近年來，大數(shù)據(jù)的概念越來越受歡迎，越來越多的人感受到數(shù)據(jù)的價值。許多公司開始招聘與數(shù)據(jù)分析相關(guān)的職位。然而，如果你去看國內(nèi)大學(xué)，你會發(fā)現(xiàn)沒有一所大學(xué)開設(shè)數(shù)據(jù)分析專業(yè)，工作成熟度不夠，相關(guān)書籍相對不足。今天，小編將帶你看看如何成為數(shù)據(jù)分析師。

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數(shù)據(jù)分析師

都有哪些人想要成為數(shù)據(jù)分析師

從我看到想要成為數(shù)據(jù)分析師的人大致有三類：

第一類是非計算機專業(yè)的在校生，不知道怎么回事，反正就是對數(shù)據(jù)感興趣了，然后想畢業(yè)之后從事相關(guān)工作，但對職位要求、該做什么準備一無所知，處于懵懂期；

第二類是互聯(lián)網(wǎng)公司的產(chǎn)品經(jīng)理和運營經(jīng)理，及少數(shù)的市場經(jīng)理。這些人在實際工作中，發(fā)現(xiàn)確實數(shù)據(jù)很有用，但對自己的數(shù)據(jù)分析能力感到不滿意，進而想做出提升；

第三類是傳統(tǒng)企業(yè)的業(yè)務(wù)人員，也是不知道怎么就對數(shù)據(jù)感興趣了，想要從事數(shù)據(jù)分析相關(guān)的崗位，但缺少時間系統(tǒng)學(xué)習，工作經(jīng)歷又不足以支撐自己跳到數(shù)據(jù)分析職位。

數(shù)據(jù)分析師的職責范圍

       通過上面的角色劃分，我們可以清楚數(shù)據(jù)分析師在整個數(shù)據(jù)版圖中的位置。數(shù)據(jù)分析師一方面要和業(yè)務(wù)人員打交道，滿足業(yè)務(wù)人員的數(shù)據(jù)需求，另一方面，要借助 ETL 工程師建模好的數(shù)據(jù)，以及數(shù)據(jù)平臺工程師開發(fā)的平臺，來更高效的完成工作。有些公司在人員緊缺的情況下，會把 ETL 工程師要做的工作，也安排給數(shù)據(jù)分析師，這樣對數(shù)據(jù)分析師的開發(fā)能力和建模能力，就會有更高的要求。最后一點是提供洞察，前面的工作更多的是被動的，數(shù)據(jù)分析師還要主動的發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常，將這些異常指導(dǎo)業(yè)務(wù)。

數(shù)據(jù)分析師的基本要求

• 對數(shù)據(jù)感興趣：是不是看到一行行的數(shù)字就頭大，選擇直接跳過？還是愿意花些時間研究這些數(shù)字背后意味著什么？如果你看蘋果的發(fā)布會的話，會看到喬布斯的幻燈片里出現(xiàn)最多的就是數(shù)字，賣了多少部，分了多少錢，厚度減少到多少毫米之類的，他相信數(shù)字簡單明了。如果對數(shù)據(jù)不感興趣，這個角色一定不適合你。
• 良好的理解和抽象能力：把業(yè)務(wù)人員說的只言片語，抽象為明確的數(shù)據(jù)需求，清楚怎么從基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中實現(xiàn)出來。還有把一些重復(fù)性的需求，抽象出模式來，用機器來替代。
• 良好的表達能力：數(shù)據(jù)分析師有個天然的優(yōu)勢，能夠直接和老板打交道，這就要求你能站在老板的層面來表達。把一堆堆的數(shù)據(jù)，很好的呈現(xiàn)給業(yè)務(wù)人員，幫助他們做出正確的決策。
• 快速動手能力：業(yè)務(wù)人員提的數(shù)據(jù)需求，巴不得下一秒都拿到。
• 數(shù)據(jù)分析的專業(yè)能力。

數(shù)據(jù)分析師要學(xué)習的內(nèi)容

• 統(tǒng)計學(xué)：我看一些人推薦了不少統(tǒng)計學(xué)的專業(yè)書籍，直接把人嚇跑了。我自己就大學(xué)時候?qū)W過《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》，其他統(tǒng)計相關(guān)的內(nèi)容也沒怎么看過。對于互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)分析來說，并不需要掌握太復(fù)雜的統(tǒng)計理論。所以只要按照本科教材，學(xué)一下統(tǒng)計學(xué)就夠了。一是讓你相信統(tǒng)計本身是一門科學(xué)，這不是星座算命。二是在研究數(shù)據(jù)時，知道一些特征是負責統(tǒng)計學(xué)規(guī)律的。我在剛參加工作時，看到百度知道過億的用戶訪問，但每天訪問的量波動不超過 3%，感覺太神奇了。
• 編程能力：學(xué)會一門編程語言，會讓你處理數(shù)據(jù)的效率大大提升。如果你只會在 Excel 上復(fù)制粘貼，動手能力是不可能快的。我比較推薦 Python，上手比較快，寫起來比較優(yōu)雅。
• 數(shù)據(jù)庫：數(shù)據(jù)分析師經(jīng)常和數(shù)據(jù)庫打交道，不掌握數(shù)據(jù)庫的使用可不行。學(xué)會如何建表和使用 SQL 語言進行數(shù)據(jù)處理，可以說是必不可少的技能。
• 數(shù)據(jù)倉庫：許多人分不清楚數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫的差異，簡單來說，數(shù)據(jù)倉庫記錄了所有歷史數(shù)據(jù)，專門設(shè)計為方便數(shù)據(jù)分析人員高效使用的。
• 數(shù)據(jù)分析方法：對于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析人員來說，可以看一下《精益創(chuàng)業(yè)》和《精益數(shù)據(jù)分析》，掌握常用的數(shù)據(jù)分析方法，然后再根據(jù)自己公司的產(chǎn)品調(diào)整，靈活組合。
• 數(shù)據(jù)分析工具：SAS、Matlab、SPSS 這些工具經(jīng)常有人推薦，我要說的是在互聯(lián)網(wǎng)公司一般都用不上。做可視化的 Tableau，統(tǒng)計分析的友盟、百度統(tǒng)計，還有神策分析等。這些工具本身不一定能滿足你的所有需求，但會讓數(shù)據(jù)分析變的更高效。

       以上就是如何成為一名數(shù)據(jù)分析師的相關(guān)內(nèi)容。如果想成為數(shù)據(jù)分析師，首先要加強對企業(yè)的了解，最好能通過數(shù)據(jù)分析來幫助企業(yè)制定發(fā)展方向，或推動企業(yè)快速發(fā)展。其次，要加強對機器學(xué)習/數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習，使機器學(xué)習成為數(shù)據(jù)分析的一種手段。例如預(yù)測用戶流失，自動為用戶分類等等。您能夠提供的價值是非常不同的。最終，需要強調(diào)的是，數(shù)據(jù)分析師是個實踐性的崗位，需要在實際項目中不斷地鍛煉，才能成為高手。