近幾年，因為數據分析行業的繁榮，很多人選擇入行或者轉行做數據分析。比較突出的表現就是在知乎上搜索數據分析，出現的大多是關于如何轉行數據分析的提問。
但是，小編想說，在你對一個行業沒有清晰地認識時，千萬不要盲目的去入行。小編身邊就有很多想要轉行數據分析的人，他們往往只是看重數據分析師的薪資待遇，很少有人清晰地知道自己轉行后是做什么？需要做什么？能夠做什么？
下面小編就給大家分析一下在入行數據分析之前一定要搞清楚哪些事情。
一、數據分析是什么？
數據分析是指用適當的統計分析對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當行動。
二、數據分析師需要做什么？
數據分析需要學習的技能是非常多的，所以說數據分析是一個需要花費大量的時間和精力學習的技能，一個合格的數據分析師需要具備下面的這些技能。
1、熟練實用Excel
2、熟練運用SQL技能
3、P和Python/ target=_blank class=infotextkey>Python是加分項和必備項
4、數據可視化工具tableau、finebi等
5、數據建模能力和統計學知識
6、數據敏感性和數據分析能力
三、判斷自己是否適合做數據分析？
雖然說沒有哪項技能是不能通過努力學會的，但是你如果擁有下面這些特點說明你會更加適合學習數據分析，你對數據分析的接受能力、理解能力和學習速度都會比被人快上很多。
1、思維邏輯強
數據分析一項很需要邏輯思維的技能，邏輯思維能力不好的人容易被各種指標的定義規則與業務聯系糾結死，好的思維邏輯可以幫助數據分析師在寫SQL等數據處理腳本也會更加高效。
2、 業務理解能力強
業務能力強的人能夠從宏觀的角度來分析業務流程圖。 在技術方面，能夠完全掌握數據庫結構和SQL，能夠清晰的畫出圖表以及對圖標內容的掌控力等等。
3、細心和耐心
數據分析需要很強的耐心、細心，數據分析師在工作時將要面對的是很多復雜的數據，一個不注意就可能犯下大錯，所以細心和耐心是一個前端分析師必須的具備的特點。
四、數據分析的現狀與前景
當今社會，數據爆發式增長，數據分析師的行業價值堪比黃金石油,社會趨勢+行業剛需讓數據分析師成為當下的高薪職業之一。
五、如何學習數據分析
1、清楚地了解數據分析
正如上面所說，很多人都是因為覺得數據分析師當下的熱門行業之一，所以才選擇入行或者是轉行的，但是對數據分析沒有一個清晰的認識，只有了解了什么事數據分析，數據分析師需要做什么，才能學好數據分析。
很多人在前期都是選擇自學，小編是不反對自學的，在學習前期可以通過自學打好基礎，也能為后期的進階學習節省很多的時間。但是到了中后期，小編還是建議大家可以通過線上或者線下的課程去系統的學習。需要注意的是最好不要盲目的去看網上的免費或者是低價的課程，這些很多都是為了引流，不會管你到底基礎如何，學不學得懂，看完這些視頻，你不僅不能學到東西，還容易讓自己頭腦混亂。
2、清晰的學習路線
不管是學習任何一樣東西，一個清晰的學習路線都是必不可少的，學習數據分析同樣需要制定一個清晰的學習路線。小職這里就以我們“職來offer”課程中制定的數據分析學習路線作為參考，為大家簡單的劃分一下。
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第一階段 商業數據分析
主要內容:Excel基本操作、Excel常用函數、數據透視表、Excel圖表繪制、Excel快捷鍵、數據庫系統概論、MySOL簡介及安裝配置、MySQL數據表管理、MySQL數據管理、MySQL數據查詢、MySQL函數、MySQL基礎操作。
培養目標:a、掌握Excel數據分析常用函數、圖表制作、透視表等操作，能夠用Excel進行業務數據分析;b、了解數據庫相關理論、掌握MySQL建庫、建表等操作，掌握使用SOL語言進行數據單表、多表的數據查詢操作;c、掌握MySQL視圖及窗口函數的使用，掌握數據庫優化的基本理論及操作。
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第二階段 數據可視化
主要內容:商業智能分析基礎知識、PowerBI基礎操作、PowerBI數據處理、Tableau安裝、Tableau數據報表項目、Tableau可視化表盤項目等。
