一、數(shù)據(jù)分析師有哪些要求?

1、理論要求及對數(shù)字的敏感性，包括統(tǒng)計知識、市場研究、模型原理等。

2、工具使用，包括挖掘工具、數(shù)據(jù)庫、常用辦公軟件(excel、PPT、word、腦圖)等。

3、業(yè)務(wù)理解能力和對商業(yè)的敏感性。對商業(yè)及產(chǎn)品要有深刻的理解，因為數(shù)據(jù)分析的出發(fā)點就是要解決商業(yè)的問題，只有理解了商業(yè)問題，才能轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)分析的問題，從而滿足部門的要求。

4、匯報和圖表展現(xiàn)能力。這是臨門一腳，做得再好的分析模型，如果不能很好地展示給領(lǐng)導(dǎo)和客戶，成效就大打折扣，也會影響到數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)晉升。

二、請把數(shù)據(jù)分析作為一種能力來培養(yǎng)

從廣義來說，現(xiàn)在大多數(shù)的工作都需要用到分析能力，特別是數(shù)據(jù)化運營理念深入的今天，像BAT這樣的公司強調(diào)全員參與數(shù)據(jù)化運營，所以，把它作為一種能力培訓(xùn)，將會讓你終生受益。

三、從數(shù)據(jù)分析的四個步驟來看清數(shù)據(jù)分析師需具備的能力和知識：

數(shù)據(jù)分析的四個步驟(這有別于數(shù)據(jù)挖掘流程：商業(yè)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型搭建、模型評估、模型部署)，是從更宏觀地展示數(shù)據(jù)分析的過程：獲取數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、呈現(xiàn)數(shù)據(jù)。

(一) 獲取數(shù)據(jù)

獲取數(shù)據(jù)的前提是對商業(yè)問題的理解，把商業(yè)問題轉(zhuǎn)化成數(shù)據(jù)問題，要通過現(xiàn)象發(fā)現(xiàn)本質(zhì)，確定從哪些緯度來分析問題，界定問題后，進行數(shù)據(jù)的采集。此環(huán)節(jié)，需要數(shù)據(jù)分析師具備結(jié)構(gòu)化的思維和對商業(yè)問題的理解能力。

推薦書籍：《金字塔原理》、麥肯錫三部曲：《麥肯錫意識》、《麥肯錫工具》、《麥肯錫方法》

工具：思維導(dǎo)圖、mindmanager軟件

(二) 處理數(shù)據(jù)

一個數(shù)據(jù)分析項目，通常數(shù)據(jù)處理時間占70%以上，使用先進的工具有利于提升效率，所以盡量學(xué)習(xí)最新最有效的處理工具，以下介紹的是最傳統(tǒng)的，但卻很有效率的工具：

Excel：日常在做通報、報告和抽樣分析中經(jīng)常用到，其圖表功能很強大，處理10萬級別的數(shù)據(jù)很輕松。

UltraEdit：文本工具，比TXT工具好用，打開和運行速度都比較快。

ACCESS：桌面數(shù)據(jù)庫，主要是用于日常的抽樣分析(做全量統(tǒng)計分析，消耗資源和時間較多，通常分析師會隨機抽取部分?jǐn)?shù)據(jù)進行分析)，使用SQL語言，處理100萬級別的數(shù)據(jù)還是很快捷。

Orcle、SQL sever：處理千萬級別的數(shù)據(jù)需要用到這兩類數(shù)據(jù)庫。

當(dāng)然，在自己能力和時間允許的情況下，學(xué)習(xí)新流行的分布式數(shù)據(jù)庫及提升自身的編程能力，對未來的職業(yè)發(fā)展也有很大幫助。

分析軟件主要推薦：

SPSS系列：老牌的統(tǒng)計分析軟件，SPSS Statistics(偏統(tǒng)計功能、市場研究)、SPSS Modeler(偏數(shù)據(jù)挖掘)，不用編程，易學(xué)。

SAS：老牌經(jīng)典挖掘軟件，需要編程。

R：開源軟件，新流行，對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理效率上更高，需編程。

隨著文本挖掘技術(shù)進一步發(fā)展，對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析需求也越來越大，需要進一步關(guān)注文本挖掘工具的使用。

(三) 分析數(shù)據(jù)

