京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
新手如何入门大数据行业?
最近很多同学咨询新手如何入门数据分析的事情,虽然网上类似的文章不少,但还是根据同学们的问题作了梳理回答。本文主要从职业选择角度解析数据分析适合的人群以及入门所需的基本准备。准备投身于这行的年轻人们,你真的想好了吗?我说的不一定对,Just do yourself!
我适合数据分析吗
很多人选择大数据行业,选择数据分析更多看到的是这个岗位前景不错、薪资待遇也不错,各种培训让人看起来事情也挺简单。往往没有对岗位和自身进行合理评估,真正在求职或者入职之后或许才发现其实跟自己想的也许完全不一样。
其实在入行数据分析或者任何一行之前,你都要好好思考这些问题:我希望进入哪些行业呢?这行业有前景吗?需要什么样的知识结构?符合我的兴趣方向吗?知己知彼百战不殆,在做职业选择或者机会选择时可使用SWOT分析模型,更好的认识自己。
SWOT:优势(Strength)、劣势(Weakness)、机会(Opportunity)、威胁(Threat)。其中,优势与劣势是对自身条件的分析,机会与威胁是对外部环境的分析。
一、个人优势与劣势分析(不限以下)
对于个人的评估,可以自己进行,也可以邀请朋友家人协助。全面客观的判断自我,对职业选择尤为重要。
1、职业爱好:分析需求、写代码、与人沟通、探索未知是你喜欢的吗
2、思考能力:如何根据数据推演、分析、提出解决方案,这常常需要你脑洞大开哦
3、学习能力:数据分析与IT行业一样,是需要持续保持学习状态的,这你能坚持么
4、沟通合作能力:数据分析师需要与业务部门、研发部门等频繁沟通和合作,这你擅长么
5、性格:动要能沟通、吵架,静要能分析写代码,这随意切换可以么?
对于你的缺点和补足:你可以考虑改进使之不再成为短板,比如学习数据分析的基本原理、技术、工具,但是兴趣、性格方面呢?或者放弃你技能不擅长的职业。
二、行业机会与威胁分析(不限以下)
根据自己的优点和缺点,选择几个你感兴趣的行业和职业进行分析,了解他们的机会和威胁。所谓,“男怕入错行,女怕嫁错郎”,有前景的行业和职业对于个人选择来说有很大的影响。下面以大数据行业——数据分析岗位为例:
1、行业情况:毋庸置疑,大数据是21世纪很火热的行业之一,已经渗透到每一个行业和业务职能领域
2、企业情况:这家企业重视数据吗?有数据基础么?数据有所为么
3、岗位就业情况:只要你练好真本事,数据分析师是个高薪职业哦,而且人才缺口较大
4、岗位要求:需要发现问题、分析问题、解决问题的能力,你需要懂商业、提取处理分析数据、提出解决方案,一切不产出效果的数据分析都是耍流氓
职业选择:充分评估行业岗位及自身情况,扬长避短,选择自己喜欢擅长且有“钱景”和“前途”的职业,自测后,数据分析还是你的菜么?
我需要准备什么
如果在做完个人SWOT分析之后,你毅然选择数据分析工作。那么恭喜你,你离21世纪最赚钱的职业之一已经不远了了,吼吼。
想要做好数据分析真的需要掌握多方面的知识和技能,主要分软+硬两大实力,软实力还包括沟通能力、表达能力、设计能力等;另外业务理解能力需要逐步积累。那么,对于入门,可从思维、心术、理论、工具四方面进行训练和事先判断。思维和心术主要靠性格和长期训练积累,下面主要介绍大家关注的理论和工具。
一、我要看什么书
数据分析需要具备多方面的理论基础,比如基本的数据分析知识:统计、概率论、数据挖掘基础理论等;基本的商业常识:营销理论、战略管理等;数据处理知识:数据库、数据结构等。
但是对于新手而言,这实在是信息量太大了,所以在此阶段,能清晰地知道数据分析能解决什么问题、需要什么方法论、需要掌握什么基本技术及原理足够。记住,我们是入门,懂得常规知识并能找到基础的工作是我们的目标。
书籍推荐:
《统计学》——扎实统计基础
《谁说菜鸟不会数据分析》——了解基本知识、工具
《数据分析:企业的贤内助》——了解分析方法、案例
《金字塔原理》——训练思维能力
二、我要学什么工具
为什么很多人学了Pyhon、Hadoop、R、Spss,依然做不好数据分析。
数据分析最关键的一定是理解业务的能力以及整理分析思路的能力,其次才是动手能力,也就是驾驭工具的能力。至于工具,不论黑猫白猫能解决问题就是好猫,不是说Hadoop就比Oracle强,pyhon就比spss厉害,不同的场景不同的背景对工具的使用也不同。
鉴于新手,推荐首先学习Excel+Sql+PPT,Excel的简洁和强大无需多说了,小规模的数据处理、分析、展示都可以搞定,对于稍大点规模的公司而言,Sql是必备的取数技术,没有数据源就等于是无源之水,所以数据查询和处理能力一定要具备。那为什么还要PPT?数据分析师很多时候的产出是分析报告,那么PPT的展示能力就格外重要,如何将你的结论简洁直观的传递给你的受众,是必备的能力。
工具推荐:Excel+Mysql+PPT
三、还要准备什么
磨砺心志,主动寻找实践机会,优秀的数据分析师一定是主动发现问题、解决问题并扛得住压力的。
人生是漫长而持续的过程,不必太计较眼前的得与失,如果方向对,慢点也是快。
谨以此文,献给在路上的年轻朋友们!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24