我要告訴你一點都不難。我就是二本院校的財務管理專業畢業的，剛畢業實習的時候做了幾個月的會計，一開始也是就慢慢考證就一直做著，可是慢慢發現自己並不太喜歡這樣的工作，我發現自己更偏向理性的邏輯性的輸出，所以基於這方面的優勢，我轉行去做資料分析了，當然這中間付出了很大的努力，但是如果只要努力就可以做到喜歡的工作，那這點苦又算了什麼呢？我一開始連Excel都不會使用，所以在技術方面，比如Excel，sql，python等資料分析軟體是可以透過學習學會的，而資料分析最重要的是對業務的理解要高於其他人，而不僅僅是做資料，做表。所以真的不難。下面我來分析這個專業的優劣勢以便你準備。

經濟統計學的優勢，如果你在大學裡學的比較紮實，就是學得不好也沒關係，至少你的大腦對這些概念有印象，現在補起來也是很快的。比如資料分析經常要用到的統計學原理，什麼平均數、中位數、什麼分佈、機率什麼的。這些概念性的東西想必你一定很熟悉，但是你需要知道的是這些東西在什麼場景用才是你需要學的，所以你需要在具體的工作中去學習這些知識就會學習得很快。還有一點就是理性和邏輯思維強，大學四年下來基礎上是具備分析問題的能力，經常在書本中講到的SWOT分析、杜邦分析模型都是可以用到我們的工作當中去。而且現在資料分析招聘一般規定的專業是計算機、統計學、經濟學專業為主的。所以你的優勢在，就不難找到你的第一份工作。

那你需要在哪些方面努力呢？你說你是應屆畢業生，所以你需要一份專案經歷或者比賽比如kaggle、阿里天池上有很多競賽都可以參加，一開始會很難，什麼都不懂，那就看別人的程式碼，自己一遍一遍敲出來，再去理解他為何這樣寫。慢慢堅持幾個月，你的進步是很大的。

對於資料分析技能，可以去招聘網站上看企業需要什麼，或者你看中哪家企業，就特別去準備這家企業，上面提到的sql語句也是很重要的，網上也有很多資源，隨便一搜就出來了，特別是學完就要立馬測試，及時鞏固，不然到了面試會因為緊張而答不出來，對於python也不需要學的太深，一般的基礎加上幾個包就夠了，在工作中也很少用上。Excel的話，只要知道一些函式公式怎麼用，資料透視，圖表就基本可以搞定面試了。

資料分析師的技能要求

程式設計：程式設計提高了你的統計技能，幫助你“分析大型資料集”，並使你能夠建立自己的工具。

定量分析：分析大型資料集的一項重要技能，定量分析將提高你執行實驗分析的能力，擴充套件你的資料策略並幫助你實現機器學習。

產品直覺：理解產品將有助於你進行定量分析，它還將幫助你預測系統行為，建立指標並提高除錯技能。

溝通：可能是所有行業中最重要的軟技能，強大的溝通技巧將幫助你“充分利用以前列出的所有技能”。

團隊合作：就像溝通一樣，團隊合作對於成功的資料科學事業至關重要。它需要無私，接受反饋並與團隊分享你的知識。

這些都是資料分析師必備技能，但是對初學者來說面對大量的資料，還是會感覺到困擾。

普通二本經濟統計學畢業，並不影響你成為一名出色的資料分析師。只要你自身業務技能過硬，你就是一名優秀的資料分析師！