给入行数据分析的 8 个建议
来源 | 大数据分析与人工智能
1. 认为学会 Python 就可以掌握数据分析技能，大错特错，Python 只是数据分析师使用的工具之一，从商业 sense 到分析还有很多工具要掌握。
解读：
从数据整理到结果有很多工具要掌握，比如 SQL、kettle、spss、sas、R、powerbi、excel、ppt、xmind、spark 等等，一般实际工作中是多种工具操作融合，靠一种工具，你的跳槽和加薪随着时间迁移会出现很多焦虑。
2. 认为能做一手好图表就可以扬名，好看的皮囊和有趣的灵魂，所有的展示只是传达信息的方式，固然重要，更重要的是你分析问题的思维和逻辑，但实际中……
解读：
看人看脸，这是人的天性，外面往往很容易让人产生好感，所以从一定程度来讲，可视化绝对可以锦上添花，这个技能一定要重视，无论是转行还是应聘，那一份思维清晰，“好看”的报告，成功率会很大，平时多用脑图分解和整合自己思维，慢慢思维就会清晰，企业都是不见兔子不撒鹰。
3. 简单的做一些数据统计就认为可以满足 80% 的需求，现实中确实如此，但你只是在描述现状，请问下一步你如何做？你开始怀疑人生。
解读：
很多的企业报告分为日常报告和专题报告，很多仍然以日常报告为主，以了解过去，描述现在为主，而很少的人思考我如何告诉业务下一步做什么？所以数据分析只是你理解问题，验证假设的过程，你更重要是描述一个逻辑清晰，有理有据的好故事，分析之前一定要有清晰的框架，很容易淹没的，楼经常会歪……切记！
4. 盲目认为报一门课程就可以做数据分析师，非也，机构的炒作就是为了你在焦虑中被他们收割，数据分析是典型的入门易深入难，你的路还很长。
解读：
数据分析不是一门课可以学到的，它本身是一套思维体系，有数据、有逻辑、有流程、有工具，而且不同的学习目的学习的侧重点是不一样的，一刀切的学习方案只是花钱买焦虑，被收割而已，知其然不知其所以然，所以要多学多积累，经验与能力并行。
5. 认为学不学数据分析无所谓，你 OUT 了，数据分析的本质是量化一切，让你看的更清楚一些，回头想想，你没有严谨的分析和数据验证，谁会信你？靠卖资历？
解读：
大数据时代告诉了你拥有数据的价值，孙正义说过：数字资产会成为人类最大的资产，数据的价值不言而喻，当所有人都重视数据的时候，你的思维系统也要升级的，从粗放式到精细化都要经历一段时间，现在的互联网行业已经离不开数据了，要想让自己变得强大，就要不断学习这种分析信息的能力，请你用数据说话，目前不重视不代表未来不重视，这是大趋势。
6. 不要把自己定位成专业数据分析师，而是要从数据分析成为职场技能的角度去学习，你的视角会不一样的，切记。
解读：
以前的几年里，数据分析一直是中心化的形式存在，也就是一个部门为全公司，各个业务口输出数据分析报告，存在的问题简单，数据分析师在业务眼里：你不懂业务！后来慢慢各个业务口也有了自己的分析师，但是在团队内部仍然是各干各的，换了一句话：你的报告没有价值！那么以后的趋势就很清晰了，丰衣足食，自力更生，要是运营懂了数据分析、产品懂了数据分析、市场懂了数据分析，你想想，你的价值在哪？
7. 数据分析的根基是统计学，不要为了躲过心魔，害怕统计学，认为自己数学不好不去学，学统计学可以借助工具操作一起学习，能理解场景，会解读结果即可，没那么可怕，so easy。
解读：
不必多说，一句话让你懂：人均工资8000
8. 会不会编程，懂不懂数学与数据分析没有因果关系，只有相关关系，并非一定要编程，很懂数学，哪些只是为了提高效率，加深数据的理解，数据分析最终的目服务商业，所以你的思维和行业的深度广度更重要。
解读：
工具会越来越开源，越来越人性化，一款好的产品如果不能让一个小白快速上手和应用的话，那肯定不是一款好产品，我们要理解编程的目的是高效，理工科的目的是为了更好认识这种思维分析的方式，看好就学，想都是问题，干才有可能未来。