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大神們常說在火車頭學會了獲取數(shù)據(jù)，可怎么分析卻真的不太會，小編趕緊求教了公司的資深數(shù)據(jù)分析師，又整理了一些知名大牛的建議，總結(jié)出了數(shù)據(jù)分析的養(yǎng)成手記，希望大家可以借鑒。

一、不僅是職位，更是一種能力

不過數(shù)據(jù)分析需不需要一點天賦？答案是：不僅需要一點天賦，還需要天時…地利…人和……

so，你退縮了？

如果你仍然堅定地想要培養(yǎng)這種能力，就往下看看還要做什么。

二、成為數(shù)據(jù)分析師有哪些要求？

2、常規(guī)分析工具的使用，包括數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計分析工具，常用辦公軟件（Excel、PPT、思維導(dǎo)圖）等等。

3、對數(shù)字敏感，有業(yè)務(wù)理解能力，能理解業(yè)務(wù)背后的商業(yè)邏輯。因為只有理解了商業(yè)問題，才能轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)分析的問題，從而滿足部門的要求。

4、數(shù)據(jù)報告和數(shù)據(jù)可視化的能力。數(shù)據(jù)分析得再好，如果不能以漂亮的方式“表達”，成效也會大打折扣。

三、數(shù)據(jù)分析師必備技能和知識

數(shù)據(jù)分析的四個步驟：數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)。

1、數(shù)據(jù)獲取

數(shù)據(jù)獲取雖然對大神們來說已經(jīng)不是難事，但是把握對問題的商業(yè)理解，轉(zhuǎn)化成數(shù)據(jù)問題來解決卻不那么容易，直白點講就是需要哪些數(shù)據(jù)，從哪些角度來分析，只有界定好問題后，才能準確、有目標地進行數(shù)據(jù)采集。

推薦書籍：《金字塔原理》、麥肯錫三部曲：麥肯錫意識、工具、方法；

推薦工具：火車采集器、火車瀏覽器等獲取工具，思維導(dǎo)圖工具（Xmind\百度腦圖等）；

2、數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)的處理需要掌握有效率的工具，除了在火車采集器中的一系列處理外，還需要掌握↓↓↓

Excel及高端技能：日常工作通用，容易掌握，處理10萬級別的數(shù)據(jù)很輕松。你需要逐步掌握數(shù)據(jù)處理、查詢、篩選、排序、函數(shù)、function，圖表插件等。沒錯，很多、很復(fù)雜。所以你也可以選擇學習SQL，熟悉火車采集器的大神一定不陌生，熟練掌握SQL語言，應(yīng)對數(shù)據(jù)庫很好上手。對開發(fā)技術(shù)感興趣、對Excel無感的朋友，可以自行琢磨最適用的數(shù)據(jù)處理方案。

3、分析數(shù)據(jù)

分析數(shù)據(jù)往往需要各類統(tǒng)計分析模型，如關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、分類、預(yù)測模型等等。

因此，熟練掌握一些統(tǒng)計分析工具不可免：

SPSS系列：老牌的統(tǒng)計分析軟件，SPSS Statistics（偏統(tǒng)計功能、市場研究）、SPSS Modeler（偏數(shù)據(jù)挖掘），不用編程，易學。

SAS：經(jīng)典挖掘軟件，需要編程。

R：開源軟件，新流行，對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理效率上更高，需編程。

各類BI工具：

Tableau:可視化工具的鼻祖，對于處理好的數(shù)據(jù)可作自由的可視化分析，圖表效果驚人

大數(shù)據(jù)BI工具FineBI:類同Tableau，可在前端做任意維度分析；數(shù)據(jù)可在前端繼續(xù)處理（計算、篩選過濾等），可對接hadoop之類的大數(shù)據(jù)平臺，數(shù)據(jù)處理性能較好。    

推薦書籍：

①《誰說菜鳥不會數(shù)據(jù)分析》系列，入門級書，初學者最適。

②《數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)化運營實戰(zhàn)，思路、方法、技巧與應(yīng)用》，內(nèi)容很系統(tǒng)很全面。

