2015年，“大資料” 成為國內年度熱詞，並首次出現在國家的《政府工作報告中》。同年，資料分析也開始如雨後春筍般成為朝陽行業，資料分析和大資料相關職位一度霸屏各大招聘網站。

許多計算機、統計學和數學出身的畢業生紛紛開始投入資料分析行業，同樣也有轉行的大隊伍，對於那些已經工作許久的在職者或者偏文科類專業背景的人士可能會有這樣一些顧慮：

資料分析師崗位對年齡有限制嗎，我會不會錯過了最佳轉行的時機，我這個年紀再轉行還來得及嗎？

我大學學的是文科類專業，對於資料分析我能跟得上或學得進去嗎？

我不是很喜歡程式設計或程式碼，學習資料分析的知識會不會很吃力？

步入中年，也不是相關專業出身，面對家庭、事業、年齡的三重壓力，能不能成功轉行到資料分析師行業成為心頭的一塊大石……

沒有人能夠替你做出滿意的選擇，更沒有人可以預知未來的人生走向。但筆者可以分享一些資訊為正在面臨人生抉擇的你提供啟發和思考或者說是為你加油打氣。

首先，讓我們看到進入資料分析需要哪些能力。

資料分析師入門標準

1、SQL

資料庫。做資料分析，資料是基本，資料的來源有很多，可能是第三方提供的資料，也可能是自己爬蟲爬取的。但企業裡更多的情況是，資料是儲存在資料庫裡的，如何在資料庫裡選取自己想要的、有約定條件的資料，怎麼建立多表之間的聯絡就是SQL這部分需要掌握的技能，SQL也是資料分析最基礎的技能。

2、統計學

統計學可以分為描述性統計和推斷統計。推斷統計是統計學裡的核心內容，統計學家一直在做的事情就是怎麼根據樣本來評測總體；方差分析、迴歸、聚類分析、主成份分析、時間序列分析等都是以後做資料分析可能有到的理論知識。這裡推薦華人民出版社賈俊平的《統計學》，是非常經典的統計學習教材。

統計分析工具

統計分析軟體很多，這裡簡單介紹主流的3種。

1、SPSS

作為一款選單式操作軟體要比程式設計性軟體入門簡單，主要優點就是好上手。事實上，統計學專業常常在學習統計學原理之後學習SPSS的操作學習，對理論知識進行一個實踐。如今，SPSS在企業中常做資料量相對小的、資料質量較好的資料分析，如調查問卷後的資料進行分析。就業需求面的話現在來說相對沒有那麼廣，不過對統計學理論的理解是有幫助的，推薦高等教育出版社張文彤的《SPSS統計分析基礎教程（第2版）》。

2、R語言

R 語言與起源於貝爾實驗室的S語言相似，R也是一款開源的為統計計算和資料視覺化而生的軟體，R的功能非常豐富，所以R的學習曲線也較為陡峭。經典的R學習書如人民郵電出版社的《R語言實戰（第2版）》。

3、Python

跟R一樣，Python也是一種動態程式語言，R跟Python的受歡迎程度時常變動，近年來，由於Python有不斷改良的庫（主要pandas），和大資料、人工智慧等興起，企業越偏好用Python，Python由於其解釋性和功能的強大，因此市面上關於Python的書籍特別多，光是利用Python做資料分析這個方向就已經很多了，大家看的多的話推薦Wes McKinney的《利用Python進行資料分析》。

學習過程中的擔憂

1、恐懼程式設計程式碼

即便是計算機相關專業的學生，也未必做到全然投入喜歡到寫程式設計敲程式碼的狀態，何況是其他專業或者轉行的人呢？其實，資料分析師的學習和掌握重點不是寫程式設計敲程式碼，而是對統計學和業務的理解，程式設計程式碼僅僅是理解和熟悉為主。就好比一輛汽車，程式設計師就是負責製造汽車的人員，而資料分析師是駕駛汽車的人員，更多的是瞭解汽車器件、零件和功能使用。資料分析程式碼以指令碼語言為主，如Python，很多演算法、函式已經封裝好，不需要自己編寫，直接呼叫。所以這裡的程式設計工作並不是大家腦海裡那種程式設計師。資料分析師更注意的是對資料怎麼進行預處理、使用什麼模型、引數調優等。

