轉行資料分析師後悔了？脫穎而出才是關鍵！
阿新 • • 發佈：2018-11-11
轉行這個詞彙，一直是職場上此起彼伏的一個熱門話題，相信很多朋友都想過或已經經歷過轉行。工作可謂是我們生存乃至生活的主要收入來源，誰都希望擁有一份高薪又穩定的工作，以此來改善自己的生活和實現自己的大大小小的夢想！但又擔心轉行後的工作待遇達不到自己的預期，顧慮重重……
時下的大資料時代與人工智慧熱潮，相信有許多對資料分析師或大資料分析師非常感興趣、躍躍欲試想著轉行的朋友，但面向整個社會，最不缺的其實就是人才，對於是否轉行資料分析行列，對於能否勇敢一次跳出自己的舒適圈，不少人還是躊躇滿志啊！畢竟好多決定，一旦做出了就很難再回頭了。不過如果你已經轉行到資料分析領域，就不要後悔，做到如何脫穎而出才是關鍵。下面對於希望轉行資料分析的零基礎小白們，在對於進入資料分析行業需要學什麼、資料分析行業薪酬待遇如何、如何更好地掌握資料分析領域的技能，都是一臉茫然。因此本文給出一些建議，針對想要轉行資料分析行列且是零基礎轉行的小夥伴們，希望對你們有所裨益，也希望你們將來學有所成，不後悔，更不灰心！
一、知識儲備
資料分析作為一門交叉學科，需要掌握多方面的知識。
1)數學與統計基礎：
資料分析是指運用統計方法和分析工具對大量資料進行分析，挖掘出其潛在規律及價值，為經營決策提供科學嚴謹的理性依據。其中當然離不開數學與統計學的知識，需要有微積分、線性代數、概率論與數理統計等相關的知識儲備才行。
2)分析工具：
掌握基礎的資料分析工具Excel與統計分析工具SPSS的用法。
二、行業分析
在學習資料分析的知識方面也不能落下對各個資料崗位的瞭解，接下來介紹資料分析行業中崗位，大致分為四個方向：資料分析、資料探勘、資料開發、資料產品。
1)資料分析師
從事資料採集、整理、分析，發現問題，分析問題，得出結論，為公司的決策層提供資料支援。偏向於業務。
2)資料探勘工程師/演算法工程師
利用模型訓練資料，從海量資料中挖掘規律，預測或分類物件，主要偏向程式設計和演算法，對統計理論知識要求偏高。
3)資料開發工程師
設計、搭建並維護基礎設施，以提供資料收集、儲存、處理、計算等平臺。偏程式碼開發，需要在程式碼能力上彌補，但與純技術棧的程式設計師相比需要一定的業務邏輯。
4)資料產品經理
主要負責以資料為導向提煉需求、設計、規劃、專案排期至專案落地，以及後期的產品改進和優化等。
三、心態歷練
1)一定要用細心、耐心、和平靜的心態去做資料分析。
資料分析是個細活，根據二八原則，其中資料的處理將佔去資料分析中的八成時間，如果資料處理不當將影響接下來的分析，需要良好的心態減少犯錯誤的概率。
2)具有獨立思考與換位思考的能力。
資料分析並不僅僅是為了完成一些業務上面的資料需求和論證。資料分析者應該在理解業務的基礎上，要有自己獨特的見解，擴大自己的思考範圍，提升洞察力。同時要換位思考，從多角度看待資料和使用資料。不同的人，不同的角度看問題都能得到不同的效果。