作为一位成熟的数据分析师，在给出建议之前都要先放上自己的结论：
数据分析现在可以转，但是一定要找对方式方法。
既然要从事数据分析岗位，那么我们不妨将转行数据分析看做一次业务问题来进行拆解。
从以下角度告诉你为什么转数据分析以及如何转数据分析？
这么多岗位，为什么选择数据分析师？
随着互联网和大数据的飞速发展，不少数据岗位的待遇水涨船高。数据分析师可以说是其中最广为人知的一个岗位。
选择数据分析最主要的原因就是：数据分析师的转岗门槛低并且薪资待遇还算不错。话不多说，直接放一些常见数据岗位的入门能力全方位对比图。
可以看出来跟其他职位相比，数据分析薪资虽然略低。但处于可接受范围并且需要学习技能也较少。（说实话，会python在很多初级岗位中都属于加分项）。
因此就目前而言数据分析岗位绝对是值得转岗的。
“数据分析师只能成为取数工具人，职业天花板低”这句话是真的吗？很多人说：
“数据分析师就是茶树菇，取数工具人”
“职业天花板低，很快就被新来的人干掉了”
…………
等等言论。
这我只能说大错特错。虽然数据分析师常常自嘲：取数工具人。日常也有很多同学抗拒取数，这个我能理解。毕竟我们从小接受的教育就告诉我们要成为一个有用的人，取数怎么看也不算有技术含量。但这并不是说取数这项工作就一无是处。根据业务方的需求取数，是最快了解公司业务指标以及业务发展现状的手段之一。
假设，你是一家内容app放入数据分析师，如果你工作中的取数流程是：
业务方：我要最近一周的点击uv数据
你：好的
然后就埋头去写sql，最后提供了数据给业务方之后。
业务方：你上次给的数据好像分析不出来什么有价值的东西，你再给我取个xxx数吧！
这样的取数肯定是无效工作了。
正确的流程应该是：
业务方：帮我取个最近一周的点击uv的数据吧。
你：我们基于什么背景想要这个数据
业务方：最近几天的点击uv有所下降了，想看看是不是近一周该指标一直都在下降。
初级版本的你：好的，那基于该指标我还可以给你提供dau（方便排查是不是整个app数据都在下降）、曝光uv（因为曝光量减小，才导致点击变少）、不同渠道（版本）的点击uv（方便排查是哪个地方的uv在下降）、同环比点击uv（是否为周期性数据下降）；
很多时候我们的流程到这里就戛然而止，其实有一个非常重要的步骤被我们忽视了：那就是业务方的反馈。
在交给业务方数据一段时间后，我们应该和他们进行良好的沟通。
你：上次那个点击uv数据的下降最后定位到原因了吗？我提供的数据有哪些用上了？
业务方：找到了，原因是……
当然，当我们在这个岗位上成长一段时间之后，对于这种情况是需要直接给出原因的。
业务方：最近一周的点击uv好像一直在下降。
你：最近这个点击uv下降的情况，我也关注到了。经过分析，这个是由于最近我们整个app的dau数据一直在下降所导致的点击uv下降，不光这个位置的点击uv下降，还有xx、yy、zz的位置的点击也分别有所下降。
但是，我认为这是正常的。
因为前一段时间有一些特殊话题（奥运会、大暴雨等等）或者特殊活动（app新做了渠道推广）导致的dau本身就比较高，那么此时有一段时间的下降我们认为是可以接受的，目前的降幅是x%,等到降幅为y%的时候，才为异常下降。
通过上面这个小案例我们就会发现数据分析师在取数之后能做的工作还有很多。
有些同学可能会说。那我现在想转行数据分析，怎么转呢？需不需要报班呢？对于报班，我个人向来是不支持的。因为数据分析岗位不像数据开发这种涉及的技能非常广自学起来比较吃力。
对于绝大多数初级数据分析的岗位而言，自学是完全可以达到转岗的要求。
关于资料搜集方面，毕竟现在互联网时代，相信大家都有一定的数据查找能力。在百度、微信公众号中很容易找到数据分析教程。
如果有同学实在找不到资料，可以私聊我，我可以发给你。
有些同学，可能会说我的自制力比较差，想报班约束自己。这类同学我建议你完全可以把报班的钱省下来，用作给自己激励。现在一个数据分析班动辄都需要3、4000块。
可以给自己列一个学习基金，把报班的钱放进去：学会sql，拿出来500给自己买个衣服。学会python，拿出来500请自己吃顿大餐……这样就有了正向激励。不但学会了技能还买到了对自己有用的东西。
废话不多说，下面简单列下初级数据分析需要掌握的一些资料：
lsql：sql是现在的数据分析师必备技能。
参考教程：《sql必知必会》、b站的sql教程、菜鸟教程、力扣sql题
注意点：学习时可以将select语句、窗口函数（row_number等）作为重点学习。毕竟面试的时候考察建表、删表的也比较少。
l数据分析方法论
参考教程：
《数据分析思维：分析方法和业务知识》此书可以帮助初学者了解各行业的常用数据指标以及基础的一些数据方法论；
《决战大数据（升级版）：大数据的关键思考》这本书是原阿里副总裁车品觉先生一些对于大数据的思考。这本书可以帮助我们从更高层的角度来看看数据分析如何更好地开展工作。
《深入浅出数据分析》这本就不多说了，数据分析入门经典。
lpython：python目前在很多初级岗位的招聘中都属于加分项，可以稍作了解。
参考教程：《python编程快速上手，让繁琐工作自动化》、《笨办法学python3》两本书可以补充着看或者可以在b站找一些入门教程。
l统计学：对常用的一些统计指标了解即可。
看到这里，一篇文章也已经到了尾声。为什么转行数据分析以及怎么转行数据分析基本都写在这里了。
原文标题：互联网数据分析师是什么工作（数据分析师还值得转么），如若转载，请注明出处：https://www.goodstylecd.com/wenda/1291.html
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