1樓：環球青藤
就目前而言，很多人都想跳脫目前的工作狀態，轉行或跨界到資料分析領域，期盼自己可以做出點成績出來。尋尋覓覓間，有的人轉行或跨界成功了，有的人轉行或跨界失敗了；有的人生活品質薯殲提高了，有的人還在人生十字口徘徊不前。有不少人人看到資料分析行業的就業前景和當前的人才需求，就想轉行或跨界到資料分析行業，但是對於資料分析並不是很瞭解，這就顯得有些草率和迷茫了。
那麼轉行或跨界資料分析行業到底需要做什麼呢？
如果轉行或跨界做資料分析的話，需要學習很多的東西，首先需要了解的是資料分析的步驟，一般來說，資料分析的步驟就是提出問題、理解資料、資料清洗、構建模型、資料視覺化等步驟，下面我們來一一解答一下這個問題。
首先是提出問題，我們都知道，一切資料分析的目的都是為了解決我們生活或工作中的實際問題，明確的問題為我們後續的資料分析提供了乙個大的方向和目的。提出問題以後我們需要理解資料，理解資料需要採集資料、匯入資料、檢視資料集的資訊，包括描述統計資訊，從整體上理解資料。資料清洗就是對資料進行預處理。
構建模型就是對清洗過的資料進行分析。簡單的分析就是得出一些業務指標；複雜的分析就要用到機器學習的演算法來構建模型。資料視覺化就是與他人交流你的研究成果，最好的展示方式就是圖表。
資料分析中最重要的就是提出問宴畢題，這就需要我們和業務人員一起討論明確他們的需求以及各個指標的計算公式。從而去改進業務中的不合理的地方。其實資料分析的工作中有很多時間都是用在了資料清洗的工作上，由此可見資料分析中資料清洗的重要性了。
我們在數晌手芹據清洗中需要處理缺失資料、刪除異常值等等。以便於後期的資料探索和分析。一般來說，原始資料經常會由於記錄缺失錯誤，這時候就會導致有些資料是缺失的。
我們可以採用兩種辦法來處理：第一種就是直接刪除缺失的資料；第二種就是通過建立模型進行插值的辦法來補充這些資料。
現在的社會就是乙個商業社會，如果想轉行跨界到資料分析領域，一定要注意上面提到的內容，應該會給你的轉行跨界之路帶來不少幫助和啟發。覺得，無論是轉行成功，抑或跨界失敗，我們都要擁有承擔後果的能力。最後給大家奉獻一句箴言——只有自己擁有了核心競爭力，才不會被逼到淘汰的境地！
2樓：貝貝兒
首先，資料分析的最終能夠目的是促進業務轉化增長，所以資料分析雖然要求出爐資料的技術過硬隱察，但是最核心的要求還是對於業務的理解能力。各位想轉行的小夥伴可以找一下自己目前專業或者行業與資料分析的結合點，考慮從這方面入手。這樣自己對這一領域已經有了瞭解，只要專心學習技術方面的知識就可以。
例如，如果以前從事的是運營工作可以考慮運營+資料分析，如果以前在教育行業工作，挑選公司時，儘量還選擇教育相關行業。
既然找到了結合點，那麼就有了努力的方向，接下來就需要專心閉野提高自己的資料分析技能。
這裡建議，在學習資料分析之前可以轎攜喊首先學習一下統計學的知識，這樣有利於幫助我們培養資料分析的邏輯思維。之後就是重頭戲了，資料分析入門，excel，這個我就不過多敘述了，大家都接觸過，但是還是建議大家系統學習一下，畢竟工作中常用。
之後就是，sql、python、r等一些專業性很強的技能了，這些都需要學習相應的程式語言，覺得對於非專業對口的同學們來說，自學效果可能不是很好，建議可以購買一些相關課程，跟著專業老師進行學習。
以上就是對於轉行資料分析的一些看法和建議，希望對您有所幫助。
轉行資料分析需要做什麼?