分析數(shù)據(jù)，需要用到各類的模型，包括關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、分類、預(yù)測模型等，其中一個最重要的思想是對比，任何的數(shù)據(jù)需要在參照系下進行對比，結(jié)論才有意義。

推薦的書籍：

1、《數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)化運營實戰(zhàn)，思路、方法、技巧與應(yīng)用》，盧輝著，機械出版社。這本書是近年國內(nèi)寫得最好的，務(wù)必把它當(dāng)作圣經(jīng)一樣來讀。

2、《誰說菜鳥不會數(shù)據(jù)分析(入門篇)》和《誰說菜鳥不會數(shù)據(jù)分析(工具篇)》，張文霖等編著。屬于入門級的書，適合初學(xué)者。

3、《統(tǒng)計學(xué)》第五版，賈俊平等編著，中國人民大學(xué)出版社。比較好的一本統(tǒng)計學(xué)的書。

4、《數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摗吠暾?，[美]Pang-Ning Tan等著，范明等翻譯，人民郵電出版社。

5、《數(shù)據(jù)挖掘概念與技術(shù)》，Jiawei Han等著，范明等翻譯，機械工業(yè)出版社。這本書相對難一些。

6、《市場研究定量分析方法與應(yīng)用》，簡明等編著，中國人民大學(xué)出版社。

7、《問卷統(tǒng)計分析實務(wù)—SPSS操作與應(yīng)用》，吳明隆著，重慶大學(xué)出版社。在市場調(diào)查領(lǐng)域比較出名的一本書，對問卷調(diào)查數(shù)據(jù)分析講解比較詳細(xì)。

(四) 呈現(xiàn)數(shù)據(jù)

該部分需要把數(shù)據(jù)結(jié)果進行有效的呈現(xiàn)和演講匯報，需要用到金字塔原理、圖表及PPT、word的呈現(xiàn)，培養(yǎng)良好的演講能力。

推薦書籍：

1、《說服力讓你的PPT會說話》，張志等編著，人民郵電出版社。

2、《別告訴我你懂ppt》加強版，李治著，北京大學(xué)出版社。

3、《用圖表說話》，基恩。澤拉茲尼著，馬曉路等翻譯，清華大學(xué)出版社。

(五) 其他的知識結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)分析師除了具備數(shù)學(xué)知識外，還要具備市場研究、營銷管理、心理學(xué)、行為學(xué)、產(chǎn)品運營、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等方面的知識，需要構(gòu)建完整廣泛的知識體系，才能支撐解決日常遇到的不同類型的商業(yè)問題。

推薦書籍：

1、《消費者行為學(xué)》第10版，希夫曼等人著，江林等翻譯，中國人民大學(xué)出版社，現(xiàn)在應(yīng)該更新到更高的版本。

2、《怪誕行為學(xué)》升級版，艾瑞里著，趙德亮等翻譯，中信出版社

3、《營銷管理》，科特勒等著，梅清豪翻譯，格致出版社和上海人民出版社聯(lián)合出版

4、《互聯(lián)網(wǎng)思維—獨孤九劍》，趙大偉主編，機械出版社

5、《大數(shù)據(jù)時代—生活、工作與思維的大變革》，舍恩伯格等著，周濤等翻譯，浙江人民出版社

四、關(guān)于數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)發(fā)展：

1、數(shù)據(jù)分析師通常分兩類，分工不同，但各有優(yōu)勢。

一類是在專門的挖掘團隊里面從事數(shù)據(jù)挖掘和分析工作的。如果你能在這類專業(yè)團隊學(xué)習(xí)成長，那是幸運的，但進入這類團隊的門檻較高，需要扎實的數(shù)據(jù)挖掘知識、挖掘工具應(yīng)用經(jīng)驗和編程能力。該類分析師更偏向技術(shù)線條，未來的職業(yè)通道可能走專家的技術(shù)路線。

另一類是下沉到各業(yè)務(wù)團隊或者運營部門的數(shù)據(jù)分析師，成為業(yè)務(wù)團隊的一員。他們工作是支撐業(yè)務(wù)運營，包括日常業(yè)務(wù)的異常監(jiān)控、客戶和市場研究、參與產(chǎn)品開發(fā)、建立數(shù)據(jù)模型提升運營效率等。該類型分析師偏向產(chǎn)品和運營，可以轉(zhuǎn)向做運營和產(chǎn)品。