③《市場研究定量分析方法與應(yīng)用》，簡明等編著，中國人民大學出版社。

4、數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)

很多數(shù)據(jù)分析工具已經(jīng)涵蓋了數(shù)據(jù)可視化部分，只需要把數(shù)據(jù)結(jié)果進行有效的呈現(xiàn)和演講匯報，可用word\PPT\H5等方式展現(xiàn)。 

四、數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)發(fā)展

1、數(shù)據(jù)分析師通常分兩類，技術(shù)型分析師和業(yè)務(wù)型分析師，分工不同，但各有優(yōu)勢。

技術(shù)型分析師是在專門的挖掘團隊里面從事數(shù)據(jù)挖掘和分析工作的。如果你能在這類專業(yè)團隊學習成長，那是幸運的，但進入這類團隊的門檻較高，需要扎實的數(shù)據(jù)挖掘知識、挖掘工具應(yīng)用經(jīng)驗和編程能力。該類分析師更偏向技術(shù)線條，未來的職業(yè)通道可能走專家的技術(shù)路線。技術(shù)型分析師的角色包括數(shù)據(jù)工程師、挖掘工程師、數(shù)據(jù)科學家、建模工程師、數(shù)據(jù)架構(gòu)師、ETL工程師等，這些稱謂都或多或少代表了其工作性質(zhì)。

業(yè)務(wù)型分析師是下沉到各業(yè)務(wù)團隊或者運營部門的數(shù)據(jù)分析師，成為業(yè)務(wù)團隊的一員。他們工作是支撐業(yè)務(wù)運營，包括日常業(yè)務(wù)的異常監(jiān)控、客戶和市場研究、參與產(chǎn)品開發(fā)、建立數(shù)據(jù)模型提升運營效率等。該類型分析師偏向產(chǎn)品和運營，可以轉(zhuǎn)向做運營和產(chǎn)品。

2、數(shù)據(jù)分析師的理想行業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)，但條條大道通羅馬，走合適你的路線。

從行業(yè)的角度來看：

1）互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)是數(shù)據(jù)分析應(yīng)用最廣的行業(yè)，因為互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)數(shù)量龐大、收集分析和應(yīng)用都更普遍。其中電商企業(yè)，更是目前最火的，而且企業(yè)也更重視數(shù)據(jù)分析的價值，是數(shù)據(jù)分析師理想的成長平臺。

2）其次是咨詢公司，他們需要數(shù)據(jù)分析人才，而且相對來說，數(shù)據(jù)分析師在咨詢公司成長的速度更快，專業(yè)也會更全面。

3）再次是金融行業(yè)，比如銀行和證券等行業(yè)，該行業(yè)對數(shù)據(jù)分析的依賴需求，越來越大。

4）最后是電信行業(yè)（中國移動、聯(lián)通和電信），它們擁有海量的數(shù)據(jù)，在嚴峻的競爭下，也越來越重視數(shù)據(jù)分析，但進入這些公司的門檻比較高。

五、如何系統(tǒng)地去學？

學習方法千萬種，關(guān)鍵是找到適合自己的，最好能夠結(jié)合你的工作遇到的問題來學習。

有位數(shù)據(jù)大牛列舉了一個經(jīng)典的從0到1的入門規(guī)劃：

第一周?Excel學習掌握

第二周?數(shù)據(jù)可視化

第三周?分析思維的訓(xùn)練

第四周?數(shù)據(jù)庫學習

第五周?統(tǒng)計知識學習

第六周?業(yè)務(wù)學習

第七周?Python/R學習

六、你真的喜歡數(shù)據(jù)分析嗎？

請再次問問自己，是否真的喜歡數(shù)據(jù)分析，能否忍受處理數(shù)據(jù)時的寂寞？如果是，那就宜早不宜遲，馬上開始行動吧。

但是凡事講究細水長流，一口吃不下一個胖子，還需要不斷地工作積累和廣泛的閱讀。你一定能夠成為你想成為的人！