随着数字经济、大数据时代的发展，数据已然成为当下时代最重要的盈利资源，让企业在做决策和计划方案时更有针对性和依据，能提前预测市场发展方向，做好布局。由此而产生的数据分析岗位也逐渐被更多企业重视，特别是中大型企业对于这方面人才需求非常大。数据分析在国内的火爆也在近几年才开始的，引进到内地的时间更短。

目前成都地区对于数据分析的人才需求是非常大的，但关于这方面的培训还比较少，如果你对于大数据、数据分析非常感兴趣，可以抓住时机学习入行。不过也有很多零基础小白想要加入，但对于学习的效果、技能能否掌握好心有疑虑，担心自己没基础能不能学会，学不会怎么办？还有就业各方面的担心。

今天小课就从咱们自家学员的学习过程以及就业情况给大家简单聊一聊，化解想学习的小伙伴心中的一些疑虑，希望对你有所帮助！

一、学数据分析应该掌握哪些技术内容？

数据分析相对与其他IT专业来说，入门和整个学习过程都相对更好上手一些，没有后端那么多代码要求，也没有云计算涉猎的技术范围广。所以数据分析是一门对于零基础小白来说非常友好的IT专业，你需要掌握两个核心的内容：数据分析工具+数据分析思维。

1、数据分析工具：数据分析第一课就是学习各种数据分析工具，常见的比如Excel，基本可以解决大部分的数据分析问题，数据处理条数能达到上百万；需要掌握常见的Excel函数、数据透视以及可视化报表的制作。

Power BI搭建商业智能报表，针对Excel不能处理的数据量，具体包括AIPL模型人群可视化、高级智能可视化，气泡地图、形状地图...

SQL数据库，快速处理数据，内容包括SQL单表查询、多表查询、联合查询、查询操作符与子查询、三步法SQL解决业务问题、多条件业务分析等技术内容。

Python编程，Python是数据分析必学的编程语言，对于海量数据处理有重要作用，为大数据挖掘分析奠定基础。内容包括常见的元组、列表、字典、集合、条件、循文件、读取、Python数据可视化、缺失数据处理，数据类型转换、数据排序、异常值处理等技术内容。

2、数据分析思维和方法：工具掌握后，还需要用于实际的项目工作才有价值；而能体现我们数据分析师的价值就是数据分析的思维和方法。很多人会误以为只要掌握了数据分析工具就能胜任这个岗位，其实不然，数据分析本身就不能直接的创造价值；所以就需要更加精准的数据来间接创造价值，为领导和业务部门提供数据支撑和解决方案。

那么要想掌握好这门技能就需要学习一下的分析思维和方法：常见的十大数据分析方法（多维度拆解分析法、对比分析法、假设检验分析法、相关分析法、群组分析法、RRM分析法、AARRR模型、漏斗分析法、回归分析法、逻辑树分析法）；

指标体的搭建（包括理解数据、用户数据指标、指标选择、建立指标体系等内容）；

制作数据分析报告（数据分析报告的类型和目的、5W2H方法、金字塔原理、SCQA方法等）。

到这里，数据分析的基本课程是学完了，可以从事大部分的数据分析工作，招聘企业基本也是中大型企业为主，工作环境和氛围都还是非常不错的。这一岗位也深受女孩子的喜欢，数据分析需要细腻敏感的思维方式，能抓住数据产生、变化背后的原理；不过男孩子一样可以学习数据分析，就像女孩子也可以做开发一样，只要你对这方面感兴趣，愿意投入其中。

如果你还想继续学习，向大数据分析方向发展也是可以的，就需要继续学习机器学习等内容。当然技术难度肯定更大，你可以选择先进入行业后再学习。人工智能是未来发展的趋势，未来的数据量也会越来越大，只有不断的学习提升技能，才能跟上行业技术发展的步伐。

