最近幾年大數(shù)據(jù)的概念比較火,，越來(lái)越多的人感受到數(shù)據(jù)的價(jià)值，許多公司都開始招聘數(shù)據(jù)分析相關(guān)的職位,。但如果你去看看國(guó)內(nèi)的高校,，會(huì)發(fā)現(xiàn)沒有一所大學(xué)開有數(shù)據(jù)分析專業(yè)的，職位的成熟度還不夠,。

相比之下,，從 2003 年興起的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理職位，就成熟一些,，至少你可以找到大量的書,，教你如何成為一名產(chǎn)品經(jīng)理。而數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域就沒這么幸運(yùn)了,，相關(guān)的書籍雖然也有,，但總覺得還沒到火候。

　　都有哪些人想要成為數(shù)據(jù)分析師

　　從我看到想要成為數(shù)據(jù)分析師的人大致有三類：

　　第一類是非計(jì)算機(jī)專業(yè)的在校生,，不知道怎么回事,，反正就是對(duì)數(shù)據(jù)感興趣了，然后想畢業(yè)之后從事相關(guān)工作,，但對(duì)職位要求,、該做什么準(zhǔn)備一無(wú)所知，處于懵懂期;

　　第二類是互聯(lián)網(wǎng)公司的產(chǎn)品經(jīng)理和運(yùn)營(yíng)經(jīng)理,，及少數(shù)的市場(chǎng)經(jīng)理,。這些人在實(shí)際工作中，發(fā)現(xiàn)確實(shí)數(shù)據(jù)很有用,，但對(duì)自己的數(shù)據(jù)分析能力感到不滿意,，進(jìn)而想做出提升;

　　第三類是傳統(tǒng)企業(yè)的業(yè)務(wù)人員，也是不知道怎么就對(duì)數(shù)據(jù)感興趣了,，想要從事數(shù)據(jù)分析相關(guān)的崗位,，但缺少時(shí)間系統(tǒng)學(xué)習(xí)，工作經(jīng)歷又不足以支撐自己跳到數(shù)據(jù)分析職位,。

　　對(duì)于不同的背景,，采用一樣的方法去訓(xùn)練，顯然是不合理的,。我先來(lái)講解一下數(shù)據(jù)相關(guān)的角色以及職責(zé),，說(shuō)不定你認(rèn)識(shí)清楚了就不想成為數(shù)據(jù)分析師了,，就可以不用往下看了。如果還有信心,，那我就介紹一下要學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)內(nèi)容,，然后再介紹進(jìn)階的內(nèi)容。

　　數(shù)據(jù)相關(guān)的角色

　　圍繞數(shù)據(jù)分析,，主要有六種角色,。從平臺(tái)建設(shè)線上，包括：

　　數(shù)據(jù)平臺(tái)工程師：負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)平臺(tái)的研發(fā),，牽涉到從數(shù)據(jù)采集到分析的相關(guān)組件開發(fā),。

　　數(shù)據(jù)挖掘工程師：利用機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)，研發(fā)算法模型,，用于個(gè)性化推薦,、用戶畫像、精準(zhǔn)廣告等,。

　　數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理：把數(shù)據(jù)相關(guān)的需求抽象為數(shù)據(jù)平臺(tái)的功能產(chǎn)品。

　　從數(shù)據(jù)流向的角度,，包括：

　　ETL 工程師：把工程團(tuán)隊(duì)的模塊產(chǎn)生的數(shù)據(jù),，不管是日志、數(shù)據(jù)表,，還是埋點(diǎn)的數(shù)據(jù),，進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換,，建模成利于數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù),。ETL 是 Extract – Transform – Load 的縮寫。

　　數(shù)據(jù)分析師：利用 ETL 工程師處理好的數(shù)據(jù),，滿足業(yè)務(wù)人員的數(shù)據(jù)需求,。

　　業(yè)務(wù)人員：產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng),、市場(chǎng),、管理層等，因?yàn)楫a(chǎn)品改進(jìn),、運(yùn)營(yíng)活動(dòng),、商業(yè)決策等，有數(shù)據(jù)需求,。

