問答專欄Q & A COLUMN
零基礎數據分析
對于這個問題，我將拆分為三個方面，行業前景、必備技能以及工作求職。
首先，就行業而言，數據分析崗位是工作中最核心的競爭力之一，在互聯網下半場，各大企業都進行數字化轉型，對數字分析人才的需求也越來越旺，數字分析崗位一般月薪都在10k以上，一線城市在20k-40k左右，其前景還是不可估量的。
其次，對于必備技能來說，一般是需要掌握Excel、SPSS，主流SQL語言，能夠使用python、R語言進行數據挖掘，有些企業會寫明掌握hive、hadoop、spark優先，因此新手小白要學習數據分析要學的知識還是很多的。以excel來說，這是最簡單的數據分析工具，但其中的還有一些函數、宏等可能小白最開始并不常用。那SPSS、python是推薦小白初次試水數據分析的軟件，SPSS是一款最易上手的軟件，初次接觸數據要知道數據的描述性統計、相關性分析、T檢驗、方差分析、主成分分析、因子分析等內容，對數據有大概的掌握。那python是也是一款簡單易學的軟件，那最開始要知道Python的一些基礎知識，元素、變量、循環、函數，學會對數據進行預處理，并能進行數據分析，可視化處理等，這就涉及到一些深層次的內容，建議嘗試小白有個系統的學習。
最后，對工作求職來說，還是學的越精越好，最基本的SPSS、SQL、python是都需要掌握的，有些企業對Python和R語言可以二選一，如果急于求職可選擇選擇其一。對于求職而言呢，因為不是統計、數據方向背景，可以先去二三線城市先投簡歷，因為一些大廠可能需要一年、三年等不同時間的經歷，所以有了項目經驗，能幫你順利找到工作，最后祝你學習成功，事業順利！
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目前最熱門的專業！
互聯網，各大通訊運營商，政府機構，等等行業都在搶這方面人才。都把橄欖枝伸到各名牌大學校園里去了！
建議已程序員為基礎去學再考數據分析師
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這個問題比較模糊，不知題主是針對學習數據分析的路徑還是數據分析就業還是其他。
先就數據分析的路徑來說，首先要接觸數據，通過Excel，Sql，R，Python等等工具去將數據分成不同維度，結合具體需求進行規律總結，或者可視化。隨著數據的量級變大，數據感的增長可以逐漸實現建模，預測。不同領域對工具的要求不同，如果是互聯網行業，會運用到SQL，Python較多，而金融行業通常是R和SPSS，SAS。
就業來說，因為互聯網興起，以及電商普及，數據分析人才各個公司都需要，且如果觀察一下招聘網站，主要分布在北京上海杭州廣州等城市。而數據分析的職業發展可以根據個人興趣和實際情況，基本從數據分析師的青銅到王者需要2-3年。
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數據分析有很多個目標方向，各行各業都需要，但有一點是共同的——高門檻。
你需要對時下本行業的消費情況，客戶，潛在客戶，未來走向等等一系列做出推算，這需要瀏覽海量的數據，按照公式推導出符合邏輯的推演模型，可能還要承擔相應的后果。
所以你需要精通，記住是精通!博弈論，微積分，邏輯學，宏觀經濟學,社會工程學，兩門以上的外語。
此外，你還必須對時政很敏感，有細微之處見真章的見識，廣泛的興趣愛好和人脈，以及最重要的，實戰經驗，不會有任何一家大型企業找一個只會紙上談兵的理論者。
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大數據時代下，數據分析是熱門，這是現在也是以后能夠服務于社會發展的重要產業，至于就業，三百六十行你只要精于一行就能在社會立于不敗之地，這里要重點突出這個“精”字，再好的方向你也要學的好，數據分析學得好了，那必然不愁就業。
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數據分析更偏重商業應用，數學更抽象。
數據分析是用來解決具體行業問題的，需要從業務的角度出發，了解各個指標，以及每個指標之間的關系，還需要聯系業務去理解數據。所以，工作中數據分析脫離不了業務，在分析中要找到導致問題發生的根本原因，而不只是單純的統計數據。
就業的話肯定很好就業的，目前這一塊的人才非常少，發展前景還是可觀的，成都這邊建議環球中心這邊的機構。
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市場需求：
麥肯錫報告顯示，2018年大數據人才缺口在140000到190000之間，對于如何利用大數據做決策的數據分析崗位缺口將達150000！從國防部、互聯網公司到金融機構，到處需要大數據來創新驅動，數據分析崗位薪酬也非常高，成為目前最有潛力的職業選擇之一。
薪資水平：
因為人才缺口的逐漸加大，數據分析師的薪資水平也在逐年水漲船高。就連剛剛踏出校園的大學畢業生，數據分析的新手年入十萬也只是行業內的一般水平。
企業對技能需求可總結如下：
SQL數據庫的基本操作，會基本的數據管理
會用Excel/SQL做基本的數據提取、分析和展示
會用腳本語言進行數據分析，Python or R
有獲取外部數據的能力加分，如爬蟲或熟悉公開數據集
會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告
熟悉常用的數據挖掘算法：回歸分析、決策樹、分類、聚類方法
加米谷大數據開發培訓9月0基礎班，預報名中...
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