現在，很多小伙伴都發現數據分析行業是IT行業的一個風口，也有很多對自己的職業不滿意的小伙伴，想要進入這個行業。于是問題出現了：你知道怎樣做數據分析嗎？如何進入數據分析行業？您是否了解數據分析行業？在學習了數據分析之后，才能從事數據分析行業？接下來小編就來為大家講解一下怎樣做數據分析，一起來看看吧。

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數據分析怎么做？

一、數據分析師的薪酬如何？

   首先，如果想轉行從事數據分析師，你最應該做的，就是先了解這個行業的薪資情況。考慮到大家對這個行業的熟悉程度不高，下面先給大家介紹這個行業的職業有哪些，再分別給大家展示一下這個行業的薪資水平。

數據工程師：眾數區間10-20K；全國均薪12.9K

數據庫管理師：眾數區間10-30K；全國均薪13.1K

數據分析師/報告撰寫人：眾數區間10-30K；全國均薪15.8K

數據架構師：眾數區間30-50K；全國均薪33K

數據建模師：眾數區間15-50K；全國均薪18.4K

數據科學家：眾數區間20-50K；全國均薪28.3K

商業智能分析師：眾數區間15-50K；全國均薪20K

（注：以上數據均來自于職友集，查詢日期2020年11月。如有異議，可自行調研）

二、怎樣判斷你是否適合做數據分析師？

   如果看完上述數據分析師的薪資待遇，你還滿意的話，那么，接下來就要看看你是否適合這份職業了。

   如果你平時購物前，會做相應的優惠信息分析（簡稱，購物怎么買更劃算）；

   如果你平時遇到問題，喜歡先思考在解決（喜歡思考最優辦法）；

   如果你求學的10多年里，數學成績不錯或者計算機成績不錯（邏輯思維好）。

   那么恭喜你，你比同齡人轉行數據分析師，成功的概率高一倍。

   當然，如果你的年紀在20到30歲之間，你在學習數據分析的過程中，將會有更大優勢。因為年齡在一定程度上，影響了一個人的學習效率，所以，想學數據分析師，我建議你趁早學~

   另外，值得一提的是，請不要認為一名懂得數據分析的人員，只能成為一名數據分析師。

事實上，數據分析師的職業方向有兩個層面的界定，包括以業務為導向型，和以技術為導向型的職業發展方向。并且，這兩種類型的數據分析師未來的職業方向是完全不同的，后期獲得的職位也大有不同。

由此可見，學會數據分析技能，你的擇業范圍是非常廣闊的。在是否適合自己這個問題上，至少不用有太多顧慮。你可以結合自己曾經從事的職業，去做自己喜歡的領域。

三、如何成為一名合格的數據分析從業者？

通過上述分析，你應該對數據分析行業有一個大致的認識了。接下來，我們需要一起來了解下，如何掌握數據分析技能。

1）具備足夠的軟實力

對于數據從業者來說，我們需要具備多方面的軟技能，才能有效發揮作用。無論對行業的認知、溝通能力、項目管理能力、領導能力和批判性思維等，對于從業者來說，都是需要具備的軟技能。

關于軟實力提升方面，我想給你建議就是多讀書，多總結表達技巧。只有自己的知識儲備增長了，軟實力才夠硬。

2）具備數據思維

即便你不做數據分析師，我也建議你養成數據思維，因為這對你的職業升遷有很大的幫助。比如，在日常生活中，如果你沒有太多時間使用數據，或使用數據來得出結論。那么，我建議學會“聽”。沒錯，就是聽別人的數據報告，然后在發言時，用數據客觀的陳述自己的觀點。

另外，還要學會多問自己從別人的發言中得到了什么？哪些數據對我有用？其他的數據能體現項目/公司的哪些運營狀況，等等。這對一個人的思維鍛煉是非常有好處的。

3）提升專業技能

除了具備軟實力和數據思維外，最重要一點，就是要學習專業的數據分析技能。像我們熟知的一些技能，包括：機器學習、預測分析、數據可視化和MapReduce等等。而想要學會這些技能，我們就離不開Excel、SQL、R、SAS等工具的學習了。

基于此，你需要專門學習相應的版塊和技能，確保自己“硬件水平”水平達標。而學習這些技能，我個人建議你去專業的培訓班做一個系統的學習。因為只有基礎夠扎實，才能靈活運用自己所學的知識。

我猜你可能要問我，買書、買視頻自學不是挺好的嘛？這里，我想說下自己的觀點。自學的方式是很好的，但僅限于已經在職的，且工作遇到瓶頸的人來進行。為什么呢？理由很簡單，只有知道自己缺什么的人，才能找到針對性的內容，去加以利用。而像零基礎小白，沒有相應的工作經驗的，我不建議你自學，因為對你來說，自學與不學幾乎無異。

