問答專欄Q & A COLUMN
說實話，做數據分析看你怎么學，如果學會用好的工具，那就很容易。
數據分析，除了要有比較強的統計分析思維，更需掌握一個好的工具。前者可能需要一些天賦，后者相對容易，學了才能會。
這里介紹一款，好用易上手，且功能強大的工具給您，當然了，職場人員，日常都用得的，因為這個工具，除了適合做數據分析，還能做各種企業管理系統。比如：OA、ERP、WMS等
這是一個類似Excel 的工具，兼容了WPS和excel的功能，但是卻是一個網絡化的工具，可以有數據透視，統計，查詢，圖表分析能，還能做商業BI，所以說，很強大。當然如上所說，如果你要做軟件，那也是很合適的，因為，這個云表，有多用戶協同能力，用戶權限管理能力，流程、與其他軟件的集成，生成APP等，常規軟件有的功能，云表都能實現，所以它的名字叫，云表企業應用平臺
其實，云表雖強大，但是很簡單易上手，因為他的操作和excel 差不多
三步設計軟件做數據分析：
1.畫表單模式 2.中文公式配置表單關聯 3.分配用戶賬號，權限，流程，就好了，
題主要學的話，也簡單，可以自學，官方有教程，也可以參加官方的培訓班10節課學會。
比如，中鐵16局集團，首鋼集團，航天研究院，ucloud……。20萬企業都在用，他們都需要這樣的云表數據分析師或者云表開發者。原因很簡單，云表做的軟件可以實現真正的個性化，可以做到隨時修改功能，這樣軟件功能能適應企業發展。
1.下載地址：https://www.toutiao.com/a1633568409080836
2.也可以發私信：云表或“123.”即可收到回復。
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學數據分析不難，但是做好不容易。數據分析有兩大塊：
1.通過應用各種工具，對雜亂無章的毛數據做處理，方便讓人了解各種趨勢，一邊作為公司決策依據，或上一個決策成果的檢驗。這種情況，需要學習各類數據處理軟件，提高處理效率，并且會一定的辦公軟件，美化數據呈現狀態，這種相對簡單，這是硬件技能。
2.通過在海量數據中抓取的數據邏輯，結合公司內外背景，能找出數據呈現的趨勢、結果、問題等，羅列出調整方案，讓決策層一目了然。這個比較困難，這也是數據分析的核心所在。
不管怎么說，想要學，什么時候都不晚，想學好，什么東西都不簡單
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2015年，“大數據” 成為國內年度熱詞，并首次出現在國家的《政府工作報告中》。同年，數據分析也開始如雨后春筍般成為朝陽行業，數據分析和大數據相關職位一度霸屏各大招聘網站。
許多計算機、統計學和數學出身的畢業生紛紛開始投入數據分析行業，同樣也有轉行的大隊伍，對于那些已經工作許久的在職者或者偏文科類專業背景的人士可能會有這樣一些顧慮：
數據分析師崗位對年齡有限制嗎，我會不會錯過了最佳轉行的時機，我這個年紀再轉行還來得及嗎？
我大學學的是文科類專業，對于數據分析我能跟得上或學得進去嗎？
我不是很喜歡編程或代碼，學習數據分析的知識會不會很吃力？
步入中年，也不是相關專業出身，面對家庭、事業、年齡的三重壓力，能不能成功轉行到數據分析師行業成為心頭的一塊大石……
沒有人能夠替你做出滿意的選擇，更沒有人可以預知未來的人生走向。但筆者可以分享一些信息為正在面臨人生抉擇的你提供啟發和思考或者說是為你加油打氣。
首先，讓我們看到進入數據分析需要哪些能力。
數據分析師入門標準
1、SQL
數據庫。做數據分析，數據是基本，數據的來源有很多，可能是第三方提供的數據，也可能是自己爬蟲爬取的。但企業里更多的情況是，數據是存儲在數據庫里的，如何在數據庫里選取自己想要的、有約定條件的數據，怎么建立多表之間的聯系就是SQL這部分需要掌握的技能，SQL也是數據分析最基礎的技能。
2、統計學
