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數據分析工作太難干了（零基礎學數據分析難嗎）

發(fā)布時間：2023-03-27 18:57:41 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 596 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于數據分析工作太難干了的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、#數據分析師#應屆的數據分析師為什么那么難找工作
2、數據分析師在工作中會遇到什么難題？
3、零基礎轉行數據分析有多難？
4、工作兩年，想轉行做數據分析，不知道路怎樣走

數據分析工作太難干了（零基礎學數據分析難嗎）

一、#數據分析師#應屆的數據分析師為什么那么難找工作

既然你題干里說你有數據分析能力，那應該不難找正兒八經的數據分析師崗位，只要你能出干貨，Kaggle準確率多少，挖掘算法大賽排名多少，或者亮出自己寫的數據分析報告，什么思路，解決了什么問題，這些都行；

如果這些都沒有，我為什么相信你有所謂的‘數據分析能力’…… 來自職Q用戶：陳easy

再厲害的數據分析師也是從基礎做起的，基礎數據處理多了才能培養(yǎng)在這方面的數據敏感性，除非你在學校就有拿的出手的成果，否則一家公司為什么要信任你的分析結果呢，只有熟悉業(yè)務熟悉基礎才能做出切實的分析。加油吧少年～來自職Q用戶：朱女士

二、數據分析師在工作中會遇到什么難題？

最容易碰到的問題就是自己分析的數據不準確，導致辛苦了半天，分析出來的結果不具備參考價值，甚至都是錯誤的。

我有一個同事就是做數據分析師的。當然，我們公司目前這方面的工作剛剛起步，還很不成熟，所有相關的數據庫還沒有建立完畢，處于正在建立的階段。收集數據的方式也是在摸索中進行。所以收集到的數據很有可能是不準確的。

有一次，領導要求我這個朋友對市場收集回來的關于市場目標群體的消費習慣，興趣愛好進行數據分析，找出其中的規(guī)律。于是我這個朋友就找到市場部的同事要來了近三年的市場活動數據，對接客服，要到了近三年的客戶消費信息和記錄。光是文件夾本身就有幾十兆的大小，可想而知這些數據是多么的龐大。

經過幾個日夜的不懈努力，終于初見成效，將這些數據進行了系統(tǒng)的梳理和分類?？墒窃诜诸愡^程中，發(fā)現其中一些關于市場活動的數據前后存在矛盾的現象。參加活動的人數和實際轉化的人數對不上，有的時候現場轉化的人數比實際參加活動的人數還要多。這顯然是存在問題的。

于是他就找到了相關部門的相關人員了解情況。工作人員看完之后，又核對了一下自己手頭的記錄，發(fā)現確實有一些數據沒有及時更新，而且數據錄入的時候出現了一些問題，導致數據錄錯了。

我這個同事當時聽完之后想死的心都有，就是因為數據出現問題，他這幾天的工作都白干了，班也白加了。最終沒有在規(guī)定的時間完成工作，還被領導說了一頓。

作為數據分析師來講，分析的數據一定要是準確的，不然，所有工作都是百搭。

三、零基礎轉行數據分析有多難？

數據分析行業(yè)在國內雖然是朝陽產業(yè)，但由于高校人才輸出尚無法完全滿足需求，促使企業(yè)更注重數據分析崗從業(yè)者的實操能力而非學歷，故而行業(yè)整體門檻并不苛刻。

拿數據分析就業(yè)市場上兩類主要的分類來說，純數據崗學歷涵蓋從高職到博士，另一類數據賦能崗門檻包容性比純數據崗更大。

往屆持證人學歷分布

不過，正因缺少學歷門檻約束，企業(yè)想找到合適且對口的數據分析人才，就不得不依靠行業(yè)內長期穩(wěn)定而形成的高含金量證書。所以，零基礎者想學習數據分析，不妨考一個CDA數據分析師認證證書，來認證自身的數據分析能力。

“CDA數據分析師”認證是一套專業(yè)化、科學化、國際化、系統(tǒng)化的人才考核標準，證書涵蓋各行大數據及數據分析從業(yè)者所需的技能，符合全球大數據及數據分析技術潮流，為全球企業(yè)和機構提供數據分析人才參照標準。

認證已得到教育部直屬中國成人教育協會及大數據專業(yè)委員會認定，通過考試者即可獲CDA數據分析師中英文雙證書。

CDA證書樣本

CDA證書3大特性，決定了其含金量！

國際范圍內數據科學領域行業(yè)專家、學者及知名企業(yè)共同制定，每年修訂更新（權威性）；
根據數據科學專業(yè)崗設立的人才考核標準，與國際知名考試服務機構Pearson VUE合作，專家命題、評分公平、流程嚴格（專業(yè)性）；
持證人享有CDA會員系列特殊權益，證書具備唯一性與防偽性，持證人可獲電子徽章，加入Linkedin個人檔案。證書3年1審，確保持證人實力與權益（權益性）。

CDA數據分析就業(yè)班針對時間充裕、零基礎的?？?、本科在校生，以及待業(yè)、期待從事數據分析的工作人員提供3個月全脫產集訓，畢業(yè)推薦相關工作單位。 CDA數據分析就業(yè)班每期至少十位以上相關領域專家授課，以CDA數據分析師標準大綱要求，從數據庫管理—統(tǒng)計理論方法—數據分析主要軟件應用（如：Excel、SQL、SPSS、Python等）—數據挖掘算法模型，一整套數據分析流程技術進行系統(tǒng)講解。還將從金融、醫(yī)藥、保險、電商、零售等行業(yè)需求出發(fā)，使用實際案例手把手將數據分析技術傳授給學員，使CDA就業(yè)班課程更符合就業(yè)要求，達到企業(yè)用人標準，快速在大數據時代找準工作定位。學員畢業(yè)要求能夠完成商業(yè)數據分析項目。

