转行到数据行业差不多一个月了，才敢来回答这个问题，其中各种心酸、无助真不是能用语言能表达的，下面我尽可能的详细的说说，希望对接下来想转行的朋友有帮助。

• 我的背景

我是2016年6月毕业的控制工程硕士，就是个不入流的普通二本，学习成绩也不好，糊里糊涂的也不知道将来要干什么、能干什么就毕业了，进了成都的国企工作，那时候也不想未来就是往前走。成都＋国企注定了我第一份工作是安逸、缓慢、与世隔绝的，就这么过了一年半，工资虽然不高但好在国企福利好，也能活的滋润。直到过年回家才知道不能这么下去，于是开始系统学习数据分析，并开始尝试转行。

• 1. data需要学到什么程度可以找工作？

刚开始也是一头雾水，虽然概率论、Excel、spss个个都学过，但是要用于数据分析还是不知道该干什么。在这种情况下，我采取的办法是：书本理论＋软件案例实操两条腿走路。我花了大量时间搜索关于概率论的有用的分享，包含知识框架的思维导图、知乎上别人分享的总结、有用的数据和案例等。

最开始是从Excel开始学习，虽然各种分析软件层出不穷，但毫无疑问excel仍是数据处理第一工具，没有之一。学习excel是个很琐碎的过程，一定要用起来才不至于遗忘。这里推荐个我学过的excel教程，叫“则秀教育”，这些也不贵，十几块钱就帮你梳理excel架构，每个视频很短并配套练习文件，节省了自己的时间。

然后是SQL，这个一定要会！

无论用什么数据库软件，无论从事数据方面的什么工作，SQL都是最开始要用的。这就好比做饭，SQL是买米、买菜用的，会SQL就可以自己取数据，甚至在SQL中做一些初步处理，方便后续分析。SQL推荐 “SQL必知必会“ 作为入门工具书，可搜索网站 “SQLZOO” 练习。

解决完数据的提取存储之后，就是数据分析工具了。

这里推荐三个工具：tableau、python、R。

tableau是一款简单易学的数据分析与可视化软件。我也是被朋友推荐的，BI神器，最主要的是，其链接的数据源丰富，数据分析对比都是拖拽式完成的，对新手比较友好，一周可入门，但学精就需要练习了，总的来说学习成本并不高，且应用场景丰富。

python就不需要多介绍了，最有潜力的语言，能干很多事儿，当然包括数据分析，实际上用python做数据分析只是其强大功能的冰山一角，能干的远不止于此。建议学会python的基本操作，包括常见numpy、pandas、matplotlib、sklearn等的常见操作和API，这对个人技能提升有巨大的帮助。

R相对python，有些统计分析功能要强于python，但适用面不如python，学习成本略高于python但总体很低。

总结一下知识结构：

吃透 “概率论与数理统计“＋熟练SQL（数据查询、整理、分类）＋熟练Excel（简易分析）＋建议SPSS（统计分析）＋熟练Tableau/PPT（数据可视化）＋建议Python/R（大数据分析）

• 2.初级的数据分析会做哪些工作？

需求整理、数据清洗、沟通跟进、简易分析及分析报告。

• 3.数据分析有什么小方向吗？

数据库工程师、数据产品经理、数据可视化工程师等都属于，先入行慢慢都清楚了。

• 4.想要深度做数据分析有怎样的建议

找到自己要长期从事的行业和方向，如互联网金融、教育、电商？前端、后端、管理岗、技术岗？想清楚了就进入该行业坚持下去积累下去。若不知道自己擅长什么，就先入行了再选择也不持，总之先开始吧。

• 5.统计的学习应该从哪里下手

看个人的基础吧，如果零基础小白，最好从最基础的《概率论与数理统计》学起，认真笔记、找案例练习，逐渐形成自己的东西；如果有基础，就根据自己的知识框架往里填自己不熟悉的东西。最好是找几个大型的实战案例，把这个案例坐下来就差不多知道自己要学什么了。可参考我的知乎文章，里面有几个我做的。

最后的一点小建议：

1. 时间有限，不要把时间花费在网上检索资料、群里聊天、互相吐槽上，保持专注；
2. 要适当投入资源，如花钱买点课程、数据、书籍等。可有的人会说，网上什么都有还要我花钱？对于新手还没有完整的知识框架前，自己搜索是个痛苦的过程，会浪费大量的时间，并且更容易使人困惑不知该从何处下手，最后不了了之。这时候别人带着梳理好知识框架就显得很有效率，并且能大幅提神学习效率，何乐而不为？时间和金钱都是宝贵的资源，我们不应该只盯着钱而忽视了时间。适当的花点小钱就能节约大量的时间和精力，简直没有比这更划算的了。
3. 转行最难的是：迈出第一步。如果你想转，现在就是最好的时间，世界上大多数活动并不是等你准备的百分百后再去做的，而是走一步看一步慢慢修正的。大胆去开始，“完成比完美更重要”。
4. 要学会自己去搜索解决故障问题。网络是这个世上知道的最多的人，大部分问题都能在网上找到解决方法或思路，特别是一些老外技术网站、博客等，一定要能自己解决问题，这是个很重要的能力，实际工作中会碰到比学习过程中更麻烦的问题。我的一个群里有一个人，遇到屁大点的问题就在群里各种求助，@这个@那个的，这是一种典型的思想、意识上的懒惰行为，我甚至怀疑像他这样没有自学能力的人即使将来找到工作了又该如何自处？其实他的大部分问题百度都能解决的。所以，如果您想转行，遇到了问题请先自己尝试解决，实在解决不了了再把当前故障界面、你做过的排故工作描述清楚了再去求助别人。这是最起码的礼貌，大家时间都很宝贵，没有人有义务给你提供保姆式的服务。
5. 坚定意志！这个过程有可能会很漫长，面试中会被啪啪啪打脸，也会被各路low逼嘲笑，这时候不要怀疑自己，要找出当前问题的所在，到底是数据分析不适合我？还是我没准备好？还是公司的需求与我不匹配？不断的去尝试，不断的被打脸，这样的过程虽然难熬，但是能快速定位自己能力的不足并有助于迅速进步。所以，请坚持下去。

回想这一路走来，得到了很多朋友的指点、帮助、鼓励与陪伴，有认识也有不认识的，恕我不能一一写出你们的名字，真的谢谢你们。接下来的学习中，期待与大家一起共同进步，谢谢。

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很多小伙伴私信问不知道自己是否适合数据分析，害怕自己零基础入门难，或者文科生学不会等等，其实这些焦虑和担心是正常的，职场人都会有，所以要正确看待、保持心态来面对焦虑。

其实最好的办法就是去尝试，因为 “实践是检验真理的唯一途径”，如果不行动反而越来越焦虑，并且一个行业不进到里面去是不知道最是否适合的，所以先尝试下，看看自己的热情是否像自己想象的那么高？自己是不是真的像想象的那样完全学不会？自己是不是真的想从事这样的工作？试过之后心里才有底。

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