每个人都适合学习数据分析吗

1. 每个人都适合学习数据分析吗

不是的呢，像以下这类人就不适合做数据分析：
你属于哪一类呢？
相信假数据的
有很多时候，你总是会注意到呈现在你眼前的东西，那些精美绝伦的数据报告，那些与众不同的PPT，那些运用巧妙的文字。但是你似乎从来没有想过，这份报告背后付出的努力，我是如何进行数据采集的？这些数据只是样本是否可以代表整个行业呢？指标逻辑是什么？是我想要的吗？有什么区别？
其实对于很多不在自己范围内的数据都要去进行验证它的真实性，盲目的信从很容在过程中出错，比如媒体报道中的数据，什么离婚率、就业率、薪资等，要多来源验证、追问、质疑，有人会说，研究这些和我做的业务并没有关系，其实不是，这是一种对待数据的态度和习惯。
比如当你计算一个KPI完成率时，你会发现很多指标年年都好，但最终的财务指标基本没有任何变化，为什么？你质疑过吗？
考核的指标一般都是层层下压，为了完成KPI，基层也是绞尽脑汁。正所谓上有政策下有对策，执行中必然会被扭曲。
不善于思考的
无论是做出多么完美的报表，依旧是以发现问题、解决问题为目的，通过这些看似杂乱无章的数据给我们带来一些价值，而这个价值的衡量其实就是思考，也就是你要用数据干什么？这才是数据的价值。
比如领导让你出一份经营分析报告，那你就要思考，由下往上思考，整体会涉及哪些指标，这些指标背后的含义是什么？这些指标能不能分类？分类的标准是什么？比如分类的标准是整体收入、发展趋势、用户表现、品类管理、库存状况等，然后再思考，例如整体收入这块，我要用这个分类的那些指标做对比、哪些做预测、那些做结构，分别要告诉决策者什么问题，目前好不好的问题？未来好不好的问题？现在现在的状态问题？这一来二去雏形不就有了吗？这种方式相对而言，难度较大，要会归纳总结，还要会给一级、二级、三级框架造词。
还有一种是由上而下，这类思考取决于分析师的项目经验，做过的话，很容易提炼出诱人的大纲，再根据大纲敲定每个部分的分析框架，然后去思考选取那些指标，什么样式的分析方法更能传达你要表达的信息。
用不好excel的
可能会有人说，我们都用python好嘛，但是在没有Python之前呢？难道大家都不做数据分析的吗？
如果你仔细观察，你会发现5年以上的数据分析师，90%都用的excel，10%的工作环境可能是python、sql、spark、kettle等。
因为不是所有人，所有分析师都要面对所谓的海量数据，目前的趋势已经是数据统计智能化了，部分做专题分析会复杂一些，但一般大的专题是要一个团队一起完成的，比如简单的决策者+业务+it+分析师，所以很多时候IT是可以帮你搞定的。
不善于沟通的
数据分析师常常在程序员、决策者之间进行徘徊，在夹缝中求生要是没有有效的沟通，你很难去理解决策者到底想要什么？要是没有沟通你很难得到自己想要的数据形式？有数据和给你什么样式的数据差异很大的。
我见过很多人分析的框架和决策者想要的结合很完美，但找程序员要数据时，却没办法得到想要分析的数据。也见过很多人未能和IT准确有效的沟通，提出来一张自己用现有能力无法玩转的一张表。更见过很多元数据理解得很清楚，但输出分析框架时，受现有数据资源影响过大，打不开思维，导致输出与决策者完全不符的分析结果。
这是一个博弈的过程，一定要沟通，决策者的问题是没有边界的，但你、决策者、IT之间的沟通是可以让其有边境的。
动手能力差的
一方面是自学路上动手能力差，比如工具类的问题，经常问来问去，其实有时候自己动手搜索一下，你会发现世界真美好，这是搜索的强项，人脑记忆肯定干不过电脑。
另一个方面是自己缺乏练习，很多人学课程，看书，从来不自己操作，老想寻找一些面试题、某企业级数据集拿来分析一下，看看自己的水平，要对胃口的数据集其实很少的，即使有，也是美化版的，很多综合性的演练你还是学不到的，还不如随便爬一些数据，越乱越好（对练习工具操作有巨大好处），然后在现有数据的基础上看看可以分析出什么？希望告诉别人什么？需不需要再补充一些数据，让结论更有说服力，更细致一些。
要是仅仅是看，那你确实不适合做数据分析。
不复盘的
数据分析是一个很难成长的职业，有的人入行很多年还用的是入行时的那套分析逻辑，为何？
好的分析经验一定是复盘出来的，分析最终都是要看疗效的，那其实做业务分析的可以很直观看到自己输出对关键指标的影响。

