会利用工具，合理使用工具，既可以提高自己的工作效率，还可以帮助自己提高自己的业务能力。
成为大数据分析师需要：参加培训，获得更多的知识，同时取得一定的从业资质。要成为大数据分析师，除妖又要名师指导，要具备专业的知识，定期的培训学习也必不可少。而且取得从业资质会让自己的能力和背书变得更强。

⑥ 如何成为大数据分析师

首先你要知道成为一名数据分析师所需要具备的技能：

• 数学知识

对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。

而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。

• 分析工具

对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。

• 编程语言

数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。

当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

• 业务理解

对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

• 逻辑思维

对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。

• 数据可视化

数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。

对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。

• 协调沟通

数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。

对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

⑦ 数据分析师谈如何走上数据分析之路的

本人从08年开始接触数据分析行业，之前做过销售、统计和生产计划员。走上数据分析之路，一个是因为专业相关（统计专业），另一个是因为从08年开始，数据分析这个职业开始火了，很多公司都开始招聘数据分析岗位，就这么简单。现在是大数据时代，数据分析这个职业还会继续火个10年，在美国，数据分析也是最吃香的职业之一。大数据时代，互联网改变了人们的生活，现在移动互联网（如微信）更是改变了很多的商业模式，所以数据分析要与时俱进，钻研业务，将海量的数据转为有用的信息，从而真正的实现自己的价值。数据分析可以分为偏技术和偏业务两类，高档的分析师，就要建立一些数学模型来进行预测，用一些关联、回归等分析方法，最高的职位应该是阿里巴巴的数据首席运营官，属于这个职业的金字塔顶的人物。数据分析师年薪范围一般在20W左右，高档的能到30W以上，最牛的当然是100W以上。

⑧ 数据分析师进步之路怎么走

数据分析师不仅仅是技术专家，也是能够影响公司运营的人。基于自己的经验，刘认为数据分析师的晋升途径有以下几种:

1、数据分析师进步之路——成为一名拥有强大数据技能的产品经理

产品经理的工作非常全面，不仅考验创造力和创新能力，还需要深入研究用户行为和产品逻辑。经验丰富的数据分析师往往有广阔的视野，往往从宏观的角度思考内部联系。

好的数据分析师对产品有良好的感觉。通过认可产品经理强大的数据分析能力，培养产品经理优越的思维方式，一个对数据敏感的产品经理很容易脱颖而出。

2、数据分析师进步之路——成为数据指导业务运营副总裁

数据分析师通常需要挖掘数据背后的信息，回答有关市场如何运作的问题，指导高管做出商业决策，并进行准确的数据挖掘或广告活动。事实上，这就是为什么越来越多有大数据需求的公司正在招聘数据分析师的原因。

在心理学、经济学和统计学的支持下，数据分析师有潜力使用普通操作人员无法使用的工具进行幕后工作。

3、数据分析师进步之路——成为管理或战略

事实上，除了公司的高层，数据分析师是唯一从高层看到全局的人。互联网公司几乎所有的工作都可以直观地反映在数据中。

较强的分析和批判性思维能力使数据分析师具有敏锐的眼光。深入参与公司的管理和业务实践，成为计划者甚至决策者，这些都是数据分析师可以发起的反击。

4、数据分析师进步之路——成为一个知识渊博的数据科学家

随着业务的增长，越来越多的行业需要能够处理数据的专家。互联网+正在向广告、量化金融等领域渗透。数据分析师应该保持开放的心态，更多地了解他们视野之外的领域。他们应该成为兼具技术和业务知识的专家。

互联网行业的优势在于，与其他行业相比，该行业的企业可以收集全面的数据，并将其用于研究和应用。数据分析师站在数据的顶端，有更多的机会参与业务。在这些数字背后，每一个清醒的分析师都可能成长为一家互联网公司的核心。

数据分析师永远不应该把自己仅仅看作技术人员。与数据库、统计、业务理解流程等硬技能、严谨的工作态度、良好的沟通能力、快速的学习能力以及随时随地的好奇心相比，这四大软实力是数据分析师突破自我的决定性因素。

刘浦成在互联网行业工作多年，有着特殊的经历:

数据分析师不只是站在岸边看他们的同事游泳。半年不了解业务的数据分析师不在这个领域。从技术人员到公司的核心，数据分析师都需要以开放的好奇心不断突破知识的边界。

数据分析师进步之路是什么?原来这才是别人的超过你的原因，数据分析师有一个宝库。作为滴滴出行数据分析团队的负责人，刘发现了数据分析师制胜的秘诀:远见。数据分析提供了一种可能性，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，可以点击本文其他文章进行学习。