先舉兩個例子吧，分別是我和朋友Eric的分析師之路。
Eric碼農轉行，雖半路出家，但如今管得了資料倉儲，寫得了模型，還能獨立設計資料標準和模型管理流程，業務水平僅次於部門leader；我呢，統計學出身，經歷了幾次跳槽轉行之後，才最終走上資料分析師之路。
這兩個例子我想說明什麼？首先，資料分析師入門不難，其次，你需要明確自己的需求。在走資料這條路之前，如果你對資料分析有所了解，試問自己是更適合做偏技術的，從資料建模、資料探勘演算法；還是偏向和業務打交道，重點用資料推進業務的角色。前者未來會成為資料科學家，後者更多會走向營運、戰略管理崗。但在初期起步和成長階段，該掌握的基礎還是要掌握的。
資料分析起步非常簡單，就是 ......多接觸資料！然後呢？沒了！Eric說他自己是從記資料開始的。
記資料一方面是為了應付領導的提問，另一方面也是在培養資料的敏感度。確實，分析的源頭一般是某些指標有了明顯的變動，熟悉每天的交易資料或使用者資料能讓你一眼就看出問題在哪裡，哪些資料有關聯，然後再做分析。
我剛開始大部分時間都在取數，做報表，還要和業務扯皮。久而久之也就理解了資料背後的業務含義，指標意義。
萬事開頭難，但一旦資料分析有了動力，就要開始完善自己的知識體系，這也是真正入門的開端。
完善資料分析的知識體系
接下來就需要一步步邁入門路中，首先，你得掌握基本的計算機知識和統計學知識，同時，也要熟悉公司的業務，明確自己的現有水平，並朝目標邁進。
1.基本的計算機知識和統計學知識
資料庫+SQL語言
一些常用的資料庫如Oracle、SQL Sever、DB2、MySQL，這些資料庫或者說日常接觸的資料庫都要有所了解，懂最常用的就好，最重要的還是要會寫SQL。
數學/統計學知識
一些基本的數學統計方法如描述性統計、多元統計分析、回歸分析等，重要性不言而喻。方差分析、回歸分析、因子分析、聚類分析等等，這些作為入門多多少少都要會一些，雖然有可能不會全用到，但一旦用時方恨少。
資料分析+視覺工具
資料分析視覺化工具很寬泛。首推Excel，中小公司很依賴，熟練使用資料透視表，這是必備技能。中大型公司可能用報表工具或者BI來做報表，但有了SQL+Excel的基礎，這些工具上手都很快。python/R技能也要學習，俗話說「技多不壓身！」，構建模型很需要，雖然基礎資料工作大多不需要，但後期構建模型離不了，求職時掌握一門很加分。
2.熟悉業務知識
資料分析師要與公司的各業務打交道，所以清晰掌握業務內容指標等在工作時會讓你得心應手。
如: 你可能需要知道這個指標由哪些資料構成？資料統計的口徑是什麼？資料怎麼取出來？這個指標對於行業的意義是什麼，處於什麼範圍分別對應什麼樣的情況，是好還是壞，然後慢慢摸索這個指標層面多維度的規律，如何設定最合理等。基礎的計算機知識和統計知識以及業務知識，幫助你建立起完善的知識體系。在熟悉了本領域的內容後，做進一步的深入就會容易得多。
做進一步提升
要想進一步提升，自我的認知很重要。先明確自己的位置，設立合理合適的目標，再一步步走過去。
對於自己的水平認知，可以藉助一些自問問題：
- 你了解你所整理的資料的來源嗎？是自己公司的業務資料，還是與合作夥伴交換的資料？是自己公司相關部門採集的，還是從第三方獲取的？獲取過程中，具體的指標和邏輯是什麼？
- 這些資料是真實的嗎？採集和整理過程中會不會出現什麼問題？技術上的邏輯和業務上的邏輯是不同的概念，有沒有技術上沒有瑕疵，但並不符合業務邏輯的資料流程？
- 到你手裡的資料經過了什麼處理？你又做了什麼處理？為什麼他們和你要做這些處理？
- 誰需要你的資料？你處理後的資料流向哪裡？他們用資料做什麼？這些資料最終又拿去做了什麼？比如，為客戶做了什麼服務，公司發布了什麼內容，或向管理層證明了什麼KPI，或支持了哪個部門的評估？
- 你做整理的周期是什麼？為什麼是這樣的周期？
- 公司有其他的部門在處理其他的資料嗎？是什麼樣的資料？和你有什麼關係？為什麼這些資料要分開處理？
- 近一年，你自己的電腦上應該已經積累了不少資料，試試做個分析，從一段較長的時間來看，你負責的這一塊資料發生了什麼變化？為什麼會有這個變化？和公司的產品、經營、業務有關，還是和行業有關？具體怎麼有關？
給大家一些小技巧
