近几年各大平台开始掀起“数据分析”热，导致很多小伙伴问我：做数据分析师有这么好吗？如何成为数据分析师？学数据分析难吗？
我想先澄清一个概念：“转行”。对于从未接触过数据分析或大数据领域的童鞋，“转行”二字不够准确，大部分童鞋还是符合“入门”二字。在我看来，字面上的“转行”更像是一个平行的概念，似乎在同一个水平面上，走到街角，然后右转，再到达另一个世界。
但实际的“转行”远比这残酷。
“转行”的第一个动作一定是放弃和沉沦。放弃现在拥有的技能，会给你带来现在的职位和薪水，这是一个走下现在的台阶，到达更低的台阶，再往上爬的过程。也就是说，不放弃，不沉沦，就谈不上转行。如果你想转行，你必须意识到转行的残酷。
很好，你已经意识到转行的残酷。你放弃了你所拥有的，你的思想和身体都在下沉，所以你准备好开始了。下一步是准确找到那扇门：通往数据分析师世界的门。
注意“精确”这个词。它一定是你唯一选择的门，而不是附近的各种门。为了找到这个门，你经历了无数次百度搜索、论坛搜索知识点，然后在辨别中去证伪真相，最终找到了进入数据分析师的正确大门。
你怎么找到这扇门的？
一般来说，有两件事：工具方法论。工具从初级到高级的排名是：Excel、MySQL、BI、Python、算法等。
您需要做以下事情：
1.掌握数据分析工具。
A.基本工具：excel
Excel可以帮助你实现数据透视和可视化，只需要一些功能就可以完成日常数据的计算。
B.数据提取工具：MySQL
MySQL数据库包含添加、删除、修改和搜索等基本语法，您可以使用它来清理和标准化数据。
C.分析工具：python
抓取数据，分析和挖掘数据，python有一个非常丰富的库来访问web文档的api和后期web文档的快速处理。
D.可视化工具：excel、PPT、FineBI
可视化是将原始的抽象数据以图表的形式呈现出来，使数据更清晰，更容易理解。Excel和PPT是相当常见的可视化工具。
E.机器学习或神经网络等算法。
算法的作用是在一个事物的现有特征和这个事物的结果之间建立一个数学公式，这个“特征x”和“结果y”。从无数个已知的X和Y中找出X和Y之间最佳关系的数学公式，最终找到一个在已知多个X的情况下可以预测其Y值的数学公式。这听起来可能不那么直观。但是它的应用极其广泛。比如，如果知道每片森林的各种实时数据，就可以知道哪片森林更容易发生山火，下次就避免这种山火。
2.掌握数据分析方法
这是为了找到最适合公司业务的数据分析模型。通常，每个特定的行业都有一个用于商业分析的模型，比如电子商务中常用的分解因子分析和漏斗分析。零售业常用的RFM模式；时间趋势分析、描述性统计分析、画像分析等是教育中常用的方法。每个行业对应的数据运营模型甚至算法都会定制化、个性化，但背后会有通用的逻辑。掌握这些通用逻辑是数据分析师在业务模型中具有灵活性的基础。就像学习篮球一样，你要学习基本的运球技术，精通左右手上篮，然后在实战中练习传球、走步等。掌握通用技能意味着练习左右手上篮和运球技巧，在实际业务中应用模型意味着练习行走和传球。对于想入行的零基础学生来说，掌握数据分析的一般方法论是极其重要的。
然而，没有人能在一夜之间掌握这么多工具和方法。所有长途航行都必须有一个起点，入门级数据分析师也是如此。
一开始，你可能只是为了成为初级数据专家而学习。这就需要你掌握excel、PPT、VBA、透视表和基本公式，这样你就已经可以成为很多传统公司的数据专员了。第二阶段是懂SQL，懂业务，能够做一些基础的数据处理，有了前一阶段的技能，就可以做大部分公司的数据运营和数据产品。那你就是专业的数据分析师了。你应该非常熟悉统计学、回归、假设检验、时间序列等等。您还应该能够可视化数据。如果你掌握了这些技术，你将能够应对大多数互联网业务。在最高层次上，数据科学家已经成为数据分析师之王，要求你精通统计学并使用机器学习，如参数调整和优化，而数据检索、数据仓库和可视化对你来说是小菜一碟。
事实上，数据分析已经逐渐成为职场必备技能。不管你想不想做数据分析师，数据分析应用到我们生活的方方面面。学习数据分析可以充分发挥你在工作中超强的能力。如果你想有更系统的学习计划和职业规划，欢迎加入【数学大学】~
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