最近看到不少人看衰Python，认为相关行业已经饱和。
然而事实并非如此。有一个领域目前急缺人才，认为Python已死全因为你还没发现这片领域！它就
是
数 据 分 析
。
清华大学经管学院发布的《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告显示，2025年，数据分析人才缺口预计将达
230万
。
存在这么大的人才缺口，数据分析俨然是一片广阔的蓝海！现在你还觉得python已死吗？
首先，数据分析使人具备数据思维。其次，数据分析使
工作效率大大提升
。大数据处理、可视化输出、报表制作将成为你的拿手好戏。同事还在工位上苦逼地处理数据，而掌握数据分析的你准点下班，工作完成得又快又好！
当然，数据分析的起薪也不容小觑，
起薪10K真的是家常便饭
。
你可以成为
总监、CEO
，因为你深耕业务，敏锐地发现经营过程中的问题、提高运营效率。
你也可以成为
数据科学家、CTO
。因为你精进技术，从数据分析入门，潜心研究各类算法。
你还可以成为
财务经理、CFO
。因为你财务工作中用上数据分析，为财务决策完美地发挥了作用。
踏进数据分析的世界，你会发现条条大路通罗马，就看你怎么选择。
1、
会使用python、R、SPSS其一。
其中
Python
是目前最主流的数据分析编程语言，以上手快著称，我极力推荐！
2、
熟悉主流数据库mysql、SQLServer。
当数据分析师对数据库语言的掌握要求不高，会基本的语句取数即可，关键在于取数后的分析。
3、
熟悉BI报表工具，如Tableau。
分析数据后我们需要将结果呈现出来，这就离不开可视化工具，我比较推荐Tableau和Python的一些可视化库。
4、
将技术应用于业务的能力
。作为一名数据分析师，当对业务充分理解的时候，就能从辅助的角色慢慢转变为主导的角色。针对具体的业务主题，你就会知道应该提取哪些数据，从哪几个维度分析，从已有的数据中"嗅出"哪些关键的市场问题了。
可以看到，业务对数据分析师也极为关键，很多人学习的时候都缺乏业务数据的锻炼，我特别推荐
网易云课堂的《3天数据分析实战集训营》
，定期更新干货知识。
无论你打算入门数据分析，还是在学习数据分析时遇到了瓶颈，我都建议看看这门免费的直播课。
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过程处理：2个关键工具，提升工作效率
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入门级图表：用Python快速实现
进阶交互图：股票价格走势
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场景工具：
利用pandas工具分解KDJ指标构成
流程处理:
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