近來結識了一些朋友，他們對數據分析很感興趣，也想轉行做數據分析，許多人想從事數據分析，但還不知道如何開始。因此想寫一篇文章，梳理一下數據分析師的工作職責和職業規劃等等，幫助大家更快更好的開始。這篇文章是一篇對二年級菜鳥思考的數據分析，如果有不恰當的地方還望多多指正。下面就有小編為您帶來數據分析師職業規劃的相關介紹。

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 　首先來看一下社會招聘中與數據分析師相關的一些崗位，以下是整理的導圖。

數據分析師職業規劃

 　數據類崗位大致分為數據分析、數據開發、數據算法三類，每個崗位所需要的技能也各不相同。很多想轉行數據分析或者非計算機、數學專業以后想從事數據分析的，其實做的應該都是數據分析、數據運營這一類的工作。數據開發和數據算法其實都比較適合計算機或者數學相關專業，而且也是需要一定的理論基礎和工作經驗才能勝任，門檻相對較高一點。所以這里的建議如下；

1. 如果是數學類專業,而且代碼能力過硬，選數據算法。
2. 如果是計算機專業，數學渣渣，選數據開發。
3. 如果沒有數學和計算機基礎，選數據分析、運營。

 　我本人雖然是統計學專業出身，數學和計算機知識都還說得過去，也曾鉆研過一段時間的算法，但自覺資歷及學歷都不足以做算法研究，故轉而選擇了數據分析和運營這一類。目前在某消金公司做貸后策略分析師，負責貸后資產管理、策略調優的一些工作。

一、數據分析工具

 　說一下目前工作中主要需要用到的一些工具，技能方面可能是很多人比較關心和想要學習的。

1.Excel

 　 主要涉及數據透視表、函數、作圖。Excel可以說是數據分析必備的工具中排第一位的了。

2.SQL

 　數據庫是核心了，SQL一定要熟練，面試的時候必考題。可以先了解關系型數據庫Mysql的基本語法，增刪改查要會，要能靈活地寫SQL進行取數分析。

3.Python/R/SPAA/SAS

 　語言的話建議會一個就行，如果都不會建議學習Python。就金融風控而言，互聯網公司用Python/R，銀行用SAS，高校用Matlab/SPSS。切記，軟件只是實現分析目的的一種手段，勿本末倒置。

4.PPT

 　一般數據分析的結果最終是要寫成數據報告輸出的，所以運用PPT向別人解釋分析的過程以及結果的能力也是必要的。

二、數據分析師需要學習的幾門理論

 　說完了工具，來說一說理論方面。我先說一下應用統計學專業課中比較重要的幾門，重要性依次遞減。

1. 概率論與數理統計
2. 統計學
3. 實用回歸分析
4. 多元統計分析
5. 時間序列分析
6. 數據挖掘

 　如果是在校學生以后想做數據分析的，建議將前兩門課系統地學一下，后面的可以選學，形成體系化的知識結構；如果是在職的想轉行，建議選定行業和方向，學習SQL，了解業務，多看一些商業分析案例，理論的東西等有時間慢慢補。

 　數據分析最主要的還是分析思路以及對業務的理解，這個才是體現數據分析功力的地方，培養自己的數據敏感性和數據思維，越早開始越好。分析思維才是數據分析師最核心的競爭力，任何工具的使用都需要分析思維的駕馭。這方面建議多看看行業相關的數據分析的書。

   身為職場菜鳥，除了學習商業和技術，還有很多東西要學，包括商業社會的運作模式，職場人的處世方式，以及周圍同事的優秀習慣。學習過程中，要定期總結反思，梳理和總結工作中積累的經驗和知識，不斷進行沉淀，形成自己的知識體系和方法。上述是我遭受社會毒害一年多的體會。有一段最近看過的，分享給大家。“趁著年輕，我還要和人生再拼幾年。不是我毀了，就是我鑄了輝煌。假如有一天，你發現我在一個平凡的人面前低頭，那就對我開炮。" 以上就是小編為您介紹的數據分析師職業規劃，希望對您有所幫助。