思考良久，最终决定选择成为一名数据分析师。

数据分析师是什么？数据科学家是什么？

数据分析师，按照行业规则划分，可以分为两种，一种偏纯技术方向，一种偏运营方向。偏技术方向，更加注重技术，对算法代码能力要求高；偏运营方向的话，则对个人的业务能力要求更高。

数据科学家，维基百科定义如下：「数据科学家这个职位的头衔则是 2009 年由 Natahn Yau 首次提及的，他认为数据科学家就是能够从大型数据集中析取出数据，并提供某些可供非数据专家使用的东西的人。」

个人认为，数据分析师其实是数据科学家的低配版，或者说，可能是中国本土化的一种昵称。
我呢，目前也没有确定自己往哪个方向走，不过我想双修 —。
剑宗和气宗为啥要分彼此呢？我想两样都不耽搁。

为什么想成为一名数据分析师？

想成为一名数据师的原因如下：

  • 有自己敬佩的人推荐。在这个时代，人和人之间的差距已经缩的够短。自己能够随时接触到比自己厉害无数倍的人，而他们的认知其实远远超过你。用颜渊的话来说，那就是“夫子步亦步，夫子趋亦趋，夫子驰亦驰；夫子奔逸绝尘，而回瞠若乎后矣！”个人信任曹政先生（微信公众号：caoz的梦呓）。如果他都说以后数据分析是人人必备的一个技能，那我就相信这是日后人人必备的一个技能。所以想学数据分析，想掌握这个技能，想实践这个技能。还有就是，一直向往的开智学堂（微信公众号：开智学堂）有开论证分析课。这两者，足以使我下定决心学数据分析并成为一名数据分析师。
  • 痴迷于现象背后的原因。
  • 要找个能吃饭的活儿。自己大学在岳阳读书（一个三线小城市），而大学毕业后又去工地待过一年，各种见识或视野，远比同辈差劲。可能这五年唯一做得出色的事儿就是在大学图书馆读了几百本书，乱七乱八，重塑自己的三观。而正是如此，自己就更加不可能在工地待下去。因此，辞职离开工地。那我做什么呢？既然有自己钦佩的人推荐学习数据分析，那就试着学习一下数据分析。

数据分析师的要求是什么？硬技能和软技能

经过长时间的摸索和学习，自己认为数据分析师要掌握的技能如下：

硬技能：

  • Excel ：

    • 各种函数，比如 VLOOKUP
    • 各种图表，比如 漏斗图
    • 数据透视表和切片
    • 数据清洗

  • MySQL :

    • curd 语句
    • 优化问题

  • Python ：

    • 基础知识
    • Pandas
    • Numpy
    • Matplotlib
    • Seaborn
    • Scipy

  • R 语言

  • BI（似乎还是要看公司需求） ：

    • Power BI
    • Tableau
    • Google Data Studio
    • SAS

  • 统计学：

    • 条件概率
    • 贝叶斯
    • 权重统计
    • 标准差
    • 分位数
    • 回归
    • A/B testing
    • 线性代数

  • 软技能：

    • 业务能力
    • 数据分析思维
    • 数据分析技巧/方法

数据分析的过程一般是怎样的？

《对比Excel，轻松学习Python数据分析》：

  • 熟悉工具
  • 明确目的
  • 获取数据
  • 熟悉数据
  • 处理数据
  • 分析数据
  • 得出结论
  • 验证结论
  • 展示结论

《谁说菜鸟不会数据分析》：

  • 明确分析目的和思路
  • 数据收集
  • 数据处理
  • 数据分析
  • 数据展现
  • 报告撰写

路人甲《我数据分析的套路》：

  • 确定问题
  • 数据来源
  • 数据抓取
  • 数据可视化

各位的数据分析流程其实没多大差别，可能只是叫法不一样。因此，接下来的工具学习，我都会以实现流程中某个目的来记录。

数据分析师之路的规划是什么？

数据分析可以做哪些行业？各个行业都有怎样的特点？

数据分析师可以做哪些行业，参考知乎的这个答案想从事数据分析行业，请问可以有哪些择业方向？，「数据分析的就业路很广泛的，现在市场上基本所有的职位都跟数据相关，区别只是相关度20%、30%、50%或者80%而已，学好数据分析，保持对数据的敏感度很重要。」。该文提出行业有以下几种：

  • 数据分析师：商业化数据分析、广告运营等
  • 咨询顾问：分为纯技术和非技术
  • 数据产品经理
  • 数据挖掘

自己的数据分析师之路是怎样的？

简而言之，分为三个阶段：

  • 初级数据分析师
    掌握各种工具的基本使用，其包括 Excel 、 MySQL 、Python，学会一些基本的统计理论。
  • 中级数据分析师
    熟悉行业的业务知识，并且，能够熟练使用 Tableau 、 R语言等
  • 高级数据分析师
    超纲，不了解具体情形如何，所以不知道如何规划。

数据分析师的资源有哪些？

按渠道划分：

至于博客论坛之类的，其实从上面这些大佬的日常文章可以反向摸索到，而且有的文章也会资源总结。另，其实这些人不仅仅在一个平台有活动，比如说路人甲大佬，不仅仅在知乎活跃，在微信也活跃。

我打算如何学习数据分析

由于现代需要急切找到一份工作，所以必须要不断去了解相关行业知识，但同时也要不断学习数据新知识点，顺便还要熟悉如何进行实际数据分析，因此还要看相关分析案例。
故，现在学习的东西有三大块：相关行业的运营知识、数据分析新知识点、熟悉数据分析实践操作。
相关行业的运营知识，主要更新在知识库《深圳 - 数据分析求职记录》中；数据分析新知识点，主要更新在《

学习阅读笔记》中；数据分析实践操作，则主要更新在

资料参考来源

  • 路人甲
  • 空白白白白
  • 邹昕
  • 挖数
  • 秦路
  • 嘉慧Lincoln

备注

2019-08-25：知识图谱忽略 算法、数据挖掘。但这两样暂时可能不会去学，因为急切想要找到工作先。