2、數(shù)據(jù)分析師的理想行業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)，但條條大道通羅馬，走合適你的路線。

從行業(yè)的角度來看：

1)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)是數(shù)據(jù)分析應(yīng)用最廣的行業(yè)，其中的電商企業(yè)，更是目前最火的，而且企業(yè)也更重視數(shù)據(jù)分析的價值，是數(shù)據(jù)分析師理想的成長平臺。

2)其次是咨詢公司(比如專門的數(shù)據(jù)挖掘公司Teradata、尼爾森等市場研究公司)，他們需要數(shù)據(jù)分析人才，而且相對來說，數(shù)據(jù)分析師在咨詢公司成長的速度更快，專業(yè)也會更全面。

3)再次是金融行業(yè)，比如銀行和證券等行業(yè)，該行業(yè)對數(shù)據(jù)分析的依賴需求，越來越大。

4)最后是電信行業(yè)(中國移動、聯(lián)通和電信)，它們擁有海量的數(shù)據(jù)，在嚴(yán)峻的競爭下，也越來越重視數(shù)據(jù)分析，但進入這些公司的門檻比較高。

五、什么人適合學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析?

這個問題的答案跟“什么人適合學(xué)功夫”一樣，毫無疑問，功夫是適合任何人學(xué)習(xí)的(排除心術(shù)不正的人)，因為能夠強身健體。而功夫的成效，要看習(xí)武者的修煉深淺。常常有人爭論，是詠春拳厲害，還是散打厲害，其實是顛倒了因果，應(yīng)該看哪個人練習(xí)得比較好，流派之間沒有高低，只有人修煉的厚薄。

實際上，問題的潛臺詞是“什么人學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析，會更容易取得成功(比如職業(yè)成功)”，這個要視乎你的興趣、付出和機遇。但要做到出類拔萃，除了上面三點，還需要一點天賦，這里的機遇是指你遇到的職業(yè)發(fā)展平臺、商業(yè)環(huán)境、導(dǎo)師和同事。

借用管理大師德魯克的話“管理是可以習(xí)得的”，管理并非是天生的，而數(shù)據(jù)分析能力，也可以后天提升?；蛟S做到優(yōu)秀，只需要你更加的努力+興趣，而這個努力的過程，也包括你尋找機遇的部分。

六、關(guān)于如何學(xué)習(xí)：

學(xué)習(xí)方法千萬種，關(guān)鍵是找到適合自己的，最好能夠結(jié)合你的工作遇到的問題來學(xué)習(xí)。

1、搜集書籍、案例庫和視頻，先弄懂理論，然后學(xué)會軟件操作，自己制作屬于自己的教程。

比如，你學(xué)習(xí)聚類分析模型。1)搜集相關(guān)的聚類分析模型的書籍、案例和教學(xué)視頻，了解聚類分析的原理，主要有哪幾種算法(劃分、層次、密度、網(wǎng)格)、模型適用的范圍和前提、如何評估模型的精確度等。

2)自己學(xué)會用軟件來實現(xiàn)。

3)總結(jié)整理成一份PPT和制作操作視頻，成為自己的學(xué)習(xí)教程，不斷完善。

4)學(xué)習(xí)到一定程度后，可以在博客、微信等渠道分享，授人與漁，而自己也會有所收獲。

2、關(guān)注名人、名博、網(wǎng)站，多渠道學(xué)習(xí)。

1)關(guān)注專業(yè)的數(shù)據(jù)分析、咨詢公司網(wǎng)站和論壇，特別強調(diào)，統(tǒng)計軟件公司的網(wǎng)站如SPSS的官網(wǎng)有很多案例庫，值得關(guān)注。

數(shù)據(jù)分析網(wǎng)：http://www.afenxi.com/中國統(tǒng)計網(wǎng)：http://www.i#cn/愛數(shù)據(jù)網(wǎng)：http://www.lovedata.cn/

SPSS的案例庫，可在官網(wǎng)上搜索各類案例：http://www.ibm.com/developerworks/cn/data/library/techarticle/dm-1108zhangzy/index.html

