数据分析实习直通车：这个年薪十万，发展速度快的行业如何入行？

小编近来收到不少关于数据分析求职方向的咨询问题
问自己的背景和经历适不适合做数据分析问如何成为一名Data Analyst小编通过这篇文章回答大家一个问题
如何成为一名 Data Analyst？

01 Data 实习直通车

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提高竞争力，顺利入行

适合人群大一/大二本科生：

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02数据分析职业前景&规划据 IBM 预测，未来3年，公司对 Data 类岗位需求量将猛增 28%。

到2020年，所有美国 Data 类岗位数量将增加36万个，总数达到270万。
金融、互联网科技和传媒、零售企业中，数据的用处十分广泛，不但能分析客户行为，还可以最大程度发现客户价值。

关于数据分析方向求职的职业规划，小编会从不同领域和不同路线帮大家深入解读下：

不同领域“领域”是不少刚接触数据分析的新人常忽略的要素，其实数据分析不会脱离业务存在。你进入哪个行业，很大程度会决定你初期的技能树和技能点。
举例：金融领域的风控模型/反欺诈模型、营销领域的生命周期、广告领域的点击率预估等，电商行业的推荐系统和用户画像系统各有各的特色。

不同路线数据分析职业发展的路线大致可以划分成四大方向：

• 数据分析
• 数据挖掘
• 数据产品
• 数据工程

1. 数据分析/数据运营/商业分析这是业务方向的数据分析师。绝大部分人，都是从这个岗位开始自己的数据之路，也是基数最大的岗位。

• 负责和支撑各部门相关的报表；
• 建立和优化指标体系；
• 监控数据的波动和异常，找出问题；
• 优化和驱动业务，推动数据化运营；
• 找出可增长的市场或产品优化空间；
• 输出专题分析报告；

2. 数据挖掘/算法专家这是技术向的数据岗，有些归类在研发部门，有些则单独成立数据部门。数据挖掘工程师要求更高的统计学能力、数理能力以及编程技巧。
常见数据挖掘项目的闭环如下：

• 定义问题
• 数据抽取
• 数据清洗
• 特征选取/特征工程
• 数据模型
• 数据验证
• 迭代优化

3. 数据产品经理 这个岗位比较新兴，它有两种理解：

• 具备强数据分析能力的 Product Manager：以数据导向优化和改进产品。在产品强势的公司，数据分析也会划归到产品部门，甚至运营也属于产品部。
• 公司数据产品的规划者：真正意义上的数据产品经理。在公司迈大迈强后，数据量与日俱增，此时会有不少数据相关的产品项目：包括大数据平台、埋点采集系统、Business Intelligence、推荐系统、广告平台等。

4. 数据工程师数据工程师其实更偏技术，从职业道路上看，程序员走这条路更开阔。在很多中小型的公司，一方面数据是无序的、缺失的、原始的，另外一方面各种业务报表又需要处理。这时候分析师只能各种任务自己动手，兼做数据清洗+ETL(提取转换加载)+商业智能。

03如何成为一名数据分析师？

当数据分析数据挖掘技术成为商业领域的重要推动力，对从业者的要求也相对提高。

1 数据分析基础抛开对业务层面的基本理解，学好数据分析首先需要了解统计学，统计分析是数据分析的基础，也是灵魂。统计分析的几个核心内容：

• 描述统计，统计推断，概率论；
• 抽样，分布，估计，置信区间，假设检验；
• 线性回归，时间序列；

2 数据分析工具

• SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理 
• 会用Excel/SQL做基本的数据提取、分析和展示 
• 会用脚本语言进行数据分析，Python or R 
• 有获取外部数据的能力加分，如爬虫或熟悉公开数据集 
• 会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告 
• 熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、分类、聚类方法

1. Excel 

Excel也是数据分析师需要掌握的。公司很多其它部门非技术人员是不会使用编程工具的，而会使用相对简单的Excel来处理一些报表。这个时候就可能需要你可以在Excel中做一些数据分析工作然后反馈，但是也不必太深入，掌握核心的功能即可，比如：

• 增删改查
• 各类常用函数的使用
• 各类基础图标的制作
• 数据透视表等

2. R/Python

R语言就是为统计学而设计的语言，是目前主流数据应用软件之一，非常适合于数据分析与数据挖掘。而Python作为目前非常火爆的语言，绝大部分新的数据科学工具都兼容它，并且由于其出色的科学计算library的存在，也是很多人的不二选择。

3. SQL

SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
1)提取特定情况下的数据：企业数据库里的数据一定是大而繁复的，你需要提取你需要的那一部分，SQL可以通过简单的命令帮你完成这些工作。
2)数据库的增、删、查、改：这些是数据库最基本的操作，但只要用简单的命令就能够实现，所以你只需要记住命令就好。
3)数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系：这个部分是SQL的进阶操作，多个表之间的关联，在你处理多维度、多个数据集的时候非常有用，这也让你可以去处理更复杂的数据。