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视野决定了境界和能力，而所处的环境又决定了视野。好多人不知道什么是数据分析师，认为会熟练使用Excel就是数据分析师，如果你还会使用Excel中的一些高级功能如透视和函数等等，可能别人就认为你是牛＊的数据分析师了，如果你工作中还用到了VBA，（word天啊！），在别人眼中你就是数据分析大神了。真的是这样吗？诚然，单用Excel的确可以解决大部分的数据问题，但是作为一个数据分析师，你并不是一个基层的统计分析从业者，那么数据分析师应该是怎样的职业呢？
（一）数据分析师的职场之路
图1:数据分析职位分类
数据分析的职位分类按照数据处理的不同阶段分为数据采集、数据分析、与数据挖掘三种。其中数据采集的概念是对企业来说的，是jacky企业（航航数据）在做的事，包括原始数据源的采集和地理信息数据的采集，这里受众面太窄，就不一一说了，想了解的朋友可以私信我。
下面主要说下数据分析和数据挖掘的职位： 大家要记住一句话：数据分析的职位分为业务方向与技术方向两个方向，这两个方向决定了两条不同的职业规划和晋升途径，包括下面章节要说的数据分析的学习规划也跟这两个方向紧密相关。
1、业务方向 大家在招聘网站中搜索数据分析的职位，大概分为两类：辅助业务的数据分析职位和数据分析师职位。 1）辅助业务的数据分析：一般在零售业里职位设置较多，该职位一定要对业务烂熟于心，对业务有长时间的积淀和理解，用数据发现业务流程中的问题，并提出合理化的解决方案，分析数据是为整个商业逻辑去做支撑。细分职位包括：市场调查、行业分析和经营分析三类。 2）数据分析师：业务方向的数据分析师，该职位招聘时一定前面有一个限定词，什么数据分析师，归结起来分为三类：产品数据分析师，运营数据分析师和销售数据分析师。
2、技术方向 技术方向主要指数据挖掘方向，分为三类：数据挖掘工程师(机器学习)、数据仓库工程师（构架师）和数据开发工程师。在互联网和金融行业岗位设置较多 普遍来说：技术方向的基础岗的工资薪酬要比业务岗的薪酬高一个等级，但是做到管理岗的话，在中国，业务岗的薪酬比技术岗的薪酬要高。
（二）数据分析从业者需具备的核心能力 我认为，数据分析从业者要具备四种核心能力：1、基础科学的能力；2、使用分析工具的能力；3、掌握编程语言的能力；4、逻辑思维的能力
图2:数据分析核心能力体系
1、基础科学的能力 可以说，在数据决策的时代，数据分析几乎渗透到企业的每个业务环节中，行业数据分析报告更是淋漓满目，发布报告的有的是世界500强企业，有的是知名的数据洞察咨询公司，jacky做为第三方数据评估机构的从业者，在看到可视化效果越来越绚丽的同时，我也忧心忡忡，大多数的数据分析报告：逻辑不见了，故事线没有了，统计学支撑没有了，金在其外，败絮其中。
统计学，数学，逻辑学是数据分析的基础，是数据分析师的内功，内功不扎实，学再多都是徒劳。 掌握统计学，我们才能知道每一种数据分析的模型，什么样的输入，什么样的输出，有什么样的作用，开始我们并不一定要把每个算法都弄懂。 如果我们要做数据挖掘师，数据能力是我们吃饭的饭碗。如果你没有数学能力，用现成的模型也好，模块也好，也能做，但一定会影响你的技术提升，当然更影响你的职位晋升。
2、使用分析工具的能力 数据分析工具：SQL、SPSS、SAS、R、EXCEL等等吧，都必须掌握并且会应用，毕竟企业需要的不是学者而是应用型人才。
3、掌握编程语言的能力 不会Python、不会R，说你懂数据分析谁都不信。
4、逻辑思维的能力 逻辑思维对于数据分析来说特别重要，不单单是数理逻辑这块，还要有逻辑学的知识。反映商业数据里，大家可以理解为去搭建商业框架或者说是故事线，有逻辑的推进，结果才会另人信服。
下面补充下做数据分析的流程逻（参考知乎网友，有改进，非原创）：
1）提出假设
2）验证假设（统计方法）
3）取数（SQL / Hive / Spark）
4）清洗和整理数据（R / Python Pandas / PySpark）
5）可视化（Excel / R ggplot2 / Python matplotlib）
6）展示给非技术人员（PowerPoint / Tableau / iPython Notebook / R Markdown）
（三）2017，数据分析学习规划 任何一门技术或学科都有其内部规律，需要有计划，有先后，循序渐进来学，jacky跟大家分享下润禄数据学院的一些经验：2017，数据分析的学习规划（因个体差异，仅供参考） 下图：橙色区域代表数据采集板块，蓝色区域代表数据分析板块，绿色区域代表数据挖掘板块。
图3:数据分析学习规划（从入门到中级）
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发表于 2017-2-27 16:25:12
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