　　數(shù)據(jù)分析師的職責(zé)范圍

　　通過(guò)上面的角色劃分,，我們可以清楚數(shù)據(jù)分析師在整個(gè)數(shù)據(jù)版圖中的位置。數(shù)據(jù)分析師一方面要和業(yè)務(wù)人員打交道,，滿足業(yè)務(wù)人員的數(shù)據(jù)需求,，另一方面,，要借助 ETL 工程師建模好的數(shù)據(jù)，以及數(shù)據(jù)平臺(tái)工程師開發(fā)的平臺(tái),，來(lái)更高效的完成工作,。

　　有些公司在人員緊缺的情況下，會(huì)把 ETL 工程師要做的工作,，也安排給數(shù)據(jù)分析師,，這樣對(duì)數(shù)據(jù)分析師的開發(fā)能力和建模能力，就會(huì)有更高的要求,。最后一點(diǎn)是提供洞察,，前面的工作更多的是被動(dòng)的，數(shù)據(jù)分析師還要主動(dòng)的發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常,，將這些異常指導(dǎo)業(yè)務(wù),。

　　看了這些工作內(nèi)容，可能并不會(huì)覺得特別高大上,。我曾經(jīng)有個(gè)組員,，干了一年多的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工作，覺得整天寫腳本太枯燥了,，堅(jiān)決要求再也不做相關(guān)工作了,。其實(shí)數(shù)據(jù)分析師如果做的不好，就會(huì)發(fā)現(xiàn)自己無(wú)非是在“取數(shù)”,。業(yè)務(wù)人員提了需求,，然后把要的數(shù)據(jù)給提取出來(lái)，自己就是一個(gè)流水線工人,，沒有一點(diǎn)成就感,。

　　這里發(fā)揮一下抽象能力，就可能把一些重復(fù)的“取數(shù)”工作給解決掉,，用機(jī)器代替人工,。所以理解業(yè)務(wù),，提供自己的思考與抽象，很重要,。

　　數(shù)據(jù)分析師的基本要求

　　對(duì)數(shù)據(jù)感興趣：是不是看到一行行的數(shù)字就頭大,，選擇直接跳過(guò)?還是愿意花些時(shí)間研究這些數(shù)字背后意味著什么?如果你看蘋果的發(fā)布會(huì)的話,，會(huì)看到喬布斯的幻燈片里出現(xiàn)最多的就是數(shù)字,，賣了多少部,，分了多少錢，厚度減少到多少毫米之類的,，他相信數(shù)字簡(jiǎn)單明了,。

　　如果對(duì)數(shù)據(jù)不感興趣,，這個(gè)角色一定不適合你,。

　　良好的理解和抽象能力：把業(yè)務(wù)人員說(shuō)的只言片語(yǔ),，抽象為明確的數(shù)據(jù)需求,，清楚怎么從基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中實(shí)現(xiàn)出來(lái)。還有把一些重復(fù)性的需求,，抽象出模式來(lái),，用機(jī)器來(lái)替代。

　　良好的表達(dá)能力：數(shù)據(jù)分析師有個(gè)天然的優(yōu)勢(shì),，能夠直接和老板打交道,，這就要求你能站在老板的層面來(lái)表達(dá),。把一堆堆的數(shù)據(jù),，很好的呈現(xiàn)給業(yè)務(wù)人員,，幫助他們做出正確的決策,。

　　快速動(dòng)手能力：業(yè)務(wù)人員提的數(shù)據(jù)需求，巴不得下一秒都拿到,。

　　數(shù)據(jù)分析的專業(yè)能力。

　　興趣是可以培養(yǎng)的，既然愿意看這篇文章,，說(shuō)明有興趣,。理解,、表達(dá),、動(dòng)手能力,，是要有意識(shí)的訓(xùn)練。數(shù)據(jù)分析的專業(yè)能力,，是可以通過(guò)學(xué)習(xí)提升的。

