数据分析师致力于改进企业已有的数据系统，从而使传达行业或业务的发展趋势变得更加容易。架构师们为企业每个主题领域的数据模型制定策略，并将该模型的计划、目前的状态、可能存在问题的问题汇报给公司。通过现代化、简化或消除的方式，提升软件运行效能。别的语言可能需要上百行的代码才能完成的任务，Python只需要十行。
如何用数据分析快速入门?笔者时常在后台会收到小伙伴们的留言，询问究竟自己是否适合学习数据分析，害怕自己零基础入门难，或是文科出生学不好等等问题，其实针对这些问题，笔者给出的最好的方法就是：只有自己真正去尝试了之后才知道答案，下面我们就来说一说关于如何用数据分析快速入门?我们一起去了解并探讨一下这个问题吧!
如何用数据分析快速入门
笔者时常在后台会收到小伙伴们的留言，询问究竟自己是否适合学习数据分析，害怕自己零基础入门难，或是文科出生学不好等等问题，其实针对这些问题，笔者给出的最好的方法就是：只有自己真正去尝试了之后才知道答案。
当然，在尝试之前，我们需要对这个岗位有一个大致的了解和熟悉，根据过来人的经验和攻略往前踏步，才能使得我们更快的进入这个领域。
数据分析入门，其实可以很简单。下面，笔者就来给大家讲讲究竟如何入门数据分析。
01
发展路径
想要深入了解一个行业，首先我们需要知道自己的职业发展路径是什么，对该岗位整体有所规划，才能够更好地帮助我们快速学习。下面笔者就为大家盘点一下数据分析的发展路径是怎么样的。
1）数据专员 薪资7K左右
这是阶段也被称作最初级的分析师，所需要会的技术就是Excel细分/对比的基本思维，除此之外，需要能够做好PPT，这样就可以应聘上大部分传统公司的数据专员了。
2）初级数据分析师 薪资7K—9k
这一阶段的数据分析师需要会的技术就要多一些了，需要会懂得用SQL，同时业务能力也有一定的要求，再加上上一阶段需要会的能力，应聘大多数互联网公司也是够用的了。
3）中级数据分析师 薪资11K—15K
除了上述提到的SQL外，还需要会统计学，可视化，其中excel和PPT需要使用熟练，这样就可以应对大部分的公司业务。
4）高级数据分析师 15K—20K
这一阶段的数据分析师已经十分成熟了，能够发展的方向也各式各样，处于百花齐放的阶段，下面给大家罗列一下能够发展的方向都有哪些：
数据分析专家 ：这一部分基本上都是走技术路线，需要能够熟练业务，取数、Excel、可视化啥的都是基本操作。数据分析师致力于改进企业已有的数据系统，从而使传达行业或业务的发展趋势变得更加容易。
数据架构师：数据分析师的主要任务是设计复杂数据架构的结构，从而建立和维护数据库。架构师们为企业每个主题领域的数据模型制定策略，并将该模型的计划、目前的状态、可能存在问题的问题汇报给公司。
数据库开发工程师：数据库开发工程师主要负责分析当前的数据库流程。通过现代化、简化或消除的方式，提升软件运行效能。
他们主要与开发团队合作，通常情况下，想要成为数据库开发工程师，除了需要具备数据分析能力外，还需要具备数据库开发和单元测试方面的经验。简单说，就是需要懂数据、懂代码和懂测试。
数据仓库经理：数据仓库经理主要负责设施中数据的存储和分析。
他们利用软件性能和使用情况指标，来评估数据、分析数据负载并监视作业使用情况。他们可以识别和减轻数据存储和传输的潜在风险。
02
学习方法
数据分析的学习道路一定是永无止尽的，这里就给大家说说作为小白，该如何快速入门，其实作为过来人，笔者在刚开始入行的时候也是一头雾水，虽然Ecxcel 统计都学过，但是也不知道该如何下手，这里给大家推荐一个我当初用的学习方法：理论 实操，双向操作。
一开始我在网上搜索了大量的知识分享，包括别人的心得总结、思维知识框架等等，筹备好资料后，就开始了我的系统学习之旅。
1）Excel
毫无疑问，大部分数据分析师第一个入手的一定是excel，它作为数据处理的第一工具，相信大部分同学在大学的时候都学习过这个软件，学起来并不难，但是有很多很琐碎的功能，推荐大家用一个完整的视频架构搭配练习文档进行学习。
2）SQL
这个是仅次于EXCEL的优先度，因为无论是从事数据分析的什么工作，SQL都是不可缺少的一部分，SQL可以帮助我们自己提取数据，并作一些初步分析，是每个数据分析师都必要会的技能。
3）数据分析工具
在进行初步分析后，我们需要一些数据分析工具来帮助我们更细化的分析，这里比较推荐大家的有：Tableau、python、R这三个工具。
Tableau的长处是可视化，很多可视化是可以通过EXCEL完成的，但是商业智能BI一定是未来的趋势，而且Tableau上手甚至比SQL还容易，完成可视化只需要鼠标拖拽~Tableau还支持各种数据库，学习Tableau的同时如果手边有数据库也可以顺手连上把SQL也练习了。
Python相信大家都熟悉，这里还是简单给大家介绍一下它的优势都有哪些。
易上手。就是Python最大的优势，一个初学者不需要像C，Java去懂得数据类型，内存管理，你只要学会几句语法，你就可以完成一个任务。
代码简洁。别的语言可能需要上百行的代码才能完成的任务，Python只需要十行。庞大完善的代码库支持。Python为我们提供了完善的基础代码库，在网络，文件，文本，GUI方面都有大量的函数为我们提供帮助。
还有第三方库，也就是世界各地的程序员分享出来的代码库，当我们想去实现某个需求的时候，也许已经有人为你造好了轮子，你只要调用就行。
R有非常之多的包，且不同包的开发者有不一样的写作习惯，因此，入门R其实需要花不少时间。但在基本熟悉之后，你会发现它的语法是简单的，要再上手新的包，乃至各种测试和开发工具，会很便利。
给大家总结一下学习路径：熟悉理论→熟悉EXCEL、SQL→熟练Tableau/PPT（数据可视化）→建议Python/R（大数据分析）
对于初级的数据分析师而言，基本上需要会需求整理、数据清洗、沟通跟进、简易分析及分析报告就足够了，我们上述也提到了，对于想要精进自身，深度发展的小伙伴，可以搜索自己想要的发展方向，进行学习规划。
03
写在最后
上述是我的一些小经验，最后还有一些小建议给大家，想永远没有做来的快，所以与其思考自己适不适合这个岗位，犹豫要不要学，不如先学起来，开始了才能够真正知道自己适不适合。
最难的永远是第一步，希望大家都能够成功达到心中所想，加油！