另外，你最好建一個自己的網(wǎng)址導(dǎo)航目錄，提升你的學(xué)習(xí)效率

2)關(guān)注名人名博，最好能加他們的微博、微信和微信公眾號，看牛人的博客和微信等內(nèi)容，還是能得到很多引導(dǎo)，這個你懂的。

如沈浩老師的博客：http://shenhaolaoshi.blog.sohu.com/數(shù)據(jù)分析網(wǎng)公眾號：afenxi_com數(shù)據(jù)海洋公眾號：dataplayer“數(shù)聚”公眾號：shuju_vip

3)加入一些有共同愛好的QQ群，互相學(xué)習(xí)交流。通常群里有人會提出一些真實的運營問題，然后大家用不同的方法去解決，對思路很有啟發(fā)。

4)碎片化學(xué)習(xí)，最大化你的時間價值。為了把零散的時間利用起來，通常我會把一些資料上載到網(wǎng)盤，在零碎的時間里通過手機進行視頻、文檔學(xué)習(xí)等。目前使用百度云盤和360網(wǎng)盤。百度云盤應(yīng)用比較廣，通常在網(wǎng)絡(luò)上搜索“關(guān)鍵詞+百度云”后，搜到結(jié)果可以直接保存在云盤上，搜索保存速度極大提升。360網(wǎng)盤則空間比較大，可以到達40T，同時有保險箱加密功能，安全性高一些。

手機上安裝一些APP，隨時隨地學(xué)習(xí)。

ps:如果你想抓住大數(shù)據(jù)的風(fēng)口，可以進行快速學(xué)習(xí)，一些培訓(xùn)機構(gòu)將是你的選擇?？贫啻髷?shù)據(jù)(成都大數(shù)據(jù)培訓(xùn))專注于大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)。

七、最后的建議

請再次問問自己，是否真的喜歡數(shù)據(jù)分析，能否忍受處理數(shù)據(jù)時的寂寞?如果是，那就開始學(xué)習(xí)，給你幾條建議。

1、把數(shù)據(jù)分析作為一種能力培養(yǎng)，讓自己在現(xiàn)在的團隊中展現(xiàn)出良好的數(shù)據(jù)分析能力，為你以后內(nèi)部轉(zhuǎn)崗做好準(zhǔn)備。如果內(nèi)部轉(zhuǎn)崗不成，你可以考慮跳槽到我之前分析的行業(yè)中，但我強烈建議你還是需要把系統(tǒng)開發(fā)的編程能力學(xué)習(xí)好，并且對商業(yè)智能系統(tǒng)(BI和CRM)有一定了解，這也許是應(yīng)聘數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢。如果沒有數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗去應(yīng)聘，相對會難一些，用人單位會考你統(tǒng)計和數(shù)據(jù)挖掘模型方面的知識，以及工具使用情況。

2、在公司里找一些有共同愛好的同事一起學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析，平時多請教數(shù)據(jù)分析做得好的同事，它山之石，可以攻玉。

3、扎實學(xué)好一、兩門數(shù)據(jù)挖掘軟件，基于你有編程的基礎(chǔ)，建議你可以學(xué)SAS或者R，同時輔助學(xué)習(xí)SPSS Modeler。如果沒編程基礎(chǔ)或者希望短期能夠取得成效，那也可以先學(xué)習(xí)SPSS。SAS+SPSS，基本能夠滿足很大部分企業(yè)的需求，三者都會，那更好。

4、要了解公司是如何運營，產(chǎn)品是如何開發(fā)的，如何做客戶研究鎖定客戶需求，如何做產(chǎn)品營銷，這些需要不斷工作積累和廣泛的閱讀。

5、開始學(xué)習(xí)時，先讀幾本有趣的數(shù)據(jù)分析類的書，然后系統(tǒng)學(xué)習(xí)一下統(tǒng)計知識(建議教材用《統(tǒng)計學(xué)》第五版，賈俊平等編著)，接著網(wǎng)上快速搜集軟件操作視頻和案例，然后逐個分析模型進行學(xué)習(xí)和總結(jié)歸納，學(xué)習(xí)最好能夠結(jié)合實際工作中的問題進行。

6、學(xué)習(xí)到一定程度時，參加一些數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)認(rèn)證，進一步梳理知識結(jié)構(gòu)，同時認(rèn)識一些志同道合的朋友和老師，也是對你有很大幫助。

來源：海云數(shù)據(jù)可視化