近几年，因为数据分析行业的繁荣，很多人选择入行或者转行做数据分析。比较突出的表现就是在知乎上搜索数据分析，出现的大多是关于如何转行数据分析的提问。
但是，小编想说，在你对一个行业没有清晰地认识时，千万不要盲目的去入行。小编身边就有很多想要转行数据分析的人，他们往往只是看重数据分析师的薪资待遇，很少有人清晰地知道自己转行后是做什么？需要做什么？能够做什么？
下面小编就给大家分析一下在入行数据分析之前一定要搞清楚哪些事情。
一、数据分析是什么？
数据分析是指用适当的统计分析对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
二、数据分析师需要做什么？
数据分析需要学习的技能是非常多的，所以说数据分析是一个需要花费大量的时间和精力学习的技能，一个合格的数据分析师需要具备下面的这些技能。
1、熟练实用Excel
2、熟练运用SQL技能
3、P和Python/ target=_blank class=infotextkey>Python是加分项和必备项
4、数据可视化工具tableau、finebi等
5、数据建模能力和统计学知识
6、数据敏感性和数据分析能力
三、判断自己是否适合做数据分析？
虽然说没有哪项技能是不能通过努力学会的，但是你如果拥有下面这些特点说明你会更加适合学习数据分析，你对数据分析的接受能力、理解能力和学习速度都会比被人快上很多。
1、思维逻辑强
数据分析一项很需要逻辑思维的技能，逻辑思维能力不好的人容易被各种指标的定义规则与业务联系纠结死，好的思维逻辑可以帮助数据分析师在写SQL等数据处理脚本也会更加高效。
2、 业务理解能力强
业务能力强的人能够从宏观的角度来分析业务流程图。 在技术方面，能够完全掌握数据库结构和SQL，能够清晰的画出图表以及对图标内容的掌控力等等。
3、细心和耐心
数据分析需要很强的耐心、细心，数据分析师在工作时将要面对的是很多复杂的数据，一个不注意就可能犯下大错，所以细心和耐心是一个前端分析师必须的具备的特点。
四、数据分析的现状与前景
当今社会，数据爆发式增长，数据分析师的行业价值堪比黄金石油,社会趋势+行业刚需让数据分析师成为当下的高薪职业之一。
五、如何学习数据分析
1、清楚地了解数据分析
正如上面所说，很多人都是因为觉得数据分析师当下的热门行业之一，所以才选择入行或者是转行的，但是对数据分析没有一个清晰的认识，只有了解了什么事数据分析，数据分析师需要做什么，才能学好数据分析。
很多人在前期都是选择自学，小编是不反对自学的，在学习前期可以通过自学打好基础，也能为后期的进阶学习节省很多的时间。但是到了中后期，小编还是建议大家可以通过线上或者线下的课程去系统的学习。需要注意的是最好不要盲目的去看网上的免费或者是低价的课程，这些很多都是为了引流，不会管你到底基础如何，学不学得懂，看完这些视频，你不仅不能学到东西，还容易让自己头脑混乱。
2、清晰的学习路线
不管是学习任何一样东西，一个清晰的学习路线都是必不可少的，学习数据分析同样需要制定一个清晰的学习路线。小职这里就以我们“职来offer”课程中制定的数据分析学习路线作为参考，为大家简单的划分一下。
第一阶段 商业数据分析
主要内容:Excel基本操作、Excel常用函数、数据透视表、Excel图表绘制、Excel快捷键、数据库系统概论、MySOL简介及安装配置、MySQL数据表管理、MySQL数据管理、MySQL数据查询、MySQL函数、MySQL基础操作。
培养目标:a、掌握Excel数据分析常用函数、图表制作、透视表等操作，能够用Excel进行业务数据分析;b、了解数据库相关理论、掌握MySQL建库、建表等操作，掌握使用SOL语言进行数据单表、多表的数据查询操作;c、掌握MySQL视图及窗口函数的使用，掌握数据库优化的基本理论及操作。
第二阶段 数据可视化
主要内容:商业智能分析基础知识、PowerBI基础操作、PowerBI数据处理、Tableau安装、Tableau数据报表项目、Tableau可视化表盘项目等。