2. 数据分析好学吗？

数据并不难学，只要找对了方法。一起来看看数据分析要学些什么：

数学知识：对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。

分析工具：对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。

编程语言：数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。

业务理解：对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

逻辑思维：对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。

学习数据分析可以到CDA数据分析认证中心了解一下，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。

3. 数据分析好学吗？

说实话数据分析并不容易，但是一项技能的学习都是从零开始的，所以首先带你了解数据分析所需要掌握的知识：
数学知识
对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。
而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。
分析工具
对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。
编程语言
数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。
当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。
业务理解
对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。
对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。
逻辑思维
对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。
数据可视化
数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。
对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。
协调沟通
数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。
对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。
通过以上介绍，问题答案就显而易见了，数据分析入门简单，但是深入学习就没有那么容易了。

4. 数据分析需要学哪些？

1、数学知识
数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。
对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。
2、分析工具
对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。
对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）视情况而定。
3、分析思维
比如结构化思维、思维导图、或百度脑图、麦肯锡式分析，了解一些smart、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全，但一定要了解一些。
4、数据库知识
大数据大数据，就是数据量很多，Excel就解决不了这么大数据量的时候，就得使用数据库。如果是关系型数据库，比如Oracle、mysql、sqlserver等等，你还得要学习使用SQL语句，筛选排序，汇总等等。非关系型数据库也得要学习，比如：Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase等等，起码常用的了解一两个，比如Hbase，Mongodb，redis等。
5、开发工具及环境
比如：Linux OS、Hadoop(存储HDFS，计算Yarn)、Spark、或另外一些中间件。目前用得多的开发工具Java、python等等语言工具。




数据分析师就业前景
在被视为“数据元年”的今天，数据分析师以待遇优厚和地位尊崇而闻名国际，曾被Times时代杂志誉为“21世纪最热门五大新兴行业”。今天，国内数据分析行业专业人才每年以千位数非速增长着，同期各行业领域空缺岗位已达近二十万，未来中国对数据分析师的需求更是呈井喷之势。
在数据分析人才培养上，国外已经将数据分析师人才作为国家战略。据统计，目前世界 500 强企业中，有90% 以上建立了数据分析部门。大数据时代对数据分析师的巨大需求也大大刺激了高等院校的培养热情。

5. 数据分析好学吗？

自学数据分析靠谱吗？

这个不能说不靠谱，但是首先自学需要有极强的自律性，以及对学习资料和内容筛选的能力。否则效率会非常的低，而且一定要制定学习计划，根据学习计划执行。包括你要投递简历的时间，入职的时间等等。都要给自己一个规划。否则会容易懈怠。资料可以去通过一些行业领域的公众号，数据领域相关网站以及知乎，B站等去获取等等。但是同样你要思考一个问题，你的时间成本耗费。如果真的只是三分钟热度，那么我更建议选择报班系统学习，有实战，有职场支持的，对于转行来说入职入行入圈时最重要的。



转行数据分析靠谱吗？

城市，学历，专业，行业，经验，这些是需要结合一起去评估的，以你目前的已知（5年影院市场工作） 应该相对是可以的，但是其他因素必须结合才能说是否适合。所以这个靠谱需要更详细的信息结合。



数据分析的发展？

现在大数据时代，数据分析非常的火热，数据驱动业务，无论你做技术，运营，产品你都需要的能力。那么它的价值是什么呢？数据分析的核心，是通过分析数据发现业务问题，洞察商业机会点，为运营活动、业务增长及企业发展提供合理建议及参考依据，节约成本创造价值。如果没有良好的业务知识以及商业判断的能力，是没办法做好数据分析的。

所以发展没有问题，但是适合不适合，能不能做是关键，小伙伴可以私信我沟通一下背景哈。

6. 什么样的人适合做数据分析?

