最近有很多人在問資料分析的一些問題。關於資料分析到底應該怎麼學？如何快速入門，以及技術和業務之間的瓶頸如何突破？ 其實，要學資料分析之前，至少要瞭解一下資料分析師，到底需要哪些技能。有的同學看到資料分析幾個字，就馬上開始Python函數 控制語句、R語言和ggplot庫...上來一頓操作，還沒入門就放棄了。這就是需求不明確導致的，當然學習方式也值得商榷，那到底資料分析需要什麼樣的技能呢？ 其實企業對資料分析師的基礎技能需求差別不大，可總結如下：

分析工具：一般要求R、Python、FineBI等分析工具至少會一種，會兩種以上加分，有的企業因內部需求，會指定的一種。 資料庫：絕大會要求會SQL，部分要求SQL、NoSQL會一種，高級的分析師或者大型企業要求能夠處理大數據，需要Hive（較少的需要Hadoop/Spark）。 統計學：若無相關專業背景，需要具備相應的統計學、概率論等基礎知識。 資料採擷：少部分要求會建模，瞭解基本的演算法模型，能夠做資料預測，即便不要求，演算法也是加分項。 結果輸出：Excel、PPT、Tableau、FineReport等專業BI工具。Excel和PPT要求的比較多，主要用作常規的資料呈現，與業務部門溝通等，FineReport、Tableau等一般作為視覺化或者分析工具的加分項或者要求之一。 業務/思維：對某個領域（如電商、金融等）相關業務的瞭解或具有產品、運營方向的分析經驗，有自己的資料分析的方法論和專案經驗。

看上去很簡單,但其實你把每個技能拆分開來，都是一個不小的知識體系。如果我們按照資料分析的流程來細分的話，每個部分應該掌握的技能，大概是這樣的：
當然你還需要補補基本的統計知識。 所以開始上手的話，就兩個部分，Python庫和統計學知識，當然你可以找一些資料集來進行這些操作。 在這個時候你已經可以做一些基本的資料清洗、資料分析工作了，像資料專員這樣的職位都可以嘗試，如果懂一些業務，初級資料分析的工作也可以著手了。 這個階段的工作主要進行基本資料處理，對於明確的分析任務能夠進行技術上的基本實現，能夠正常推進具體的分析計畫落地實施。 而處於這個階段，欠缺的能力在於技術的熟練度、全面性以及整體業務分析的規劃。 一方面是對於實際的專案缺乏多重技術的對比，對於複雜專案缺乏有效實施手段。；另一方面是對於整體的業務缺乏清晰的拆解方向，對於用什麼指標，需要構建什麼模型等問題的缺乏系統性思考。

二、中級階段：深入技術，做全方位的資料分析

能夠做基本的操作之後，接下來你應該可以更深入下去了，掌握更多的技巧，以滿足不同的資料和場景。 所以這應該是一個連續的、循序漸進的過程。 當然這個時候你更多的是要透過具體的資料集，去進行真實場景的分析，盡可能多的從不同的角度進行探索，得出更多的結論。 考慮到更多的場景，你可能還需要資料庫（SQL or NoSQL）的技能，至少能夠順利提取、查詢公司的資料庫，能夠通過資料庫的管理實現基本的資料清洗和分析。 還有就是爬蟲的技術，如果你有獲取網路資料的需求，你需要掌握另外的Python包（比如BeautifulSoup、Requests等）。當然這些可能並不是當下必須的技術，可以等到有需求的時候再去學習。 總的來說，這個部分，是資料分析工具深入和全面實戰的部分。確定你能夠熟練完成項目並輸出結果後，就完全可以去嘗試初級資料分析師相關的職位了。當然在此之前，你需要去大量進行專案練習，一來為熟悉流程和工具，二來培養分析思維，這些項目經驗也是求職的優質資源。

三、高級階段：資料採擷

別慌，並不是要去真正地系統學習資料採擷。只是在做資料分析的時候，通常會涉及到預測型的資料分析，比如預測廣告的點擊、出行需要的時間、未來某個時間的銷售額……這些對未來情況的預測是做決策的重要依據。 那其實就是要掌握一些資料採擷的方法，比如邏輯回歸、樸素貝葉斯方法、決策樹等等。當然你需要用到Python庫scikit-learn，scikit-learn裡都可以直接調用這些演算法，知道怎麼調用就可以了。
這些才是更高層次的資料分析工作應該去做的事情，在任何專案推進之前明確目標，並系統地解決資料獲取、資料存儲、資料建模和視覺化呈現的問題，推動整個專案的進度。 我們的終極目的不是去獲取幾個資料，也不是呈現幾張炫酷的圖表，而是去探索一個問題的解決方案，尋找一個市場的突破口，以技術的方式去降低策略制定的風險。 所以當你不再聚焦於具體的技術點、工作流程，而是重於不同業務指標的選取，解決問題的模型的構建，高效和低成本的決策輔助等時候，你就真正上升到比較高的層次了。 另外，如果你準備進入大數據分析領域，我強烈建議您使用這個資料分析報表工具FineReport。你可以點擊以下連結免費下載使用。初學者不用擔心，點擊這個學習計畫表頁面，它提供了從基礎到進階詳細的學習計畫，來幫助你快速入門！
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