最近幾年大資料的概念比較火，越來越多的人感受到資料的價值，許多公司都開始招聘資料分析相關的職位。但如果你去看看國內的高校，會發現沒有一所大學開有資料分析專業的，職位的成熟度還不夠。
相比之下，從 2003 年興起的網際網路產品經理職位，就成熟一些，至少你可以找到大量的書，教你如何成為一名產品經理。而資料分析領域就沒這麼幸運了，相關的書籍雖然也有，但總覺得還沒到火候。
都有哪些人想要成為資料分析師
從我看到想要成為資料分析師的人大致有三類：
第一類是非計算機專業的在校生，不知道怎麼回事，反正就是對資料感興趣了，然後想畢業之後從事相關工作，但對職位要求、該做什麼準備一無所知，處於懵懂期;
第二類是網際網路公司的產品經理和運營經理，及少數的市場經理。這些人在實際工作中，發現確實資料很有用，但對自己的資料分析能力感到不滿意，進而想做出提公升;
第三類是傳統企業的業務人員，也是不知道怎麼就對資料感興趣了，想要從事資料分析相關的崗位，但缺少時間系統學習，工作經歷又不足以支撐自己跳到資料分析職位。
對於不同的背景，採用一樣的方法去訓練，顯然是不合理的。我先來講解一下資料相關的角色以及職責，說不定你認識清楚了就不想成為資料分析師了，就可以不用往下看了。如果還有信心，那我就介紹一下要學習的基礎內容，然後再介紹高階的內容。
資料相關的角色
圍繞資料分析，主要有六種角色。從平台建設線上，包括：
從資料流向的角度，包括：
資料分析師的職責範圍
通過上面的角色劃分，我們可以清楚資料分析師在整個資料版圖中的位置。資料分析師一方面要和業務人員打交道，滿足業務人員的資料需求，另一方面，要借助 etl 工程師建模好的資料，以及資料平台工程師開發的平台，來更高效的完成工作。
有些公司在人員緊缺的情況下，會把 etl 工程師要做的工作，也安排給資料分析師，這樣對資料分析師的開發能力和建模能力，就會有更高的要求。最後一點是提供洞察，前面的工作更多的是被動的，資料分析師還要主動的發現資料中的異常，將這些異常指導業務。
看了這些工作內容，可能並不會覺得特別高大上。我曾經有個組員，幹了一年多的資料統計工作，覺得整天寫指令碼太枯燥了，堅決要求再也不做相關工作了。其實資料分析師如果做的不好，就會發現自己無非是在「取數」。業務人員提了需求，然後把要的資料給提取出來，自己就是乙個流水線工人，沒有一點成就感。
這裡發揮一下抽象能力，就可能把一些重複的「取數」工作給解決掉，用機器代替人工。所以理解業務，提供自己的思考與抽象，很重要。
資料分析師的基本要求
如果對資料不感興趣，這個角色一定不適合你。
良好的理解和抽象能力：把業務人員說的只言片語，抽象為明確的資料需求，清楚怎麼從基礎資料中實現出來。還有把一些重複性的需求，抽象出模式來，用機器來替代。
良好的表達能力：資料分析師有個天然的優勢，能夠直接和老闆打交道，這就要求你能站在老闆的層面來表達。把一堆堆的資料，很好的呈現給業務人員，幫助他們做出正確的決策。
快速動手能力：業務人員提的資料需求，巴不得下一秒都拿到。
資料分析的專業能力。
興趣是可以培養的，既然願意看這篇文章，說明有興趣。理解、表達、動手能力，是要有意識的訓練。資料分析的專業能力，是可以通過學習提公升的。
資料分析師要學習的內容
統計學：我看一些人推薦了不少統計學的專業書籍，直接把人嚇跑了。我自己就大學時候學過《概率論與數理統計》，其他統計相關的內容也沒怎麼看過。對於網際網路的資料分析來說，並不需要掌握太複雜的統計理論。所以只要按照本科教材，學一下統計學就夠了。
一是讓你相信統計本身是一門科學，這不是星座算命。
程式設計能力：學會一門程式語言，會讓你處理資料的效率大大提公升。如果你只會在 excel 上覆制貼上，動手能力是不可能快的。我比較推薦 python，上手比較快，寫起來比較優雅。
資料庫：資料分析師經常和資料庫打交道，不掌握資料庫的使用可不行。學會如何建表和使用 sql 語言進行資料處理，可以說是必不可少的技能。
資料倉儲：許多人分不清楚資料庫和資料倉儲的差異，簡單來說，資料倉儲記錄了所有歷史資料，專門設計為方便資料分析人員高效使用的。
資料分析方法：對於網際網路資料分析人員來說，可以看一下《精益創業》和《精益資料分析》，掌握常用的資料分析方法，然後再根據自己公司的產品調整，靈活組合。
資料分析工具：sas、matlab、spss 這些工具經常有人推薦，我要說的是在網際網路公司一般都用不上。
這些工具本身不一定能滿足你的所有需求，但會讓資料分析變的更高效。 我自己整理過乙個豆瓣書列，有興趣的可以看看：資料分析師豆列。 上面的內容學習後，只能說成為一名合格的資料分析師。
要成為高階資料分析師的話，一方面是要強化對業務的理解，最好是做到通過資料分析幫助公司決策方向，或者說促進企業快速增長。另一方面，要加強機器學習/資料探勘的專業知識學習，將機器學習成為資料分析的手段。比如**使用者的流失，對使用者進行自動分類等。你能提供的價值就大不相同了。 最後，要強調的是，資料分析師是乙個實踐的職位，要在實際專案中不斷的訓練，才能成為高手。
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