4、具備數據分析能力后，如何擇業？

1）職場新人

如果你是應屆畢業生。或是剛入行一年以內的職場新人，我建議你跟著自己的職業規劃來擇業。比如，嘗試思考這兩個問題：

l 我更想做技術，還是做業務？

l 我想成為純數據分析師，還是某個需要數據分析技能的工作者？

千萬不要認為第二個問題是一回事。因為，這里面的差別其實是非常大的。舉個例子：純數據分析師，指的是像大數據分析師、數據工程師、數據庫管理師、數據分析師/報告撰寫人、數據架構師，等等類型的從業者；而需要數據分析技能的從業者，是指比如：市場部經理、財務、人力資源管理師，等等。

他們雖然都需要數據分析技能，卻完全做著不一樣的工作。因此，職場新人應該對此有所了解。

2）職場“老人”

如果你是有3-5年職場工作經驗的從業者，除非你有明確的職業目標，否則我更建議你深入自己曾經從事過得領域，成為這一領域的數據分析工作者。比如，你曾經做過房產銷售，繼而又花時間學了數據分析方面的知識。那么，如果你去房地產企業應聘與之對應的數據分析類工作，那么，你拿到offer的概率、升職加薪的速度就會比別人快很多。因為，你在這個領域已經有足夠的認知了，數據分析只是在技術層面提升了你的優勢。所以，細分領域專家自然更適合你。

四、怎么做數據分析？

1.明確目的和思路

   首先明白本次的目的，梳理分析思路，并搭建整體分析框架，把分析目的分解，化為若干的點，清晰明了，即分析的目的，用戶什么樣的，如何具體開展數據分析，需要從哪幾個角度進行分析，采用哪些分析指標（各類分析指標需合理搭配使用）。同時，確保分析框架的體系化和邏輯性。

2.數據收集

   根據目的和需求，對數據分析的整體流程梳理，找到自己的數據源，進行數據分析，一般數據來源于四種方式：數據庫、第三方數據統計工具、專業的調研機構的統計年鑒或報告（如艾瑞資訊）、市場調查。

   對于數據的收集需要預先做埋點，在發布前一定要經過謹慎的校驗和測試，因為一旦版本發布出去而數據采集出了問題，就獲取不到所需要的數據，影響分析。

3.數據處理

   數據收集就會有各種各樣的數據，有些是有效的有些是無用的，這時候我們就要根據目的，對數據進行處理，處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等處理方法，將各種原始數據加工成為產品經理需要的直觀的可看數據。

4.數據分析

   數據處理好之后，就要進行數據分析，數據分析是用適當的分析方法及工具，對處理過的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。

   常用的數據分析工具，掌握Excel的數據透視表，就能解決大多數的問題。需要的話，可以再有針對性的學習SPSS、SAS等。

   數據挖掘是一種高級的數據分析方法，你需要掌握數據挖掘基礎理論，數據庫操作Phython，R語言， Java 等編程語言的使用以及高級的數據可視化技術。要側重解決四類數據分析問題：分類、聚類、關聯和預測，重點在尋找模式與規律。

5.數據展現

   一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的。常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、氣泡圖、散點圖、雷達圖等。進一步加工整理變成我們需要的圖形，如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕雷托圖等。

   一般能用圖說明問題的就不用表格，能用表說明問題的就不用文字。

•    圖表制作的步驟：

確定要表達主題

確定哪種圖表最適合

選擇數據

制作圖表

檢查是否真實反映數據

檢查是否表達觀點

常用圖表類型和作用：

6.報告撰寫

   撰寫報告一定要圖文結合，清晰明了，框架一定要清楚，能夠讓閱讀者讀懂才行。結構清晰、主次分明可以使閱讀者正確理解報告內容；圖文并茂，可以令數據更加生動活潑，提高視覺沖擊力，有助于閱讀者更形象、直觀地看清楚問題和結論，從而產生思考。好的數據分析報告需要有明確的結論、建議或解決方案。

   通過小編的總結，大家應該對怎么做數據分析？是否了解數據分析行業？學習過數據分析之后，就只能從事數據分析行業了嗎這些問題有了一個大概的認識。其實專業轉變并非一蹴而就，成為數據分析師沒有任何捷徑可走。盡管本文的內容看起來似乎很簡單，但是卻有許多地方需要學習和提升。提示大家找出自己的興趣點，根據自己的職業規劃，判斷自己是否需要加強這方面的技能。以上就是小編為大家帶來的關于怎么做數據分析的相關文章，希望對您有幫助。