针对 0 基础的小伙伴,建议大家先将精力放在数据分析的思路和训练上,多去看一些商业数据模型和数据分析案例的资料,最终形成自己的分析思路。千万不要一上来就啃 Python,可以先上手 Exce+SQL 这2个简单的数据分析工具来入门。有SQL 基础后再学 Python 会相对容易些。
三.数据分析师的成长路线
业务方向的数据分析师有 2 条发展路径。
一条是专精业务,晋升成为商业分析师、战略分析师或管理岗。从业务型发展上来的好处是具备商业网洞察能力,这点是直接做数据挖掘所不具备的
另一条是提升技术能力,成长为算法专家或数据科学家。
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郭先生
人事·泰昇祥科技
门槛不高
从我待过的互联网公司来说,入门的数据分析基本就是提数,业务部门需要什么数就给什么数,技能要求仅仅是 Excel 和SQL。
1 年后,SQL 玩得溜了,对公司业务的取数逻辑也熟悉了,这时你更多的是利用公司的内部工具搭数据看板,有些公司用 SAP,有些用自研的看板平台,再简单的直接 Excel,你需要的也就是学会这些看板的使用方法搭好一张报表。
以上的工作一个正常的大学毕业生都能掌握,不需要会编程,不需要高深的统计学数学知识。
门槛不高意味着起薪不高,因此建议想从事这一行的童鞋往以下 2 条路走
1、走AI 路线,吃技术红利;
数据分析最好的落地场景目前来看是推荐系统,几乎所有的互联网公司都在做个性化推荐,今日头条、网易云音乐 这些公司都以精准的个性化推荐著称,个性化推荐是它们赖以生存的业务场景。
去这些公司从事推荐系统相关的数据工作能够获得很好的起薪,也有很好的发展空间,但相对的门槛也很高,计算机、统计学或数学的硕士学历是标配;
2、去大型互联网公司,吃行业红利;
如果你跟我一样走不了 AI 路线,那么一定要去大的互联网公司,它们对数据足够重视,内部有一个足够大的数据团队供你学习和发展,同时也能拿到跟互联网公司主力岗位开发、产品相当或者稍低的起薪。
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VivinYang
大数据分析工程师·6年
这里有两个字“真正”。
我刚了解数据分析时,认为它就是掌握一些简要的技术、弄一些很高深的东西报告,看看招聘内容不是也写着嘛:数据指导业务策略制订。
外表看着很光鲜亮