如何做一名合格的資料分析師？看完更有信心了！

就職於某電商導購平臺時，筆者有幸參與過一次關於“文案引導對購買行為影響”的資料分析，當時叫做ABtest。那是我第一次接觸資料分析，也是我第一次感受資料分析的魅力。之後，身邊的很多朋友開始與資料分析結緣，這才激起了我對資料分析的那股濃濃的興趣，這也讓我認識到從編輯轉行到資料分析師的可能性。

有資料，你還得會分析

百度百科上對資料分析師的定義是，不同行業中專門從事行業資料蒐集、整理、分析，並依據資料做出行業研究、評估和預測的專業人員。簡言之，有了資料之後，你還得會分析。在資料為王的時代，尤其是越來越強調大資料的時代，各行各業愈發離不開資料分析師這一崗位。

如何產生資料？資料時代，你的任意舉動都有可能產生資料，只不過有些被記錄，有些沒被記錄。你的一次選擇，平臺會根據你的選擇來分析你的興趣、愛好。你的一次稱重，平臺會根據你的體脂率，建議你的營養攝入。這些都是資料，這些一旦被利用起來都是有價值的。

為什麼要分析？當今時代，社會的進步、經濟的發展、企業的規劃等，都是經過理性思考之後，才得到的。資料時代，這些理性思考離不開證據支撐，這些證據包括資料。在掌握大量資料之後，我們需要透過分析手段，才能轉換成有價值的東西，更好地助推企業的進步，乃至經濟的發展。

據瞭解，世界500強企業中，有90%以上都建立了資料分析部門，其中IBM、微軟、谷歌都在積極投資資料部門、培養資料分析團隊，越來越多的企業、組織開始重視企業的資料資產，資料分析、處理能力成為極為重要的技術手段。

資料分析師的技能

說實話，當我看到資料分析師除了需要熟知一些基本工具、懂得一些理論知識，還得具備資料分析敏感力、邏輯思維能力、歸納能力、批判性思維能力、交流溝通能力、責任力等能力時，筆者一直處於懵逼的狀態。這到底是“蜀道難，難於上青天”還是“萬事開頭難”。我雖然不喜歡“特別輕鬆”的極端樂觀主義說法，但我更不喜歡“白了少年頭”的悲觀主義說法。

接下來看看資料分析師需要學習那些東西，畢竟這些才是硬核的。

就像是編輯之於word，作為一名資料分析師，我們需要掌握一些基本工具，比如資料分析師三板斧：EXCEL、SQL、Python。EXCEL大家比較熟悉，這裡主要掌握vlookup、透視表等，基本上就可以了。那我們著重看一看SQL、Python這兩個。

SQL，這個可以追溯到二十世紀七十年代的語言，歷經40餘年經久不衰。結構化查詢語言（Structured Query Language），簡稱SQL，是一種特殊目的的程式語言，是一種資料庫查詢和程式設計語言，用於存取資料、更新和管理關係資料庫系統。在接觸SQL之後，不知道你們什麼感覺，筆者反正是一頭霧水。不過對於學習SQL，可以讀一些資料，比如《SQL基礎教程》、《SQL必知必會》。另外，反覆練習也是學習SQL的關鍵，感興趣的網友可以透過牛客網、leetCode學習。

偶然的一天，看到有人在朋友圈曬出學習Python的圖片，並配以文案：與Python蜜月期宣佈結束。弦外之音，Python學起來並沒有那麼容易。其實，作為一種開源免費、通用型的指令碼程式語言，Python功能比較強大，可以進行Web開發、PC軟體開發、Linux運維，還是火熱的機器學習、大資料分析、網路爬蟲等，Python都能勝任。

資料分析師只需要掌握Python的基礎語法和數學科學的模組即可，學習課程可以從網上找一些課程，或者直接報班。

當然，還有R、Tableau、Tableau、 Forecasting······

不可不接觸的統計學

大概是數學不好的原因，統計學的書籍看起來像天書。不過，對於資料分析從業人員來講，統計學是必須學的基礎之一。統計學在科技、工業、金融領域有著重要的應用，可以幫我們瞭解各種技術背後的想法，並且掌握如何使用，當然統計學更是培養資料科學家的基本要素。

因此，要當好資料分析師，統計學是不得不接觸、不可不接觸的學科。

那麼統計學都有哪些方法，諸如線性迴歸、分類、重取樣方法、子集選擇、收縮、降維、非線性模型、基於樹的方法、支援向量機、無監督學習等。這些都學習統計技術活方法。

學習統計學更像是資料分析的根本，不至於依葫蘆畫瓢。透過理解統計學分析的基礎，可以讓團隊有更好的方法，便於更好地進行抽象思維。

大資料時代，資料分析師的角色

當今社會，大資料是炙手可熱的話題之一，至於什麼是大資料？個人比較喜歡Gartner作出的定義：大資料是一種基於新的處理模式而產生的具有強大的決策力、洞察力以及流程最佳化能力的多樣性的、海量的且增長率高的資料資產。

嚴格意義上，大資料不僅指海量的資料，還包括了資料分析的過程。

大資料時代，企業將擁有越來越多的資料資產，這個資料經過提取、分析，再加以利用，勢必對企業的發展有很大的助益，因此資料分析的過程或崗位越發關鍵。

據悉，2020年大資料行業的然採需求將達到210萬人，未來5年需求量在2000萬人。資料時代，資料分析人員將成為剛需。

寫在最後：近年來，資料分析師將成為企業業務轉型之後剛需的崗位之一。在看到朋友紛紛投身學習資料分析之後，不由得感嘆，人無遠慮必有近憂。不過，通篇看完之後，還在徘徊的你，是否打算抄起《統計學》學習資料分析這一“天書”式的學科。

學海無涯苦作舟，書山有路勤為徑！