培養目標∶a、掌握數據可視化基本概念及原理;b、掌握PowerBl、Tableau等數據可視化軟件的安裝配置、基本操作及運維;c、能夠使用Tableau制作企業級z動態數據可視化大屏及相關報麥的制作;d、能夠使用PowerBl自助式處理數據進行OLAP分析、獨立搭建企業數據化運營儀表盤。
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第三階段 python數據分析
主要內容:Python語言基礎、Python高級基礎知識、Python高級特性、IO操作、面向對象編程、內建模塊和第三方模塊、網絡爬蟲、網絡爬蟲框架、Python數據分析、Numpy、Pandas、Matplotlb、Python機器學習等。
培養目標:a、學習Python基本編程語言知識，了解Python在業務數據分析實踐的應用;b、掌握 Python數據分析基礎模塊，具有應用Python語言解決數據分析中實際問題能力;c、掌握網絡數據抓取技術，Python數據庫應用開發，實現Python數據可視化操作，提高數據收集和數據分析能力;d、掌握Python數據分析常用numpy和pandas的使用，具有應用Python進行海量數據提取處理清洗的能力;e、應用Python編程技術進行企業數據化運營、用戶畫像建設、指標體系搭建、數據智能分析的技術準備。
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第四階段 數據運營指標體系
主要內容:數據分析標準項目流程、指標體系搭建過程;AARRR流量漏斗模型，PEST分析、SWOT分析、波士頓矩陣等行業分析方法，相關性分析及顯著性檢驗，多元回歸分析等。
培養目標:a、掌握數據分析項目流程，能夠應用相關數據分析方法解決實際業務問題;b、掌握PEST分析、SWOT分析、波十頓矩陣、4P等行業分析方法，制作行業分析報告c、掌握指標分析、用戶畫像、相關性分析、假設檢驗和回歸分析等數據分析方法論，能夠搭建公司運營的指標體系。
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第五階段 機器學習與深度學習
主要內容:K-Means，DBscan，KNN，樸素貝葉斯模型，決策樹，隨機森林，SVM，線性回歸，邏輯回歸，XGBoost等算法原理，深度學習基礎知識。
培養目標:a、掌握相關機器學習算法數學原理和適用范圍;b、掌握機器學習算法常用特征工程處理方法;c、掌握機器學習算法參數調試技能;d、掌握機器學習算法性能評估和模型選擇方法;e、應用pandas.numpy、sklearn等開源框搭建機器學習項目，使用相關算法對實際業務建模;f、獲得深度學習在圖像識別，自然語言，推薦等方面應用的基礎能力。
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第六階段 綜合項目實戰
主要內容:數據分析業務實踐過程及注意事項、行業分析方法論與報告撰寫、數據分析項目實戰、BI可視化平臺搭建與實踐、機器學習項目實戰、團隊合作基本原則與分工。
培養目標:a、掌握行業分析報告的撰寫流程和方案;b、根據具體公司業務，搭建企業級商業智能大屏與數據化運營看板;c、能夠根據具體業務問題，構建機器學習項目，解決業務實踐;d、能夠根據具體業務問題，構建機器學習項目，解決業務實踐。
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第七階段 就業指導
主要內容:簡歷撰寫基本要求、如何挑選簡歷模板、如何選擇合適的職位、面試流程、面經分享、面試技巧、筆試題準備、群面應對技巧和注意事項、如何應對業務面、高管面和HR面、如何提升邏輯表達能力、offer注意事項。
3、名師解惑
如果只是自己一個人埋頭苦練，很多時候都在做無用功，一個能夠了解你的能力，為你答疑解惑的老師就能讓你在數據分析學習的過程中少走很多彎路，也能讓你在數據分析的學習上達到事半功倍的效果。
4、不斷地操作實踐
不斷地實踐與練習，能讓你的提升數據分析的速度，基礎更加穩固，也能讓你的數據分析技能更加熟練，提升今后的效率工作。
最后，小編想說如果真的決定要入行或者是轉行數據分析行業，要舍得花費時間和精力去了解和學習這項技能，天上不會掉餡餅，沒有什么事情是不勞而獲的，同樣，有付出就一定會有回報。希望每一個為自己而努力奮斗的人都能夠擁有美好未來。
