年薪50萬的大數(shù)據(jù)分析師養(yǎng)成記

以下是一位在數(shù)據(jù)分析領域打滾了N年后的分析師寫下的一些總結和體會大家可以借鑒學習！

一、成為數(shù)據(jù)分析師有哪些要求？

1、理論知識要寬泛，涉及數(shù)學、市場和技術。要求及對數(shù)據(jù)敏感，包括統(tǒng)計知識、市場研究、模型原理等。

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、思維導圖）等等。

3、有一定的業(yè)務理解能力，能理解業(yè)務背后的商業(yè)邏輯。因為只有理解了商業(yè)問題，才能轉換成數(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。

二、把數(shù)據(jù)分析當做一種能力來培養(yǎng)

現(xiàn)在大多工作都需要你擁有邏輯分析能力，尤其是對數(shù)據(jù)的分析理解。在數(shù)據(jù)化運營理念深入的今天，BAT這樣的大型互聯(lián)網(wǎng)公司強調全員參與數(shù)據(jù)化運營，把數(shù)據(jù)分析當作一種能力在培訓，也必定是未來趨勢。

三、數(shù)據(jù)分析師所需具備的能力和知識（從數(shù)據(jù)分析的4個步驟來理解）

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)獲取看似簡單，但是需要把握對問題的商業(yè)理解，轉化成數(shù)據(jù)問題來解決，直白點講就是需要哪些數(shù)據(jù)，從哪些角度來分析，界定問題后，再進行數(shù)據(jù)采集。此環(huán)節(jié)，需要數(shù)據(jù)分析師具備結構化的邏輯思維。

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：思維導圖工具（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：

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。

學習高端Excel需要哪些技能？

學習excel是個循序漸進的過程

基礎：簡單的表格數(shù)據(jù)處理、打印、查詢、篩選、排序

函數(shù)和公式：常用函數(shù)、高級數(shù)據(jù)計算、數(shù)組公式、多維引用、function

可視化圖表：圖形圖示展示、高級圖表、圖表插件

數(shù)據(jù)透視表、VBA程序開發(fā)

按照我習慣的方法，先過一遍基礎，知道什么是什么，然后找?guī)讉€case練習。多逛逛excelhome論壇，平常多思考如何用excel來解決問題，善用插件，還有記得保存。

Oracle和SQL sever：企業(yè)最常用的千萬級別的數(shù)據(jù)庫，熟練掌握SQL語言。

保持不斷的技術學習，比如學習新流行的hadoop之類的分布式數(shù)據(jù)庫來提升個人能力，對求職有幫助。

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，如關聯(lián)規(guī)則、聚類、分類、預測模型等等。

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，對非結構化數(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、《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、技巧與應用》，內容很系統(tǒng)很全面。

3、《市場研究定量分析方法與應用》，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、關于數(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，技術型分析師和業(yè)務型分析師，分工不同，但各有優(yōu)勢。

技術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、挖掘工具應用經(jīng)驗和編程能力。該類分析師更偏向技術線條，未來的職業(yè)通道可能走專家的技術路線。技術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)架構師、ETL工程師等，這些稱謂都或多或少代表了其工作性質。

業(yè)務型分析師是下沉到各業(yè)務團隊或者運營部門的數(shù)據(jù)分析師，成為業(yè)務團隊的一員。他們工作是支撐業(yè)務運營，包括日常業(yè)務的異常監(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)分析應用最廣的行業(yè)，其中的電商企業(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（比如專門的數(shù)據(jù)挖掘公司Teradata、尼爾森等市場研究公司），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、什么人適合學習數(shù)據(jù)分析？

這個問題之前有詳細寫過一篇文章哪些人能做好數(shù)據(jù)分析？就好比學功夫一樣，既要有天賦也要有后天的努力，但我想后者占大部分，鐵杵也能磨成針。

六、如何系統(tǒng)地學習數(shù)據(jù)分析？

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

這里我列舉一個經(jīng)典的從0到1的入門方法

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)務學習

第七周：Python/R學習

七、最后

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。

再次強調：

1、把數(shù)據(jù)分析作為一種能力培養(yǎng)，讓自己在現(xiàn)在的團隊中展現(xiàn)出良好的數(shù)據(jù)分析能力，為你以后內部轉崗做好準備。如果內部轉崗不成，你可以考慮跳槽到我之前分析的行業(yè)中，但我強烈建議你還是需要把系統(tǒng)開發(fā)的編程能力學習好，并且對商業(yè)智能系統(tǒng)（BI和CRM）有一定了解，這也許是應聘數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢。如果沒有數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗去應聘，相對會難一些，用人單位會考你統(tǒng)計和數(shù)據(jù)挖掘模型方面的知識，以及工具使用情況。

2、扎實學好一、兩門數(shù)據(jù)挖掘軟件，基于你已有得編程基礎，可以學SAS或者R，基本能夠滿足很大部分企業(yè)的需求。

3、多看多想多觀察，學習業(yè)務職能是這樣，細水長流，還需要不斷工作積累和廣泛的閱讀。