四、工作兩年，想轉行做數據分析，不知道路怎樣走

如何轉行數據分析師

近年來，各大平臺開始炒起了“數據分析”熱，導致有不少小伙伴來問我：做數據分析師有那么好嗎？如何轉行做數據分析師？學數據分析難不難？

我想首先澄清一個概念：“轉行”。對于從未接觸數據分析領域或者大數據領域的童鞋而言，“轉行”這個詞其實是不夠準確的，大部分的童鞋還是符合“入行”這個詞。就我看來，字面意義的“轉行”更像是平行概念，似乎是在同一個水平面，走到街轉角，然后右轉，便到了另一番天地。

但是實際的“轉行”是遠比這殘酷的。

“轉行”的第一個動作一定是放棄和下沉。放棄你現在所擁有技能帶給你現在的地位和薪資，是走下現在的臺階，到達更低的臺階，然后再往上攀登的過程。也就是說：沒有放棄和下沉，你談不上是在轉行。如果你要轉行，一定要意識到轉行的殘酷性。

很好，你已經意識到轉行的殘酷了。你放棄了現有的，也心態(tài)和身體都下沉做好了起跑的準備了。下一步，就是精準地找到那扇門：進入數據分析師世界的大門。

注意“精準”這個詞。那一定是旁邊那些形形色色的門你都不選，而選了唯一的這一扇門。為了找到這扇門，你經過了無數次的百度搜索，論壇搜知識點，然后在判別上去偽存真，最終找到了進入數據分析師這條正確的大門。

那如何找到這扇門呢？

高度概括就兩件事：工具+方法論。工具從初級到高級的排序是：Excel, MySQL, BI, Python, 算法等。

你需要做以下幾件事：

1. 掌握數據分析工具

A. 基礎工具：excel

excel能夠幫助你實現數據透視并可視化，只需用到其中部分功能即可完成日常量數據的計算工作。

B. 提取數據工具：MySQL

MySQL數據庫中包含基本的增、刪、改、查等語法，你可以利用它對數據進行清洗和規(guī)范化。

C. 分析工具：python

爬取數據，并對數據進行分析和挖掘收集，python有非常豐富的庫去訪問網頁文檔的api以及后期網頁文檔的快速處理。

D. 可視化工具：excel、PPT、FineBI

可視化就是將原本比較抽象的數據用圖表的方式呈現出來，使數據變得更加清晰，便于理解。excel和PPT就是相當常用的可視化工具。

E. 機器學習或神經網絡等算法

算法的作用就是把事物的已有特征跟這件事的結果，這個“特征x”和“結果y”之間建立一個數學公式之間的聯系。從無數個已知的x，y之中找到x,y最優(yōu)的關系的數學公式，最終找到一個數學公式能在已知很多x的情況下，預測它的y值。這個聽起來或許沒那么直觀。但是它的應用是極其廣泛的。比如：如果已知各個森林的各種實時數據，就能夠知道哪個森林更容易著山火，下次就避免這種山火。

2. 掌握數據分析方法論

這個就是結合到公司的業(yè)務要找到最符合公司的數據分析模型。通常每一個特定行業(yè)都有業(yè)務分析習慣使用的模型，例如電商中常使用的分解因子分析，漏斗分析等；零售行業(yè)常用RFM模型；教育行業(yè)常用時間趨勢分析，描述性統(tǒng)計分析，人物畫像分析等。每個行業(yè)所對應的數據運營模型甚至是算法，都會是定制化的，個性化的，但是這背后都會有通用邏輯。掌握這些通用邏輯，是數據分析師在業(yè)務模型上變通的基礎。也就像是學習籃球，你先得學會基本運球技巧，熟練左右手上籃，然后再在實戰(zhàn)中練習傳球，走位等等。掌握通用技能就是練習左右手上籃以及運球技巧，在實際業(yè)務中運用模型也就是練習走位和傳球。對于想入行的零基礎學員來說，掌握數據分析通用方法論是極其重要的。

然而，沒有人是能夠一蹴而就就掌握好這么多工具和方法論的。所有的遠航都得有一個開始的遠點，入門數據分析師也一樣。

一開始，你可能只是學習成為初級數據專員。這要求你熟練掌握excel、PPT，會做VBA、會做透視表、會使用基本公式，這樣你已經能做很多傳統(tǒng)公司的數據專員了。第二階段是要會SQL、懂業(yè)務，能夠做一些基本的數據處理，再加上上一階段的那些技能，你就能做大部分公司的數據運營和數據產品。然后是專業(yè)的數據分析師，你要非常熟悉統(tǒng)計學，回歸、假設檢驗、時間序列等等，還要會做數據可視化，掌握了這些技術，就足以應付大多數的互聯網業(yè)務。最高階的就是數據科學家，到了這個階段，已經成為了數據分析師中的王者，要求你精通統(tǒng)計學，會使用機器學習，比如調參數和優(yōu)化，而取數、數據倉庫、可視化什么的，對你來說就是小菜一碟。

其實，數據分析已經逐漸成為了職場中的必備技能，無論你是不是想要成為一名數據分析師，數據分析都應用在我們生活中的方方面面。學習數據分析能夠充分發(fā)揮你在工作中的超強能力，如果你想要有更系統(tǒng)的學習方案和職業(yè)規(guī)劃，歡迎加入【聚數學院】~

以上就是關于數據分析工作太難干了相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。