春节期间，很多人来问过数据分析相关的事情，其中不乏一些想转行的同学，其实我挺开心的，说明大家都越来越看好这个行业，由于我自己的偏好，我一般也都会劝大家进入数据分析行业（当然不是无脑吹）。
这篇主要是想介绍下成为数据分析师的条件，每个人可能会有不一样看法，欢迎交流。
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数据分析行业前景
关于数据分析的行业前景，我觉得非常好（纯粹的个人看法），同样现在竞争也越来越激烈。
另外一个，对于想转行或者准备进入这一行来说，行业前景真的不是限制你的理由，与其花时间思考行业前景，不如花时间找自己的兴趣，做自己想做的事。
“如果你今天只是因为它的好而来，有一天你也会因为它的不好而离开！”
最关键的是兴趣，当然你也可以通过下面的描述来判断是不是对数据分析感兴趣。
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数据分析师要做什么
在做事以前，先想想你要做什么：想成为数据分析师，首先得弄懂什么是数据分析师，才能把握学习的方向
最好的方法就是从招聘JD中看数据分析师的职责：
不同公司或者同一公司的不同部门的数据分析职责都有比较大的差别，我综合了几个招聘JD，以腾讯和字节为例，我们可以看到到底什么是数据分析师，他们在日常工作中扮演什么样的角色。
腾讯：
字节：
虽然不同的公司或不同岗位对不同数据分析师的工作职责要求不同，但是归纳下有几大块核心的内容：
1）理解业务内容
首先，作为一个数据分析师，最重要的就是深入理解业务和用户，因为你所有的分析内容都是基于业务常识，每个业务有各自的特点，我们要有能搭建一套业务监控指标的能力。
指标体系是每个业务最基础、最根本的数据表现形式，非常重要，每个数据分析师都得知道每个指标的含义与口径。工作熟悉后，需要根据业务变化来调整指标体系。产品化的意思就是指形成一个产品平台，而不仅仅是excel。
2）发现业务问题
业务核心指标的监控是基础，当运营监控正常运行时，我们通过观察这些指标的变化能够发现业务上存在的问题。
用户行为一般都是较稳定、缓慢变化的。当一个指标稳定时，说明业务发展稳定；当匀速增加或者匀速下降时，说明业务在稳定发展或者倒退；当出现剧烈波动时，一般是业务上有了新的动作，比如做了推广活动、业务模式改变，或者是技术上的问题导致数据有误。
3）分析业务问题
发现业务问题后，需要及时和业务方沟通了解业务动态，进行专题分析，专题分析，即针对某个具体的问题深入研究分析，最后定位到具体的问题，给出具体的解决方案。
4）解决业务问题
有些项目我们做好业务的专题分析就可以结束，但更多的时候是不仅需要我们分析问题，还需要解决问题。
举个例子，我们发现每天入口流量最近一周有所下降，并且呈下降趋势，我们在分析具体原因后，可能需要根据实际情况做出调整，比如通过总结分析结果，设计规则/模型针对不同人群采用不同的推送提醒方式。
经过对业务问题的分析，我们设计了完整的应用策略，那我们需要进一步设计A/B实验测试策略的效果，评估我们做出对应策略后的效果，至于如何评价这个效果，就需要根据做出实验后，业务里的核心指标的异动来量化。
5）上线解决方案
经过试验验证有效的解决方案，才能一步步固化成为正式的规则。
在我们验证策略效果后，我们需要进一步固化我们的策略，然后联动其他部门来执行上线，这个时候会有较多的沟通工作，你对整个项目的理解一定程度上决定了你与其他部门沟通的顺畅程度。
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如何入门数据分析师
要成为一名数据分析师，工具使用能力必不可少，另外一方面，跨部门的沟通和协作也尤为重要。
1）SQL+EXCEL+PPT
掌握了这三个技能基本就可以成为一名入门的新人，excel和ppt就不说了，数据格式、函数、透视表这些都要会使用，会这些就已经有了基础水平！
接下来，推荐《Excel数据处理与分析》，十几个小时就能看完，配合一些例子做一些练习就完全没问题了。
基础的SQL语句也很简单，结构化查询语言包含6个部分（来自百度百科）：
数据查询语言（DQL:Data Query Language）：其语句，也称为“数据检索语句”，用以从表中获得数据，确定数据怎样在应用程序给出。保留字SELECT是DQL（也是所有SQL）用得最多的动词，其他DQL常用的保留字有WHERE，ORDER BY，GROUP BY和HAVING。这些DQL保留字常与其它类型的SQL语句一起使用。
数据操作语言（DML：Data Manipulation Language）：其语句包括动词INSERT、UPDATE和DELETE。它们分别用于添加、修改和删除。
事务控制语言（TCL）：它的语句能确保被DML语句影响的表的所有行及时得以更新。包括COMMIT（提交）命令、SAVEPOINT（保存点）命令、ROLLBACK（回滚）命令。
数据控制语言（DCL）：它的语句通过GRANT或REVOKE实现权限控制，确定单个用户和用户组对数据库对象的访问。某些RDBMS可用GRANT或REVOKE控制对表单个列的访问。
数据定义语言（DDL）：其语句包括动词CREATE,ALTER和DROP。在数据库中创建新表或修改、删除表（CREAT TABLE 或 DROP TABLE）；为表加入索引等。
指针控制语言（CCL）：它的语句，像DECLARE CURSOR，FETCH INTO和UPDATE WHERE CURRENT用于对一个或多个表单独行的操作。
接下来，推荐《SQL必知必会》，同时参考下面的教程就能搞定：
/sql/sql-tutorial.html
2）Python+模型
很多时候，尤其在数据处理时，SQL和excel效率不够，我们就需要进一步利用python来进行数据分析。
Python数据分析的流程概括起来主要是：读写、处理计算、分析建模和可视化四个部分。在不同的步骤中会用到不同的Python工具。每一步的主题也包含众多内容。
根据每个部分需要用到的工具，Python数据分析的学习路径如下：
其实大部分数据分析岗位对建模没有要求，但个人觉得建模能力是数据分析师必不可少的一项技能，因为模型确实可以在特定的时候更高效地解决问题。我们更多的是理解和应用模型来解决业务问题。
因为现在python里集成了很多科学计算或者机器学习的包，我们都可以直接调用，所以对于建模来说难度也不是特别大。
3）软技能
良好的沟通表达能力，不解释。
团队协作：在数据分析项目中，涉及到项目落地，好的数据分析师可以主导这个过程，团队协作也是数据分析师的一大乐趣。
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