培养目标∶a、掌握数据可视化基本概念及原理;b、掌握PowerBl、Tableau等数据可视化软件的安装配置、基本操作及运维;c、能够使用Tableau制作企业级z动态数据可视化大屏及相关报麦的制作;d、能够使用PowerBl自助式处理数据进行OLAP分析、独立搭建企业数据化运营仪表盘。
第三阶段 python数据分析
主要内容:Python语言基础、Python高级基础知识、Python高级特性、IO操作、面向对象编程、内建模块和第三方模块、网络爬虫、网络爬虫框架、Python数据分析、Numpy、Pandas、Matplotlb、Python机器学习等。
培养目标:a、学习Python基本编程语言知识，了解Python在业务数据分析实践的应用;b、掌握 Python数据分析基础模块，具有应用Python语言解决数据分析中实际问题能力;c、掌握网络数据抓取技术，Python数据库应用开发，实现Python数据可视化操作，提高数据收集和数据分析能力;d、掌握Python数据分析常用numpy和pandas的使用，具有应用Python进行海量数据提取处理清洗的能力;e、应用Python编程技术进行企业数据化运营、用户画像建设、指标体系搭建、数据智能分析的技术准备。
第四阶段 数据运营指标体系
主要内容:数据分析标准项目流程、指标体系搭建过程;AARRR流量漏斗模型，PEST分析、SWOT分析、波士顿矩阵等行业分析方法，相关性分析及显著性检验，多元回归分析等。
培养目标:a、掌握数据分析项目流程，能够应用相关数据分析方法解决实际业务问题;b、掌握PEST分析、SWOT分析、波十顿矩阵、4P等行业分析方法，制作行业分析报告c、掌握指标分析、用户画像、相关性分析、假设检验和回归分析等数据分析方法论，能够搭建公司运营的指标体系。
第五阶段 机器学习与深度学习
主要内容:K-Means，DBscan，KNN，朴素贝叶斯模型，决策树，随机森林，SVM，线性回归，逻辑回归，XGBoost等算法原理，深度学习基础知识。
培养目标:a、掌握相关机器学习算法数学原理和适用范围;b、掌握机器学习算法常用特征工程处理方法;c、掌握机器学习算法参数调试技能;d、掌握机器学习算法性能评估和模型选择方法;e、应用pandas.numpy、sklearn等开源框搭建机器学习项目，使用相关算法对实际业务建模;f、获得深度学习在图像识别，自然语言，推荐等方面应用的基础能力。
第六阶段 综合项目实战
主要内容:数据分析业务实践过程及注意事项、行业分析方法论与报告撰写、数据分析项目实战、BI可视化平台搭建与实践、机器学习项目实战、团队合作基本原则与分工。
培养目标:a、掌握行业分析报告的撰写流程和方案;b、根据具体公司业务，搭建企业级商业智能大屏与数据化运营看板;c、能够根据具体业务问题，构建机器学习项目，解决业务实践;d、能够根据具体业务问题，构建机器学习项目，解决业务实践。
第七阶段 就业指导
主要内容:简历撰写基本要求、如何挑选简历模板、如何选择合适的职位、面试流程、面经分享、面试技巧、笔试题准备、群面应对技巧和注意事项、如何应对业务面、高管面和HR面、如何提升逻辑表达能力、offer注意事项。
3、名师解惑
如果只是自己一个人埋头苦练，很多时候都在做无用功，一个能够了解你的能力，为你答疑解惑的老师就能让你在数据分析学习的过程中少走很多弯路，也能让你在数据分析的学习上达到事半功倍的效果。
4、不断地操作实践
不断地实践与练习，能让你的提升数据分析的速度，基础更加稳固，也能让你的数据分析技能更加熟练，提升今后的效率工作。
最后，小编想说如果真的决定要入行或者是转行数据分析行业，要舍得花费时间和精力去了解和学习这项技能，天上不会掉馅饼，没有什么事情是不劳而获的，同样，有付出就一定会有回报。希望每一个为自己而努力奋斗的人都能够拥有美好未来。
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