【潘森教育】一线数据分析师谈谈：如何零基础转行

在很多场合，我都是这样介绍自己，曾数据运营，现一线数据分析师，自学半年运营转数分。

今天我主要讲下如何快准狠自学数据分析，怎么抓大放小学习最核心内容，以及一些快速上手的小技巧。

先说说这些软件的优先级：

1.Excel是基础，是数据逻辑架构基础；

2.SQL是必备，一般都需要分析师自取数。SQL是数据获取的来源，面试唯一会考的技能就是SQL。

3.Python、sas、spss、R是锦上添花，这些分析软件只有在数据量较大的复杂分析模型才能用到（回归、相关），工作中使用频次一般，面试也很少会考，但是加分项。

4.tableau、power BI是锦上添花，面试不会考，也是加分项。

再说说如何快速上手：

1.Excel，其实最核心的就是基本的几个函数，如countif、sumif、if、vlookup＋透视表。到这个程度就基本差不多了，其他再根据场景现学即可。你要锻炼出一种Excel搭建自动化报表的能力，这是在锻炼你的基本数据逻辑，为后面写代码铺垫基础。

2.技能上先解决的是SQL，当时我是一周就要用SQL写一段自动化报表，我是拿同事的SQL自己研究，他的逻辑是写了很多临时表，最后语句是对各种临时表的最终处理。为了系统化学习，我还看了两本书，《sql必知必会》、《SQL基础教程》，还买了整套的数分课程进一步学习。（了解可私信）

3.Python、sas、spss是我分析要用到什么分析，哪个软件好上手，现学现用。相比较，spss最好学，不用写代码，看看即懂。sas金融行业用的多些，Python、R都差不多。Python，《对照Excel，轻松学习Python》适合小白，《利用Python进行数据分析》适合有基础的进阶学习者。

4.tableau、power BI，主要是做数据可视化和交互。小公司可能会采买使用，大厂一般会有自己内部的数据看板系统。

底层逻辑是互通的，SQL语句取数，导入，拖拽。重点是技能要用到工作中才最重要。

最后说一下数据分析师应具备的能力模型：

1.解决业务问题的能力，这是最能体现数分师业务价值的地方

推荐扫盲书：

《数据化管理》：从0到1 ，从小白到专业的分析师养成书籍，结合不同的业务场景，教你从最初的数据需求处理开始，分析师工作全流程的教学。

《数据分析思维》：第一部分讲的是一些具体的数据分析方法，第二部分是不同行业的业务实战，模型和方法很贴合互联网思维。

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《活用数据》：用spss教学业务实战。

除了书籍，平时还要养成业务思考的习惯，多去36氪等信息网站多了解行业和商业资讯。

2.基础软件技术能力

Excei、SQL，Python(spss sas R）、tableau，要求你会使用这些软件去做数据处理、分析、可视化。但重点是分析，而不是用什么分析。

3.统计的相关知识基础，数据应用的合理性和科学性，需要借助统计学知识做出基本判断

推荐扫盲书：

入门《深入浅出统计学》、进阶《商务与经济统计》。

4.协调沟通能力

作为一个PM，去统筹整个项目，从立项开始，设计规划项目安排，确定责任人，进行资源协调，风险管理、跨团队的组织管理、卡点问题解决。

5.演讲汇报能力，推荐《用数据讲故事》

最后的最后，提醒大家，技能只是实现工具，最终目标是要得到发内心的业务价值。

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