excel|零基础如何成功转行数据分析？！ Python|机器学习|算法

文章图片

文章图片

随着数据时代的到来，数据分析师变得越来越热门。从整个行业来看，数据分析师几乎覆盖了所有的行业，从数据类公司、咨询公司到物流、传媒公司等，处处都渗透着数据分析的内容。也是由于数据分析人才缺口大、行业薪资高、职业寿命长、行业薪资高等优点，吸引了越来越多的人转行数据分析师。

良禽择木而栖，转行是为了追求更好的工作和生活，这是无可厚非的，但是对于转行这种可能会关系到我们未来的职业和生活的大决定，一定要慎重，我们在转行之前要认清自己到底需不需要转行、适不适合转行，不要只是盲目的随大流。
那么怎么去判断自己应不应该转行呢？
我们可以从职业发展前景、企业发展空间和职业定位这三个方面来考虑。
一、职业发展前景
在决定转行之前，你可以客观地分析一下当前所处职位的发展前景。如果真的觉得这个岗位没有前途，并且在这个岗位上你自身并不具备不可替代性，每天做着一些简单且重复的工作，薪资水平也不高，那这样的工作我建议可以考虑转行。
二、企业发展空间
管理层往往能够直接反映出一家公司的好坏，你目前的领导是否具有管理能力，是否有较长远的目光，能不能知人善用，都能直接影响到公司未来的发展。如果公司领导层不行，那么发展空间有限，员工没有动力，这样的公司都会内耗，内部进行一些无意义的斗争，那我也建议你早点跳槽或者转行。
三、职业定位偏差
很多刚步入职场的小白，因为没有经验所以对自己的职业没有清晰的定位，找了一份自己不喜欢也不适合的工作，每天工作很痛苦但是又因为没有过硬的技能而不敢轻易辞职。那么通过学习一项专业技能转行或许是一个不错的选择。

那么在确定需要转行数据分析以后我们应该做些什么呢?
一、了解数据分析行业

决定转型后，可以先通过各种途径了解一下数据分析师到底是做什么的，需要学习哪些内容以及行业的整体情况。目前，数据分析师细分的话其实是比较杂的，不同企业对数据分析师也有不同的定位，但是大体上可以简单分为两种——偏技术型数据分析师和偏业务性数据分析师。
技术型分析师更偏向于数据挖掘工程师、算法工程师、大数据工程师这，需要比较好的数据结构知识和算法知识，对于零基础的小白来说难度是比较大的。
偏业务型的数据分析师是市面上最多的数据分析师类型，他的门槛会相对较低，对零基础的小白是比较友好的。但是如果做不好的话，有可能就变成报表分析师，提数分析师。想要转行的人可以根据自身的水平去选择适合的方向。
二、数据分析师需要用到的基本工具
数据分析师最常用到的三个工具就是Excel、SQL和Python 。
1.Excel
Excel是数据分析工作中最常用的工具，数据分析师与建模师不同，分析师更多的时候是在分析数据，既然要分析数据那肯定就需要将所有数据放到excel中去。那么怎么才能把excel学好用好呢？下面几个模块可以学习一下：
公式：Excel常用公式要熟练，网上很多教程，很容易找到。
数据透视表：因为分析数据的时候经常需要拆分到更细的粒度，所以数据透视表不可或缺。