1.業務為核心，資料為王
- 了解整個產業鏈的結構
- 制定好業務的發展規劃
- 了解衡量的核心指標
有了資料必須和業務結合才有效果。所以這個階段必須要對資料敏感，要在工作中不斷積累培養資料驅動業務的意識，簡而言之就是用資料指導業務，幫助業務發展壯大。
所以需要懂業務的整體概況，摸清楚所在產業鏈的整個結構，對行業的上游和下游的經營情況有大致的了解。然後根據業務當前的需要，指定發展計劃，從而歸類出需要整理的資料。最後一步詳細的列出資料核心指標（KPI），並且對幾個核心指標進行更細緻的拆解，當然具體結合你的業務屬性來處理，找出那些對指標影響幅度較大的影響因子。前期資料的收集以及業務現況的全面掌握非常關鍵。
2.思考指標現狀，發現多維規律
熟悉產品框架，全面定義每個指標的營運現狀對比同行業指標，探勘隱藏的提升空間。
拆解關鍵指標，合理設置營運方法來觀察效果對核心用戶，單獨進行產品用研與需求探勘業務的分析大多是定性的，需要培養一種客觀的感覺意識。定性的分析則需要藉助技術、工具、機器。而感覺的培養，由於每個人的思維、感知都不同，只能把控大體的方向，很多資料元素之間的關係還是需要通過資料視覺化技術來實現。
3.規律驗證，經驗總結
發現了規律之後不能立刻上線，需要在測試機上對模型進行驗證。
技能
1. Excel需要更精鑽
除了常用的Excel函數（sum、average、if、countifs、sumifs、offset、match、index等）之外，Excel圖表（餅圖、線圖、柱形圖、雷達圖等）和簡單分析技能也是經常用的，可以幫助你快速分析業務走勢和異常情況；另外，Excel裡面的函數結合透視表以及VBA功能是完善報表開發的利器，讓你一鍵輕鬆搞定報表。
2.你需要更懂資料庫
常用的資料庫如MySQL，Sql Server、Oracle、DB2、MongoDB等；除去SQL語句的熟練使用，對於資料庫的儲存程序也要熟練掌握。在對於大數據量處理時，如何想辦法加快程序的運行速度、減少網路流量、提高資料庫的安全性是非常有必要的。
3.掌握資料整理、視覺化和報表製作
資料整理，是將原始資料轉換成方便實用的格式，有時候Excel在協同工作並不見得是好工具，專業的報表工具效率更高。常規的取數、視覺化也可以藉助Tableau、FineBI、Qlikview等BI工具，這些便捷的工具都能淡化資料分析時一些重複性操作，把精力更多留於分析。
4.資料探勘
Python/Java/C++至少得熟悉一門，Shell得會用……總之編程語言絕對是資料探勘工程師的最核心能力了。
思維
前面提到的都是硬技能，如果說資料分析師必不可少的一項軟技能，當屬邏輯思維能力，這一定是會考察的。
對於初級資料分析師，邏輯思維主要體現在資料分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。
對於高級資料分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關係，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。
對於資料挖掘工程師，邏輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。
這裡推薦幾本書《金字塔》《學會提問》《麥肯錫系列》《博弈論》給大家，希望能幫助大家鍛煉思維。
資料分析師是一個綜合且需要不斷吸收新知識的職業，它既可以包羅萬象，也可以被做到爐火純青。根據自己的需求和目標，不斷摸索適合自己的方法，同時與時俱進，方能成為時代的「時代尖兵」。
走到這裡，如果你也正準備踏上資料分析這條路，或正在思考如何讓自己的分析效率再提升一步，不妨試著探索更多能「加速實務分析流程」的工具。畢竟，資料分析不只是寫程式或做報表，更重要的是能在有限時間內，用清晰的方式把資料轉化為洞察。
如果你正在尋找一款能結合資料探索、視覺化與商業分析的工具，FineBI 是一個很值得試試看的選擇。它提供自由拖拉的分析方式、互動圖表，以及適合團隊協作的 BI 功能，能有效縮短從資料到洞察的時間。
點選下方連結，親自體驗如何運用商業智慧工具來實現資料分析，並挖掘資料的潛力吧！
