轉行數據分析師後悔了？脫穎而出才是關鍵！
阿新 • • 發佈：2018-10-18
心態 ont 海量數據 圖片 是個 勇敢 img 細心 個數
轉行這個詞匯，一直是職場上此起彼伏的一個熱門話題，相信很多朋友都想過或已經經歷過轉行。工作可謂是我們生存乃至生活的主要收入來源，誰都希望擁有一份高薪又穩定的工作，以此來改善自己的生活和實現自己的大大小小的夢想！但又擔心轉行後的工作待遇達不到自己的預期，顧慮重重……
時下的大數據時代與人工智能熱潮，相信有許多對數據分析師或大數據分析師非常感興趣、躍躍欲試想著轉行的朋友，但面向整個社會，最不缺的其實就是人才，對於是否轉行數據分析行列，對於能否勇敢一次跳出自己的舒適圈，不少人還是躊躇滿誌啊！畢竟好多決定，一旦做出了就很難再回頭了。不過如果你已經轉行到數據分析領域，就不要後悔，做到如何脫穎而出才是關鍵。下面對於希望轉行數據分析的零基礎小白們，在對於進入數據分析行業需要學什麽、數據分析行業薪酬待遇如何、如何更好地掌握數據分析領域的技能，都是一臉茫然。因此本文給出一些建議，針對想要轉行數據分析行列且是零基礎轉行的小夥伴們，希望對你們有所裨益，也希望你們將來學有所成，不後悔，更不灰心！ 
一、知識儲備
數據分析作為一門交叉學科，需要掌握多方面的知識。
1)數學與統計基礎：
數據分析是指運用統計方法和分析工具對大量數據進行分析，挖掘出其潛在規律及價值，為經營決策提供科學嚴謹的理性依據。其中當然離不開數學與統計學的知識，需要有微積分、線性代數、概率論與數理統計等相關的知識儲備才行。
2)分析工具：
掌握基礎的數據分析工具Excel與統計分析工具SPSS的用法。
3)SQL數據庫語言：
數據的存儲便離不開使用數據庫，需掌握SQL數據庫語言在關系型數據庫系統中進行增刪改查等操作才行。
4)編程語言：
數據分析的進階需要會使用一門或多門編程語言，如Python和R，這將會使你的數據分析變得更加高效。 
二、行業分析
在學習數據分析的知識方面也不能落下對各個數據崗位的了解，接下來介紹數據分析行業中崗位，大致分為四個方向：數據分析、數據挖掘、數據開發、數據產品。
1)數據分析師
從事數據采集、整理、分析，發現問題，分析問題，得出結論，為公司的決策層提供數據支持。偏向於業務。
2)數據挖掘工程師/算法工程師
利用模型訓練數據，從海量數據中挖掘規律，預測或分類對象，主要偏向編程和算法，對統計理論知識要求偏高。 
三、心態歷練
1)一定要用細心、耐心、和平靜的心態去做數據分析。
數據分析是個細活，根據二八原則，其中數據的處理將占去數據分析中的八成時間，如果數據處理不當將影響接下來的分析，需要良好的心態減少犯錯誤的概率。
2)具有獨立思考與換位思考的能力。
數據分析並不僅僅是為了完成一些業務上面的數據需求和論證。數據分析者應該在理解業務的基礎上，要有自己獨特的見解，擴大自己的思考範圍，提升洞察力。同時要換位思考，從多角度看待數據和使用數據。不同的人，不同的角度看問題都能得到不同的效果。
轉行這個詞匯，一直是職場上此起彼伏的一個熱門話題，相信很多朋友都想過或已經經歷過轉行。工作可謂是我們生存乃至生活的主要收入來源，誰都希望擁有一份高薪又穩定的工作，以此來改善自己的生活和實現自己的大大小小的夢想！但又擔心轉行後的工作待遇達不到自己的預期，顧慮重重……
時下的大數據時代與人工智能熱潮，相信有許多對數據分析師或大數據分析師非常感興趣、躍躍欲試想著轉行的朋友，但面向整個社會，最不缺的其實就是人才，對於是否轉行數據分析行列，對於能否勇敢一次跳出自己的舒適圈，不少人還是躊躇滿誌啊！畢竟好多決定，一旦做出了就很難再回頭了。不過如果你已經轉行到數據分析領域，就不要後悔，做到如何脫穎而出才是關鍵。下面對於希望轉行數據分析的零基礎小白們，在對於進入數據分析行業需要學什麽、數據分析行業薪酬待遇如何、如何更好地掌握數據分析領域的技能，都是一臉茫然。因此本文給出一些建議，針對想要轉行數據分析行列且是零基礎轉行的小夥伴們，希望對你們有所裨益，也希望你們將來學有所成，不後悔，更不灰心！
一、知識儲備
數據分析作為一門交叉學科，需要掌握多方面的知識。
1)數學與統計基礎：
數據分析是指運用統計方法和分析工具對大量數據進行分析，挖掘出其潛在規律及價值，為經營決策提供科學嚴謹的理性依據。其中當然離不開數學與統計學的知識，需要有微積分、線性代數、概率論與數理統計等相關的知識儲備才行。
2)分析工具：
掌握基礎的數據分析工具Excel與統計分析工具SPSS的用法。
3)SQL數據庫語言：
數據的存儲便離不開使用數據庫，需掌握SQL數據庫語言在關系型數據庫系統中進行增刪改查等操作才行。
4)編程語言：
數據分析的進階需要會使用一門或多門編程語言，如Python和R，這將會使你的數據分析變得更加高效。
二、行業分析
在學習數據分析的知識方面也不能落下對各個數據崗位的了解，接下來介紹數據分析行業中崗位，大致分為四個方向：數據分析、數據挖掘、數據開發、數據產品。
1)數據分析師
從事數據采集、整理、分析，發現問題，分析問題，得出結論，為公司的決策層提供數據支持。偏向於業務。
2)數據挖掘工程師/算法工程師
利用模型訓練數據，從海量數據中挖掘規律，預測或分類對象，主要偏向編程和算法，對統計理論知識要求偏高。
三、心態歷練
1)一定要用細心、耐心、和平靜的心態去做數據分析。
數據分析是個細活，根據二八原則，其中數據的處理將占去數據分析中的八成時間，如果數據處理不當將影響接下來的分析，需要良好的心態減少犯錯誤的概率。
2)具有獨立思考與換位思考的能力。
數據分析並不僅僅是為了完成一些業務上面的數據需求和論證。數據分析者應該在理解業務的基礎上，要有自己獨特的見解，擴大自己的思考範圍，提升洞察力。同時要換位思考，從多角度看待數據和使用數據。不同的人，不同的角度看問題都能得到不同的效果。
轉行數據分析師後悔了？脫穎而出才是關鍵！