数据分析岗位潜力无限

我们总是会说我们现在已经进入了一个信息高速发展的时代，从如今的趋势来讲的话，数据推动业务发展、数据辅助业务决策已经成为了大势所趋。如果抓住了这个风口，抢占了这个先机并且顺应大数据时代号召的人，薪资待遇如今也是让人羡慕不已——数据分析师确实是高薪职业，大部分公司提供的待遇基本上是10K往上走;且随着工作经验的累积和技能树的完善，薪资超过30K也是指日可待。

数据分析师大体工作流程可以简化描述成：数据获取整理——数据分析——数据报告几个关键环节。那么，如果我是零基础的小白想成为一名数据分析师应该从哪里开始努力呢?

我们可以先从数据分析师最常用的工具——Excel和Python入手。

1、基础能力：使用Excel完成最基本简单的数据分析工作

Excel我猜大家都已经非常熟悉了，针对于Excel来讲它非常适用一些数据量并不大还有它的重复性并不算强的大量的工作场景，如果跳脱出这个基础条件，需要使用它去处理一些海量的数据以及大批量的任务时，它就会存在效率低(数据量大时会卡死)、复用性不强等等一些问题。

2、进阶能力：使用Python语言进行更深入、更强大的数据分析

Python可以说是近几年来最火的编程语言之一了。而且在大数据分析领域来讲，Python这门编程语言的运行效率一定是基础简单的Excel让人望尘莫及的，除此之外对于图表的交互性和工作可复用性来讲也不是一个Excel 所能比拟的。

当你工作到一定地补时，开始有了经验，有了进阶的能力之时，可能你会不满足于现状，会不仅仅只是想使用EXCEL，觉得它已经不能给你的职场发展带来更大的进步之时，从而你会开始转向对Python技能的探索，你会发现新的职业大门会向你敞开——无论是Web开发，操作系统、运维、数据开发、机器学习等等，都离不开Python。并且Python是一个不练习就学不会的技能。

3、从技术到业务：数据分析师的基本素养。

数据分析师这个岗位针对于大数据的一些处理往往都是为业务服务的，所以这就需要让数据分析师具备合格的职业素养以及更高的职业水平与能力，他们需要熟知业务痛点以及需要，从而使用自己的专业知识，从数据中提取出有价值的结论。有意从事数据分析的同学，还一定要结合具体项目来实践自己的数据技能。

（编辑：通化站长网）

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