信息爆炸的時代，數據分析行業異常火爆，倍受眾多人才的青睞。數據分析火爆的原因就是由于數據分析這一行業具有未來的前瞻性，正因為如此使得數據分析具有了十分廣闊的前景。

其實，大部分人還不了解數據分析行業，認為熟練使用Excel中的一些高級功能如透視和函數等等，可能就滿足數據分析行業的要求了，如果還用到了VBA之類的，那就是數據分析的高端人才。但事實上，數據分析行業包括但不遠遠限于Excel的運用哦！

那么，數據分析應該是怎樣的行業呢??、

01

數據分析的職場路

數據分析的職位大概分為兩類：

1. 輔助業務的數據分析

2. 數據分析師

(1)輔助業務的數據分析：一般在零售業里職位設置較多，該職位要對業務非常熟悉，有長時間的積累和理解，用數據發現業務流程中的問題，并提出合理化的解決方案，分析數據是為整個商業邏輯做支撐。細分職位包括：市場調查、行業分析和經營分析三類。

(2)數據分析師：數據分析主要由數據分析師完成，數據分析師就是將統計人員提供的數據進行處理并分析，這里說的處理就是去除無用數據，凈化數據環境，讓數據更干凈。之后數據分析師通過分析，將外部數據和內部數據結合在一起，使用建模的方法分析并將結果以簡明的形式表達出來，從而滿足業務的需求。細分職位三類：產品數據分析師，運營數據分析師和銷售數據分析師，數據分析團隊。

02

數據分析從業者

需具備的核心能力

從目前的數據分析行業的發展來看，數據分析從業者要具備四種核心能力。

(1)基礎科學的能力

現代商業中，數據是企業決策的重要依據，數據分析幾乎滲透到每個業務環節中。統計學，數學，邏輯學是數據分析的基礎，是數據分析師的內功。因此，要想在數據分析行業立足就必須掌握基礎的、成熟的數據建模方法、數據挖掘方法。例如多元統計中的回歸分析、因子分析、離散等，數據挖掘中的決策樹、聚類、關聯規則、神經網絡等。掌握這些方法，我們才能知道每一種數據分析的模型中，什么樣的輸入，什么樣的輸出，有什么樣的作用。

(2)使用分析工具的能力

數據分析工具主要有SQL、SPSS、SAS、R、EXCEL等，其中SQL是基礎，必須掌握并且會應用，其他的盡量能多掌握，畢竟都是基礎技術，企業需要的正是綜合型的應用型人才。

(3)行業知識與業務知識

如果數據不結合具體的行業、業務知識，數據就是一堆數字，不會產生任何價值，進而數據驅動營銷、提高科學決策都將是一紙空談。

作為合格的數據分析師，一定要對所在行業的情況及業務知識有深入的了解。例如：看到某個數據，要知道統計口徑是什么？如何提取的？在哪個業務環節產生的？業務發生的背景是什么？有無非經常性的因素影響等。

前兩個問題可以通過業務邏輯來進行數據提取，后面的問題更偏重于對業務的了解，對行業知識了解， 對于新進入數據行業或者剛進入數據行業的朋友來說，在掌握前兩項基本技術的基礎上，行業知識和業務知識的了解就顯得很重要。基礎決定能否進入這個行業，行業知識和業務知識的熟悉程度則是你進入這個行業后，能否成功的最根本的因素。

(4)掌握編程語言的能力和邏輯思維的能力

就數據分析領域的編程語言來講，如果不會Python、不會R，說你懂數據分析誰都不信。R 簡單易用，通過 R ，短短幾行代碼就可以篩選復雜的數據集，通過成熟的模型函數處理數據，制作精美的圖表進行數據可視化，簡直就是 Excel 的加強靈活版。

融合了 R 快速成熟的數據挖掘能力以及更實際的產品構建能力， Python 正迅速地獲得主流的呼聲。Python 更直觀，且比 R 更易學，近幾年其整體的生態系統發展也成長得很快，使其在統計分析上的能力超越了之前的 R 語言。除編程語言外，邏輯思維對于數據分析來說特別重要，不單單是數理邏輯這塊，還要有邏輯學的知識。

反映商業數據里，大家可以理解為去搭建商業框架或者說是故事線，有邏輯的推進，結果才會另人信服。數據分析的流程邏輯主要有以下幾點：

● 提出假設

● 驗證假設(統計方法)

●?取數(SQL / Hive / Spark)

●?清洗和整理數據(R / Python Pandas / PySpark)

●?可視化(Excel / R ggplot2 / Python matplotlib)

●?展示給非技術人員(PowerPoint / Tableau / iPython Notebook / R Markdown)。

03

數據分析學習規劃

任何一門技術或學科都有其內部規律，需要有計劃，有先后，循序漸進來學，針對想進入及剛進入數據分析行業的同學們分享一些經驗，以便同學們制定自己數據分析的學習規劃。

(1)首要技能：統計學與SQL

任何數據分析師從事業務方向的工作都必須會統計學，統計學的學習最好輔助SPSS或其他SAS來學，做到數據分析基本功扎實，兼顧實戰性。同樣，任何數據分析師從事技術方向的工作都必會SQL，學習中，要掌握SQL的基礎語法、中級語法和常用函數，結合關系數據庫系統(Oracle Database、SQL Server、DB2等)來學習SQL語句，找對方法，事半功倍。

(2)Python與R都需掌握

Python主要掌握基礎語法，pandas操作、numpy操作、sklearn建模，學會用python編寫網絡爬蟲爬取數據，等等。R語言就是為了統計而存在的語言，我們要掌握R語言的基礎語法、數據管理、數據挖掘建模與評估等。這是第二階段要學的技能。

(3)數據可視化

在Python、和R的基礎上，運營和產品都需要學習可視化，可視化就是畫圖，但做為數據分析師來說，我們不能用EXCEL 來實現可視化，因為它的局限性太大了。Python中可視化的工具有matplotlib,seaborn,ploltly。R中可視化工具有plot基礎庫、ggplot2等。

(4)模型評估

建模后應該怎樣去評估，掌握怎樣用一些定量的指標、數據、數值來衡量模型建好后是否準確。模型評估的指標或計算方式選擇正確與否，能夠直接影響到整個項目獲模型是否有效。

通過以上的簡單介紹，相信同學們對數據分析行業已經有了大致的了解。

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總結

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