　　數(shù)據(jù)分析師要學(xué)習(xí)的內(nèi)容

　　統(tǒng)計(jì)學(xué)：我看一些人推薦了不少統(tǒng)計(jì)學(xué)的專業(yè)書籍,，直接把人嚇跑了,。我自己就大學(xué)時(shí)候?qū)W過(guò)《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》,，其他統(tǒng)計(jì)相關(guān)的內(nèi)容也沒怎么看過(guò),。對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)分析來(lái)說(shuō),，并不需要掌握太復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)理論,。所以只要按照本科教材，學(xué)一下統(tǒng)計(jì)學(xué)就夠了,。

　　一是讓你相信統(tǒng)計(jì)本身是一門科學(xué),，這不是星座算命。

　　二是在研究數(shù)據(jù)時(shí),，知道一些特征是負(fù)責(zé)統(tǒng)計(jì)學(xué)規(guī)律的,。我在剛參加工作時(shí)，看到百度知道過(guò)億的用戶訪問(wèn),，但每天訪問(wèn)的量波動(dòng)不超過(guò) 3%,，感覺太神奇了。

　　編程能力：學(xué)會(huì)一門編程語(yǔ)言,，會(huì)讓你處理數(shù)據(jù)的效率大大提升,。如果你只會(huì)在 Excel 上復(fù)制粘貼，動(dòng)手能力是不可能快的,。我比較推薦 Python，上手比較快,，寫起來(lái)比較優(yōu)雅。

　　數(shù)據(jù)庫(kù)：數(shù)據(jù)分析師經(jīng)常和數(shù)據(jù)庫(kù)打交道,，不掌握數(shù)據(jù)庫(kù)的使用可不行,。學(xué)會(huì)如何建表和使用 SQL 語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，可以說(shuō)是必不可少的技能,。

　　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：許多人分不清楚數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的差異,，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)記錄了所有歷史數(shù)據(jù),，專門設(shè)計(jì)為方便數(shù)據(jù)分析人員高效使用的,。

　　數(shù)據(jù)分析方法：對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析人員來(lái)說(shuō)，可以看一下《精益創(chuàng)業(yè)》和《精益數(shù)據(jù)分析》,，掌握常用的數(shù)據(jù)分析方法,，然后再根據(jù)自己公司的產(chǎn)品調(diào)整，靈活組合,。

　　數(shù)據(jù)分析工具：SAS、Matlab,、SPSS 這些工具經(jīng)常有人推薦,，我要說(shuō)的是在互聯(lián)網(wǎng)公司一般都用不上。

　　做可視化的 Tableau,，統(tǒng)計(jì)分析的友盟,、百度統(tǒng)計(jì)，還有像我們神策分析等,。

　　這些工具本身不一定能滿足你的所有需求,，但會(huì)讓數(shù)據(jù)分析變的更高效。 我自己整理過(guò)一個(gè)豆瓣書列,，有興趣的可以看看：數(shù)據(jù)分析師豆列,。 上面的內(nèi)容學(xué)習(xí)后，只能說(shuō)成為一名合格的數(shù)據(jù)分析師,。

　　要成為高級(jí)數(shù)據(jù)分析師的話,，一方面是要強(qiáng)化對(duì)業(yè)務(wù)的理解，最好是做到通過(guò)數(shù)據(jù)分析幫助公司決策方向,，或者說(shuō)促進(jìn)企業(yè)快速增長(zhǎng),。另一方面，要加強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)挖掘的專業(yè)知識(shí)學(xué)習(xí),，將機(jī)器學(xué)習(xí)成為數(shù)據(jù)分析的手段,。比如預(yù)測(cè)用戶的流失，對(duì)用戶進(jìn)行自動(dòng)分類等,。你能提供的價(jià)值就大不相同了,。 最后,，要強(qiáng)調(diào)的是，數(shù)據(jù)分析師是一個(gè)實(shí)踐的職位,，要在實(shí)際項(xiàng)目中不斷的訓(xùn)練,，才能成為高手。