【导读】无论是从薪资待遇还是未来的发展前景，数据分析师都是当下的热门人才，引得很多人趋之若鹜，不少小伙伴跨行业或者跨专业进行学习，那么你有否想过自己真的适合做数据分析，下面我们就来聊聊什么样的人适合做数据分析?

判断自己适不适合做一名数据分析师，我们可以从两个角度进行衡量：兴趣和行业。
1.从兴趣的角度出发：
(1)对编码是否感兴趣?
数据分析师在分析数据时，经常会用到编程语言。大家肯定听说过很多程序员用代码表白吧。学会了编程语言，你也可以get该项浪漫技能哦!试试深入学习一下各类编程语言吧~
(2)对数字的敏锐度是否非常高?
当你面对一串串数字时，你是感觉非常的枯燥，还是非常敏感，一下子就能发现数字中的规律呢?如果你是后者，那么你非常适合做一名数据分析师哦~
(3)是否热衷于各类算法?
所谓算法，就是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令。
你是否热衷于用算法解决问题呢?
兴趣是最好的老师。无论你从事哪一份职业，没有兴趣的支撑，你就很难继续在这一岗位坚持下去。
2.从行业的角度来看：
(1)是否接触过这类知识?
①R、Python等适用于数据分析的编程语言。
②各种数据分析方法，例如描述性分析、预测性分析、指导性分析和诊断性分析。
③机器学习算法，例如线性回归，逻辑回归等。
在过去的学习生涯或职业生涯中，你是否有接触过以上的知识呢?即便没有接触过，也不用担心啦~这一类知识都是可以通过后期的学习来掌握的。
(2)是否具备与人交流的能力?
在项目的开发过程中，数据分析师会接触各类人。有些是懂技术的，与他们沟通是很方便的，他们能一下子get到你的点。然而，有些人却并不懂技术。在这时，你是否能将技术性的内容变得通俗易懂呢?
以上就是小编今天给大家整理发送的关于“什么样的人适合做数据分析?”的相关内容，希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

7. 数据分析到底学什么

数据分析需要学习以下几点：
一、统计学。二、编程能力。三、数据库。四、数据仓库。五、数据分析方法。六、数据分析工具。
想要成为数据分析师应该重点学习以下两点：
1.python、SQL、R语言
这些都是最基础的工具，python都是最好的数据入门语言，而R语言倾向于统计分析、绘图等，SQL是数据库。既然是数据分析，平时更多的时间就是与数据分析打交道，数据采集、数据清洗、数据可视化等一系列数据分析工作都需要上面的工具来完成。
2.业务能力
数据分析师存在的意义就是通过数据分析来帮助企业实现业务增长，所以业务能力也是必须。企业的产品、用户、所处的市场环境以及企业的员工等都是必须要掌握的内容，通过这些内容建立帮助企业建立具体的业务指标、辅助企业进行运营决策等。
当然这些都是数据分析师最基本也是各位想转行的小伙伴需要重点学习的内容，以后想要有更好的发展，还需要学习更多的技能，例如企业管理，人工智能等。
关于数据分析师的学习可以到CDA数据分析认证中心看看。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。

8. 数据分析需要学些什么

1.统计基础
理工科的学生在本科阶段学习过概率论与数理统计，单从做数据分析的角度已经够用。其他方面，可以根据需要查看相关书籍，随时进行查漏补缺即可。个人推荐《深入浅出统计学》，可以让统计理论的学习有趣又自然。
2.数据库知识
关系型数据库很重要。在学习数据分析的初期甚至很长一段时间，你接触到的数据都存储在关系型数据库中，需要学习SQL语言进行数据查询。关于SQL语言，强力推荐《SQL必知必会》，整本书通俗易懂，是学习SQL语言的不二之选。
3.编程能力