二、学习过程中的注意事项

1、关于学历和年龄问题

数据分析的薪资划分受学历的影响还是比较大，毕竟专业本身技术类的东西不多，主要是看个人的思维和解决问题的方案。本科的薪资一般是在8k—10k，专科就会少一些，6k—8k左右。

其实年龄，数据分析对于学员的年龄限制并不大，30+也是可以学习的。数据分析也算是一个工作时间越久越吃香的岗位，与云计算有相似之处，积累的工作项目经验越多，解决问题的思路和方法越多。岗位基本不怎么加班，发展也比较稳定，可以从事的行业也多，你可以选择自己喜欢的行业求职。

2、培养数据分析思维，不要先入为主，一切以数据说话，切记自己臆想。这也是数据分析师的禁忌，带有个人主观色彩的数据对于企业来说不是客观、正确的。数据分析有企业自己的衡量筛选标准和体系，满足企业需求的才是有质量的数据。作为一名合格的数据分析师有遵守企业的标准，同时要深度的理解业务，而不是闭门造车；培养数据敏感性，通过数据看到背后的原理、产生的原因，能够发现公司业务上的问题；闭环思维思考问题，现状分析、归因分析、竞品分析、策略建议等，不仅要发现问题，也要解决问题。

3、基础工具必须要熟练使用，数据分析工具必须要熟练，虽然很多同学学到后面会觉得这些工具不重要，但是如何让你的数据报表更直观的让领导同事理解看懂也是一项重要技能。毕竟看到客观性良好的报表，我们心情也会愉悦，当然前提是数据是好的。如果业务出现亏空那就需要提供实际的补救方案才行。

4、多做项目积累工作经验，学习数据分析一定要多做项目，积累工作经验和解决问题的思路和方法，在入职后能更好的上手工作，尽快融入团队。之前也写过几篇关于数据分析时日常工作的一些注意方向，感兴趣的小伙伴可以去主页搜索了解一下，对这个岗位能有更全面的认知和理解。就业的话也更有针对性找到适合自己的方向。

三、关于学习技巧的分享

1、数据分析课程的重点其实是在分析上面，数据和工具都只是辅助的，因为这些机器也可以完成，比如最近火爆的Chat GPT，可能数据的收集整理清洗结果会更好。如果不想被机器替代就需要会做机器不能替代的技能，比如分析思维和思考的能力。AI只能在已经出现的数据分析思路和方法上获取数据进行分析，还没达到像人一样思考的阶段。

2、熟能生巧，工具学习阶段需要多做练习和操作，基本就能很好的掌握。还需要结合实际的项目来进行练习，加深理解，学会用不同的分析方法来倒推，培养分析思维。

3、不懂就问是优秀的学习习惯。数据分析虽然上手容易，但是在后期分析方法和思维学习阶段依旧是很多同学的一大难题，会不自觉的带入主观思维，自己呢还意识不到。如果你遇到难题了，千万不要觉得简单就不好意思问老师或者同学，谁都难免会遇到“脑壳打铁”的时候。

4、注重软实力的培养。数据分析技能虽然看着比较简单，但岗位职能不只是做好分析和报表交上去就完事了。还需要更领导汇报，与同事交流。比如你想让你的数据更有质量和价值，就需要在前期与业务部门了解具体的业务情况、活动进程和反馈等等，在进行分析时才能得出业务需要的报告。这期间就要考验你的交流沟通能力、理解能力以及团队协作能力了。

总结

看到这里不知道你对于数据分析专业以及学习过程有没有一定的了解呢，如果你对于代码、系统各方面不感兴趣，就可以考虑数据分析专业，对于小白来说，能满足你的高薪就业需求。关于学完就业的担心也很好解决，现阶段数据分析的人才需求是有的，只要你技术方面没有问题都可以就业。如果你选择了培训，机构会保障你的就业和最低薪资。

所以，如果你对IT对数据分析感兴趣，就抓住时机加入我们吧！