当然可以，大专及以上都可以学习数据分析转行，本科学历学习更有优势。数据分析职业对于学历方面还是比较看重的，同样技能情况下，学历越高，入行薪资起点也会高个至少一两千；入行以后的升职加薪就看个人的能力了，学历的影响就很小了。所以本科生，再加上技能过关，新手入行基本能拿到8K及以上的待遇。

不过数据分析依然是看技术的职业，所以学会数据分析很重要，需要一定的学习技巧和足够的项目实操，尤其是对于分析思维、分析能力的培养。最好的学习方式就是跟着专业的人一起学习练习，传授更多的分析经验和方法给你，尤其是有企业一线工作经验的老师。

需要注意的是，数据分析也只是工具，要想有长远的职业发展，更多需要你个人能力的提升，尤其是业务能力的积累。如果你是零基础想转行，需要花3、4个月左右才能掌握好数据分析的基本技能，满足岗位要求；如果有一定的基本，学习时间会少一些，2、3个月学会的案例也是有的。通过培训班，能让你更好更快的掌握数据分析技能，顺利入行。

数据分析是一门需要专业知识和技能的学科，但是如果你有兴趣并且愿意花时间学习，你是有可能学会的。如果想成为一名合格的数据分析师，你需要掌握以下这些常规技能：

①数据分析的基础知识，例如统计学、数据结构和算法等；

②需要学习如何使用一些流行的数据分析工具，例如Excel、power BI、Python和MySQL等。如果你对于编程和数据可视化有兴趣，你还可以学习如何使用这些工具进行编程；

③掌握常用的数据分析方法，比如逻辑树分析法、对比分析法、漏斗分析法、回归分析法、AARRR模型等；熟悉数据分析报告的写作结构，金字塔原理、MECE、SCOA以及5W2H方法等；

④积极参与项目实训，通过社招入行，对于项目经验是有一定的要求的；所以一定要多做项目实操，积累经验，提升竞争力。

数据分析的学习技巧

①培养数据思维。工具可以通过多练习掌握，但思维就需要运用到各种分析逻辑和分析技巧，从数据中发现规律和趋势；需要学会用数据说话，用数据语言来表达和交流思想，而不是仅仅停留在数据的表面。

②多做项目，积累经验。数据分析需要不断实践，通过实践来巩固和提高自己的技能。可以通过处理真实的数据集来练习，也可以参加一些数据分析项目、比赛来锻炼自己的能力。

③不断学习和更新知识。数据分析是一个不断更新和发展的领域，需要不断学习新的技术和工具。可以关注一些技术论坛、博文等，了解最新的研究成果和趋势。同时也需要关注行业动态和趋势，及时掌握新的知识和技能。

④学会交流沟通能力和团队协作。数据分析工作需要结合业务才能体现价值，就需要与其他人合作，例如与业务人员、产品经理、公司决策层等人员进行交流和合作，以便更好地理解业务需求和给出更有针对性的数据分析报告。

学会数据分析的前期准备

确定职业兴趣：对于IT职业而言，兴趣还是很重要的，才能保证入行以后能够坚持学习。你需要确定你是否对数据分析感兴趣，是否看好数据分析的发展前景；有兴趣才能坚持学习，在技术上或者职位上有突破。

制定职业目标：确定你想要从事的职业，比如数据分析工程师，那么再针对性的学习相关的技术重点，满足岗位的普遍技术要求，软实力要求等。

成本投入：数据分析需要花费一定的时间和精力来学习和实践，一般都要3个月左右的时间，其次还需要为知识付费，不管你是选择自学还是报班都有费用存在。

选择适合自己的学习方式：对于数据分析学习而言，需要有经验的专业人士引导学习，传授分析经验和技巧，能接触到更多类型的项目案例。如果条件允许建议选择报班，进行系统化的学习，更节约时间成本，就业能力方面更有保障。自学也是可以的，看个人的选择。

数据分析的优势和劣势

数据分析职业的出现，让企业更好的理解业务，能更好的优化业务，提高工作效率；能及时理解市场变化，帮助决策层及时调整策略，适应市场变化；发现新的市场机会，提前布局。

数据分析也有劣势，分析的结果需要准确可靠，否则会对决策和业务产生误导；数据量通常是几十上百万条，分析的过程存在复杂性和风险；分析岗位需要掌握多种技能，并且招聘岗位多位于一线城市，需求相对集中。

总结

数据分析有优势也有一定的劣势，但是在职业前景和需求方面，目前依然是值得选择的IT职业。掌握一定的学习方法和技巧，也能顺利的掌握好这门技能，能够顺利如何就业。需要注意的是入行以后还需要你继续学习，数据分析技能的深研突破都是在实际的工作中才能实现的。如果对数据分析还有想了解的，可以私我哦~~