統計學可以分為描述性統計和推斷統計。推斷統計是統計學里的核心內容，統計學家一直在做的事情就是怎么根據樣本來評測總體；方差分析、回歸、聚類分析、主成份分析、時間序列分析等都是以后做數據分析可能有到的理論知識。這里推薦中國人民出版社賈俊平的《統計學》，是非常經典的統計學習教材。
統計分析工具
統計分析軟件很多，這里簡單介紹主流的3種。
1、SPSS
作為一款菜單式操作軟件要比編程性軟件入門簡單，主要優點就是好上手。事實上，統計學專業常常在學習統計學原理之后學習SPSS的操作學習，對理論知識進行一個實踐。如今，SPSS在企業中常做數據量相對小的、數據質量較好的數據分析，如調查問卷后的數據進行分析。就業需求面的話現在來說相對沒有那么廣，不過對統計學理論的理解是有幫助的，推薦高等教育出版社張文彤的《SPSS統計分析基礎教程（第2版）》。
2、R語言
R 語言與起源于貝爾實驗室的S語言相似，R也是一款開源的為統計計算和數據可視化而生的軟件，R的功能非常豐富，所以R的學習曲線也較為陡峭。經典的R學習書如人民郵電出版社的《R語言實戰（第2版）》。
3、Python
跟R一樣，Python也是一種動態編程語言，R跟Python的受歡迎程度時常變動，近年來，由于Python有不斷改良的庫（主要pandas），和大數據、人工智能等興起，企業越偏好用Python，Python由于其解釋性和功能的強大，因此市面上關于Python的書籍特別多，光是利用Python做數據分析這個方向就已經很多了，大家看的多的話推薦Wes McKinney的《利用Python進行數據分析》。
學習過程中的擔憂
1、恐懼編程代碼
即便是計算機相關專業的學生，也未必做到全然投入喜歡到寫編程敲代碼的狀態，何況是其他專業或者轉行的人呢？其實，數據分析師的學習和掌握重點不是寫編程敲代碼，而是對統計學和業務的理解，編程代碼僅僅是理解和熟悉為主。就好比一輛汽車，程序員就是負責制造汽車的人員，而數據分析師是駕駛汽車的人員，更多的是了解汽車器件、零件和功能使用。數據分析代碼以腳本語言為主，如Python，很多算法、函數已經封裝好，不需要自己編寫，直接調用。所以這里的編程工作并不是大家腦海里那種程序員。數據分析師更注意的是對數據怎么進行預處理、使用什么模型、參數調優等。
2、人工智能
未來是AI的時代，為什么不直接投入到大數據、機器學習等領域呢？暫且不說這個領域比數據分析所需要的知識，能力要求高多少倍，僅僅是入門所需要的學習內容就已經嚇到很多人了。事實上，做數據分析會是未來轉入AI行業一個很好的跳板，數據分析算是如今學習成本和薪水報酬相對比較好的一種技術行業了。熟悉行業知識，又掌握數據分析、挖掘的能力，這些專業知識會成為你轉入未來人工智能時代的擁有跨界能力的巨大財富。
最后，希望這篇文章對正在考慮要不要轉行數據分析焦慮的你做一點信息上的幫助，幫助你弄清楚數據分析要做什么，要具備哪些技能，去理性的選擇，而不是因為這個行業陡峭的學習曲線而輕易放棄，也不是因為這個行業的火熱而輕易跟風。
附錄：
就職于美萊集團的CDA往期學員學習心得及方法
第一：預習 開課前一定要預習，特別是沒有基礎的同學，盡量長時間去看預習視頻，理解要點，做好筆記，記錄好你的問題。
第二：跟上節奏 老師講課的時候一定要跟上老師的節奏，因為信息量非常大，哪一塊沒聽懂及時問老師或同學，課程一環扣一環，沒聽懂又不問，導致跟不上節奏，后續的課程就很容易節節跟不上了。這里也體現出預習的重要性，預習等于你學了兩遍，預習沒懂的，上課時重點聽，及時交流。
第三：練習 只聽理論不練會忘的很快，只有不斷地練習，不斷試錯才更容易掌握，找工作企業看的也是你掌握的技能，解決問題的能力，晚上加強練習也是對白天上課內容的一種回顧和總結，加強記憶。
第四：案例 三個月的課程以實戰案例收尾，前面是你所學的知識，最后的案例才是你輸出所學知識、解決問題的時候
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