3樓：環球青藤
軟素質：是否對資料分析感興趣，是否具有良好的自主學習能力與告派溝通表達能力。
想要從事乙個行業，首先是要感興趣，如果你對資料分析無感，在面對大量資料運算感到頭疼，更對程式設計學習表示抗拒，那可能入門資料分析對你來說有點困難。
同時，自主學習能力也很重要，對於那些完全不瞭解資料分析的人來說，轉行需要重頭學起，而資料分析所涉及的知識體系非常龐大，需要學習者持續不斷地學習。
溝通表達能力不用多說，職場通用技能，作為一名資料分析師，經常需要和業務溝通了解需求，也經常要將晌侍資料分析得到的結果進行視覺化表達，和領導溝通，利用資料分析結果進行有效決策。因此，襪謹賀良好的溝通表達能力很重要。
硬技能：瞭解資料庫、資料倉儲、資料採集，excel、sql，python 等。
如何轉行做資料分析?
4樓：環球青藤
第一步：統計概率理論基礎
這是重中之重，千里之臺，起於壘土，最重要的就是最下面的那幾層。統計思維，統計方法，這裡首先是市場調研資料的獲取與整理，然後是最簡單的描述性分析，其次是常用的推斷性分析，方差分析，到高階的相關，迴歸等多元統計分析，掌握了這些原理，才能進行下一步。
第二步：軟體操作結合分析模型進行實際運用
關於資料分析主流軟體有(從上手度從易到難)：excel，spss，stata，r，sas等。首先是學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從資料的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀資料。
第三步：資料探勘或者資料分析方向性選擇
其實資料分析也包含資料探勘，但在工作中做到後面會細分到分析方向和挖掘方向，兩者已有區別，關於資料探勘也涉及到許多模型演算法，如：關聯法則、神經網路、決策樹、遺傳演算法、可視技術等。
第四步：資料分析業務應用
這一步也是最難學習的一步，行業有別，業務不同，業務的不同所運用的分析方法亦有區分，實際工作是解決業務問題，因此對業務的洞察能力非常重要，而這個能力是需要在工作之中一點一滴的積累，也許目前是做零售，會用到一些相關回歸方法，但轉行做電商，又會用到其他的挖掘等方法。業務雖千變萬化，但是分析方法卻萬變不離其宗，所以掌握好技術用到任何乙個環境靠的只有是業務經驗的積累。
什麼崗位適合轉行做資料分析？
5樓：cda資料分析師
轉行做資料分析師，和乙個人的從事的崗位沒有太大的關係，因為說到的是「轉行」，就是從乙個和資料分析相關性或交集程度很弱的行業，轉到資料分析這個行業。
如果你現在的崗位是在做報表分析或產品市場分析，或者電商、金融行業的市場定位以及產品的分析設計等等，並沒有直接和資料分析打交道，那這不算是轉行，頂多是學習了一門新的技能，在原有的基礎上，提公升了自己的綜合實力，為自己博得了增值的砝碼。
如果你想專業從事資料分析行業的話，就需要系統地學習相關的基礎知識，並學會使用一門或多門資料分析主流工具了。
一般來說，資料分析會涉及到的知識和工具還是比較廣的，你需要學習的主要是概率統計、excel、sql、python基礎知識、tableau、pandas包、spss軟體、power bi 、matplotlib包等。
如果你學生時期本身就是學習數理統計或計算機相關專業，那麼恭喜你，相對來說你會學得比較容易上手，比較輕鬆一點。
不過，這只是簡單的從過去的知識背景出發，但不能代表全部，學習資料分析時，學習者的興趣、耐心和決心都是相輔相成，缺一不可，很多人一開始對資料分析非常的有興趣，但在慢慢地學習過程中，卻覺得數字過於枯燥，無法堅持不下來，最終就不了了之了，這樣即使背景再強大也是於事無補的。
所以，如果你打算轉行資料分析，就一定要想得清清楚楚，一切事物都是有風險的，誰都無法**未來會變成什麼樣，但有時候人是需要一些果斷的（不是衝動），想好了就不猶豫。
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