【转行】一个失业的阿里P9，对未来很迷茫……

普通人转行“数据分析师”

转行数据分析并没有你想象中的那么难。和其他行业不一样，数据分析是一个交叉复合的方向，更需要有多重工作背景的人。

数据分析本质上只是一种技能，必须同时擅长其他专业领域知识（比如你是财务、产品、人力，把自己专业领域知识+数据分析技能结合起来），才能够走得长远。

所谓数据分析，是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

数据分析行业细分领域很多，选择面较广，不管是对于人力、运营、产品等来说，都是一个不错的选择。

数据分析师的发展路径统共来说可以分为偏业务和偏技术两个方面的发展路径：

偏业务：一般在业务部门的比较多，备选的岗位有数据运营、用户运营、用户增长、以及营销策划等岗位，和代码接触时间较少，做PPT和报表的时间较多一些，基本上日常的工作就是操作线程的数据产品或者在图表基础上写sql。

发展需求：关注目标、洞察需求、设计方案、推动落地、实现增长、赢得业绩

偏技术：偏技术的岗位有类似于数据运营、用户运营、用户增长以及营销策略等岗位上，这些岗位和数据的关联性很高，同时也是十分具有发展前途的几个岗位。

发展需求：数据埋点、数据采集、ETL、数仓开发、算法开发、BI开发

数据分析的本质就是要把分析结果应用到业务层面，最终实现业务的良好增长。

一般而言，可以按照“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目，这时我们需要掌握一些主要细分知识点。

数据分析基本流程

具体而言，数据分析师需要两个层面的技能，一个是技术层面的技能，另一个是非技术性的软技能。

技术能力

1.统计学基础：理解基本的统计概念如均值、中位数、众数、方差、标准差等，以及假设检验、回归分析、方差分析等统计方法。

2.编程能力：掌握至少一种编程语言，如Python、R或SQL，用于数据处理、清洗、分析和可视化。Python因其强大的库（如Pandas、NumPy、SciPy、Matplotlib、Seaborn等）而广受欢迎。

3.数据可视化：能够将复杂的数据转化为易于理解的图表和图形，帮助非技术背景的人也能理解数据背后的故事。

4.数据库知识：了解数据库的基本概念，能够使用SQL语言进行数据的查询和管理，熟悉关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）或非关系型数据库（如MongoDB）的使用。

5.大数据工具：了解并使用大数据处理框架和技术，如Hadoop、Spark等，以及云平台（如AWS、Azure）上的大数据服务。

6.机器学习基础：理解机器学习算法的基本原理，能够应用常见的机器学习模型（如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等）解决实际问题。

非技术能力

1.问题解决能力：能够从复杂的数据中发现问题、定义问题，并设计有效的解决方案。

2.批判性思维：对数据和分析结果保持怀疑态度，能够评估数据的准确性和可靠性，识别潜在的偏差和错误。

3.沟通能力：能够将复杂的数据分析结果以简洁明了的方式呈现给非技术背景的听众，包括管理层、业务人员等。

4.团队合作精神：在跨部门项目中与不同背景的团队成员有效合作，共同推动项目进展。

5.持续学习能力：数据分析领域发展迅速，需要不断学习新的技术和方法，保持对新知识的敏感度。

6.项目管理能力：在大型项目中，能够管理项目进度、资源和风险，确保项目按时按质完成。

在当今这个被数据洪流席卷的时代，数据已成为企业运营与决策的核心驱动力。当前，数据分析已成为衡量职业竞争力的重要标尺。它不再是数据分析师的专属技能，而是每一位职场人士都应掌握的通用语言，是提升工作效率、优化决策质量、推动业务增长的关键所在。

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