怎樣做才能快速成為壹名數據分析師？

總的來說，我正式接觸數據分析快壹年了，對crash還是有壹些體會的。優秀的數據分析師不可能很快，但是零經驗是有捷徑的。以上前提針對入門，目的是達到數據分析師的門檻，順利拿到offer，不涉及數據挖掘等高級技能。我的方法偏向於互聯網領域，既適用於分析師的崗位，也適用於運營和產品的能力培養。在其他領域，人們有不同的看法。市面上有七周七數據庫和七周七編程語言。今天，我們將學習如何在七周和七周內成為壹名數據分析師。如果Excel播放流暢，可以跳過這壹周。不過，既然我入行時不會vlookup，那就有必要說壹下了。重點是理解各種函數，包括但不限於sum、count、sumif、countif、find、if、left/right、時間轉換等。Excel函數不需要全部學會，重要的是學會搜索。也就是如何在搜索引擎上把遇到的問題描述清楚。我覺得掌握vlookup和PivotTable就夠了，這是性價比最高的兩個技能。vlookup很好理解，SQL中的join，Python中的merge。學習透視表，SQL中的group和Python中的pivot_table是壹樣的。如果做到這兩點，65438+百萬以內的數據不難統計，80%的辦公室白領都能幹掉。數據可視化和數據分析領域有壹句經典的話，文字不如表格，表格不像圖片。數據可視化是數據分析的主要方向之壹。除了數據挖掘等高級分析，很多數據分析都是監控數據和觀察數據。分析思維的訓練。數據庫學習Excel處理10萬條以內的數據沒有問題，但是互聯網行業就是不缺數據。但是每當產品有壹點規模的時候，數據都是幾百萬。這時候就需要學習數據庫了。妳可以理解MapReduce的原理。統計知識學習，對於數據分析師來說，業務理解比數據方法論更重要。當然，商科學習沒有捷徑，很可惜。