2、人工智慧

未來是AI的時代，為什麼不直接投入到大資料、機器學習等領域呢？暫且不說這個領域比資料分析所需要的知識，能力要求高多少倍，僅僅是入門所需要的學習內容就已經嚇到很多人了。事實上，做資料分析會是未來轉入AI行業一個很好的跳板，資料分析算是如今學習成本和薪水報酬相對比較好的一種技術行業了。熟悉行業知識，又掌握資料分析、挖掘的能力，這些專業知識會成為你轉入未來人工智慧時代的擁有跨界能力的巨大財富。

最後，希望這篇文章對正在考慮要不要轉行資料分析焦慮的你做一點資訊上的幫助，幫助你弄清楚資料分析要做什麼，要具備哪些技能，去理性的選擇，而不是因為這個行業陡峭的學習曲線而輕易放棄，也不是因為這個行業的火熱而輕易跟風。

附錄：

就職於美萊集團的CDA往期學員學習心得及方法

第一：預習 開課前一定要預習，特別是沒有基礎的同學，儘量長時間去看預習影片，理解要點，做好筆記，記錄好你的問題。

第二：跟上節奏 老師講課的時候一定要跟上老師的節奏，因為資訊量非常大，哪一塊沒聽懂及時問老師或同學，課程一環扣一環，沒聽懂又不問，導致跟不上節奏，後續的課程就很容易節節跟不上了。這裡也體現出預習的重要性，預習等於你學了兩遍，預習沒懂的，上課時重點聽，及時交流。

第三：練習 只聽理論不練會忘的很快，只有不斷地練習，不斷試錯才更容易掌握，找工作企業看的也是你掌握的技能，解決問題的能力，晚上加強練習也是對白天上課內容的一種回顧和總結，加強記憶。

第四：案例 三個月的課程以實戰案例收尾，前面是你所學的知識，最後的案例才是你輸出所學知識、解決問題的時候

說實話，做資料分析看你怎麼學，如果學會用好的工具，那就很容易。

資料分析，除了要有比較強的統計分析思維，更需掌握一個好的工具。前者可能需要一些天賦，後者相對容易，學了才能會。

這裡介紹一款，好用易上手，且功能強大的工具給您，當然了，職場人員，日常都用得的，因為這個工具，除了適合做資料分析，還能做各種企業管理系統。比如：OA、ERP、WMS等

這是一個類似Excel 的工具，相容了WPS和excel的功能，但是卻是一個網路化的工具，可以有資料透視，統計，查詢，圖表分析能，還能做商業BI，所以說，很強大。當然如上所說，如果你要做軟體，那也是很合適的，因為，這個雲表，有多使用者協同能力，使用者許可權管理能力，流程、與其他軟體的整合，生成APP等，常規軟體有的功能，雲表都能實現，所以它的名字叫，雲表企業應用平臺

其實，雲表雖強大，但是很簡單易上手，因為他的操作和excel 差不多

三步設計軟體做資料分析：

1.畫表單模式 2.中文公式配置表單關聯 3.分配使用者賬號，許可權，流程，就好了，

題主要學的話，也簡單，可以自學，官方有教程，也可以參加官方的培訓班10節課學會。

比如，中鐵16局集團，首鋼集團，航天研究院，華為……。20萬企業都在用，他們都需要這樣的雲表資料分析師或者雲表開發者。原因很簡單，雲表做的軟體可以實現真正的個性化，可以做到隨時修改功能，這樣軟體功能能適應企業發展。

1.下載地址：https://www.toutiao.com/a1633568409080836

學資料分析不難，但是做好不容易。資料分析有兩大塊：

1.透過應用各種工具，對雜亂無章的毛資料做處理，方便讓人瞭解各種趨勢，一邊作為公司決策依據，或上一個決策成果的檢驗。這種情況，需要學習各類資料處理軟體，提高處理效率，並且會一定的辦公軟體，美化資料呈現狀態，這種相對簡單，這是硬體技能。

2.透過在海量資料中抓取的資料邏輯，結合公司內外背景，能找出資料呈現的趨勢、結果、問題等，羅列出調整方案，讓決策層一目瞭然。這個比較困難，這也是資料分析的核心所在。

不管怎麼說，想要學，什麼時候都不晚，想學好，什麼東西都不簡單