新手如何快速成為數據分析師？

一、 關於數據分析，企業到底提供了那些崗位？（從拉勾網站獲取到的招聘信息）

1.技術類崗位：

可以看到技術類中，與數據分析有關的崗位有很多。具體到每個崗位，需要的技能有哪些？我們分成三類來討論：

（1） 數據挖掘工程師/演算法分析師：python/java/php/C++等至少一門編程語言——熟悉hadoop/hive/spark等大數據工具——能夠利用文本挖掘/自然語言處理/機器學習等，相關技術和演算法——有linux環境開發經驗/了解web架構……

（2） DBA（數據管理員）：熟練掌握各類資料庫（MYSQL/SQLServer/Oracle/DB2/mongoDB等——能對資料庫進行設計、維護、調優——shell/perl/python等會一種以上語言……

（3） BI工程師：熟練使用主流資料庫——精通報表工具（BIEE/BO/Cognos等），熟悉ETL工具（informatic/Datastage/kettle）……

2.產品類：

數據產品經理：有數據分析/數據挖掘/數據可視化/在線數據等數據產品經驗——了解hadoop/storm/hive等分散式大數據技術——了解數據挖掘技術

（從任職要求來看，數據產品經理算是高級職位，從初級到這一崗位至少需要3年)

3.設計類：

數據分析師：精通分析工具sas、spss等——精通excel、熟練掌握SQL查詢語言——熟悉python、R等至少一門語言——能夠獨立撰寫商業分析報告

4.運營類

數據運營：掌握一種數據分析工具（spss/SAS/R/Matlab）——精通SQL——能熟練使用excel、PPT等

5.市場與銷售

（1） 商業數據分析：熟練掌握office辦公軟體（excel、PPT）——熟練掌握數據提取工具SQL、hive等——部分企業要求除了數據分析經驗，還要求有諮詢公司經驗或戰略規劃經驗

（2） 分析師：行業分析師/財務分析師（略）

6.金融

略

綜上：我們可以看到幾乎每個大類下都有數據分析的需求；所以打算轉行的朋友，一定要記住一點，一定要基於過往工作經驗尋找就職企業，因為工具、方法等都可以短期獲取，但行業經驗卻需要長時間才能獲得，對某個行業的了解程度越高，核心競爭力就越高

二、 數據分析師需要掌握哪些工具？

第一部分已經有所提及，接下來從數據分析流程（數據獲取——數據處理——建模——可視化）來講講需要掌握的工具。

考慮到學習的難易程度，同時兼顧數據分析流程的完整性，個人建議新手的學習順序：

SQL——EXCEL（可以同時學習VBA）——spss——python

SQL：主流的關係資料庫有mysql、Oracle、SQL Sever等

EXCEL：函數、可視化、宏（VBA）

SPSS：線性代數、統計學、常用模型

Python：數據準備、數據處理、網頁數據抓取、數據分析

三、 職業發展方向？

非軟體工程專業、計算機專業及相關專業出身，不建議走技術線；業務數據分析線，對技術要求可以說是最低的，一般包括行業分析、客戶行為分析、財務分析等等，但相對而已，非數據分析類的其他專業知識要求會高一些。