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作為一名渴望能成功轉行數據分析的人，你是否會有這些疑問：

“非本專業想轉型做數據分析，有救嗎？”

“數學不好，英語不好，想學數據分析，有救嗎？”

“不懂數據分析師到底是干嘛的，還要堅持嗎？”

別急，等看完了下面的內容，你就會有自己的答案。

轉行數據分析是個老生常談的話題，想要轉行數據分析的人很多，其中有些人的工作和數據分析沾邊，有的人工作和數據分析八竿子打不著，那是什么原因促使這群人聚在一起轉行數據分析呢？大致的回答都是因為看好大數據的發展前景，并且薪酬待遇非常不錯。

由于互聯網的崛起，每天都會有大量的數據產生，“拍腦袋”做決策已經無法滿足企業的需求，依靠數據分析進行科學決策才是實現一個好的決策的根本，這就催生了各種數據分析的需求。

那么，數據分析師到底需要擁有哪些技能？轉行數據分析應該知道哪些？如何快速成為數據分析師？這是想要轉行數據分析人的共同疑問。

本文針對想要轉行數據分析的朋友，做出一些轉行前應該了解的內容，讓你從一開始就走上一條平滑，輕松的數據分析之路。

01

了解數據分析師

數據分析工作到底是做什么的？相信這是許多新人共同的疑問。

數據分析師在百度百科里的定義是指，在不同的行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，并依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。

數據分析師這個職位，不同的公司，不同的行業，對于它的理解和工作內容都有所不同，比如：

傳統行業，數據分析師的工作重點是做行業報告；

小型企業由于人少，數據分析師做的工作比較繁雜，可能從數據采集和處理到數據產品搭建都屬于數據分析師的工作；

大型互聯網公司則對崗位劃分比較明確，大部分時間都是在做產品和運營的分析工作，而數據處理等基礎準備則是數據專員來做。

此外，大家還要關注一下不同公司對數據分析崗位的具體招聘要求，轉行的最終目的也是為了就業，對標崗位要求，就能知道一個數據分析師到底在從事哪些工作。

02

需要哪些能力

軟素質：是否對數據分析感興趣，是否具有良好的自主學習能力與溝通表達能力。

興趣是最好的老師！如果你對數據分析無感，在面對大量數據運算時感到頭疼，那可能入門數據分析對你來說非常困難。

對于那些完全不了解數據分析的同學來說，轉行需要重頭學起，給自己留出一點時間，大概幾個月，也不要貪多，扎扎實實地看書或去參加一些專門的數據分析師技能的培訓課程，就能迅速掌握龐雜的知識體系與實戰案例。

溝通表達能力不用多說，作為一名數據分析師，要將數據分析得到的結果進行可視化表達，與決策者進行有效溝通，利用數據分析結果進行有效決策，良好的溝通表達能力可以提高過程效率。

硬技能：了解數據庫、數據倉庫、數據采集，Excel、SQL，Python 等。

這里所列出來的硬技能是可以通過后期學習來具備的，所以初學者不用擔心。數據分析之所以成為大數據方向的熱門職位，就是因為它門檻很低，不需要任何基礎就能學。

最后，為了更快、更好地轉行成為數據分析師，你還需要做好以下準備工作：

積累某個行業的實戰經驗，數據驅動、精細化運營的經驗、案例等；轉行最好找個人帶、有人指導；去認識做大數據這塊的人，否則身邊的人脈關系會不斷否定你，打擊你。

03

職業方向和成長路線

數據分析行業中崗位，大致分為四個方向：數據分析、數據挖掘、數據開發、數據產品。

1)數據分析師

從事數據采集、整理、分析，發現問題，分析問題，得出結論，為公司的決策層提供數據支持。

2)數據挖掘工程師/算法工程師

利用模型訓練數據，從海量數據中挖掘規律，預測或分類對象，對統計理論知識要求偏高。

3)數據開發工程師

設計、搭建并維護基礎設施，以提供數據收集、存儲、處理、計算等平臺。偏代碼開發，需要在代碼能力上彌補，但與純技術棧的程序員相比需要一定的大數據思維邏輯。

4)數據產品經理

主要負責以數據為導向提煉需求、設計、規劃、項目排期至項目落地，以及后期的產品改進和優化等。

根據不同的工作經驗，數據分析師的工作內容也會有所不同：

工作1—3年：提出一個企業面臨的問題，可以用數據進行回答，并能保證合理的數據結構、與處理問題的關聯度，以及，數據是對的。

工作3—5年：有能力獨立完成高質量的數據分析報告，如產品規劃、市場活動等，可以cover住從前期規劃到中期細節完善再到后期評價分析的整個過程。

工作5年以上：獨當一面的分析師，可以負責一個子產品(一組模塊)級別的項目，帶領一個團隊來全面解決問題，把控手下數據分析師的工作質量。技術方面，能掌控數據分析的整個過程，對數據采集、埋點、造型、進入數據倉庫的清洗有良好的手段?？梢曰卮饠祿軌蚧卮鸬娜魏螁栴}。在這里，能與不能的定義邊界是，數據分析師用盡了 所有可以想到的辦法。

04

技能學習

數據分析師需要具備的知識包括概率統計、數據庫基本操作、一定的數據分析知識，再深入一點，還會涉及到初級的機器學習知識。

以python為例，你需要逐步了解這些核心技能：概率統計知識、Python基礎與網絡爬蟲、SQL數據庫知識、利用Python進行數據分析和可視化、機器學習基礎。

為什么用python來舉例，如果必須要學習一門數據分析的編程語言，那我首推python，不僅是因為Python在數據分析領域非常流行，特別是在數據挖掘和機器學習等方面，更因為python簡單易用，非常容易上手。

05

心態歷練

1)一定要用細心、耐心、和平靜的心態去做數據分析。

數據分析是個細活，根據二八原則，其中數據的處理將占去數據分析中的八成時間，如果數據處理不當將影響接下來的分析，需要良好的心態減少犯錯誤的概率。

2)具有獨立思考與換位思考的能力。

數據分析并不僅僅是為了完成一些業務上面的數據需求和論證。數據分析者應該在理解企業現有問題的基礎上，要有自己獨特的見解，擴大自己的思考范圍，提升洞察力。同時要換位思考，從多角度看待數據和使用數據。不同的人，不同的角度看問題都能得到不同的效果。