從零開始的職業可以轉為資料分析師嗎？

我認為任何行業都可以從0基礎開始，我們不能學習就可以學習，人們活著就是為了學習。 只要你想學，你就可以去，更何況這個行業現在很火，我們公司的資料工程師薪水也不錯。 資料分析師應該學習所有理論知識，其中可能涉及到數學，和專業老師一起學會更快，畢竟你沒有基礎，所以你要和老師打好基礎。

零基礎的人也可以轉行成為資料分析師。

因為現在做資料分析師是對的，你從零開始，哪怕是專業班的人，你也是從零開始學習的，所以不要太擔心，如果你真的想了解，我想你可以找你的老師理解清楚。

我參加經濟學家考試的時候，沒有專業基礎，現在考了，我個人認為，只要你足夠努力，你就能成功，但如果你不努力，你肯定不會成功。 你可以和老師一起學習更多關於資料分析師的知識，為考試做好準備，然後努力工作。

當然可以，主要看你是否想從事這個行業，而如果你決定轉行，就得花時間去學習，你可以從頭開始學習，努力是有回報的，我在中鵬沒有基礎學習攝影，我選擇的方向更多的是提公升自己與否。

是的，要成為一名資料分析師，你需要獲得資料分析師證書，只要你有大專學歷就可以參加考試，不需要說你想成為專業人士，現在你可以和授權機構的老師一起學習這個，而且你只有經過專業培訓才能參加考試。

考試共設“資料分析基礎”、“量化管理”、“量化投資”和“戰略管理”四門課程，每門科目100分，及格分數60分。 最主要的是培養分析能力，只要認真跟著老師走，不會很困難。

每年有 4 次考試。 一般在每年的3月、6月、9月和12月中旬。

在舉行考試的地方有授權機構，在上海、廣東、深圳等都有授權機構，如中鵬、尚德等。 如沒有本地認可機構，測試將安排在最近的認可地點進行。

頒發的證書是中國商會資料分析專業委員會頒發的“資料分析師證書”。

你也可以轉行成為零基礎的資料分析師，即使不是相關專業，我也不覺得這有什麼大不了的。

大學專業也是白手起家，設計也是白手起家，這不就是真的嗎？

所以你還是對自己有信心的，如果你真的想測試資料，既然你真的想測試人力資源和資料，那就告訴你的老師，你怎麼知道你不嘗試就做不到呢？

是的，現在各行各業都離不開資料分析，難總有，但學習就是要克服困難。

是的，只要你努力學習，沒有學不到的專業，祝你早日轉行成功。

資料分析師需要參加以下領域的課程：

1）資料管理。

a. 資料採集。

企業需求：資料庫訪問、外部資料檔案讀取。

案例研究：使用產品資訊檔案演示與 SPSS 的資料讀入協同作用。

b. 資料管理。

企業需求：對大資料進行編碼、清理和轉換。

案例研究：使用銀行信用違約資訊檔案SPSS的過程。

1）選擇、合併和拆分資料，並檢查異常值。

2）新的變數生成，spss功能。

3） 使用 SPSS 轉換資料結構 – 轉置和重組。

4）常用的描述性統計分析函式。頻率過程、描述過程、探索過程。

c. 資料探索和報告呈現。

企業需求：探索企業級資料，主要涉及使用圖表。 SPSS 報告輸出。

案例研究：業務績效文件，如何生成精美清晰的報告。

1） 在製作報告之前檢查變數。

2）為不同型別的資料處理製作報告。

3）報告生成功能與其他選項的區別。

2）資料處理。

a. 相關性和差異分析。

b. 線性**。

業務需求：探索影響業務效率的因素，進一步提高業務效率。

案例分析：產品合格率影響因素分析及其**分析。

c. 因素分析。

企業需求：要提取影響企業效率的主要因素，進行重點投資案例分析：客戶購買力資訊研究。

d. 聚類分析。

業務需求：需要了解購買產品的客戶的資訊。

案例研究：客戶購買力資訊研究。

e、bootstrap。

案例研究：Bootstrap Sampling。

3）spss**。

SPSS應用程式。

首先，這不是乙個行業，只是乙個職業，這種累不累和公司關係很大，當然也和你的技能熟練程度有一定的關係，基本上做資料分析前期都是忙的，一小部分是比較閒的，主要看行業。

這樣做不好，你需要對數字敏感，如果你沒有很好的數學基礎，你需要對數字敏感。

我沒有感覺到。 目標。 此外，分析師需要熟悉各種分析方法，許多工作場景都是反覆試驗。

以下是資料分析師需要學習的幾件事：

1.統計。

對於網際網絡資料分析，沒有必要掌握太複雜的統計理論。 因此，按照本科教科書學習統計學就足夠了。

2.程式設計能力。

學習一門程式語言將大大提高處理資料的效率。 如果您只能在 Excel 上複製和貼上，則無法快速上手。

3. 資料庫。

資料分析師經常使用資料庫，如果不掌握它們就使用它們並不好。 學習如何構建表並使用 SQL 進行資料處理是一項基本技能。

4.資料倉儲。

許多人無法區分資料庫和資料倉儲，但簡單來說，資料倉儲記錄了所有歷史資料，旨在供資料分析師有效使用。

5.資料分析方法。

對於網際網絡資料分析師來說，可以看一下《精益創業》和《精益資料分析》，掌握常用的資料分析方法，然後根據你公司的產品進行調整和靈活組合。

6.資料分析工具。

通常建議使用 SAS、MATLAB 和 SPSS。

CDA行業標準由資料領域的行業專家、學者和知名企業在國際範圍內共同制定，並每年修訂更新，確保標準具有公開性、權威性和前沿性。 通過CDA認證考試的，可以獲得中英文的CDA認證證書。

要回答這個問題，資料分析師需要學習統計學、程式設計技能、資料庫、資料分析方法、資料分析工具等，精通Excel，熟悉並精通至少一種資料探勘工具和語言，具備撰寫報告的能力，並有紮實的SQL基礎。

資料營銷人員入門的必備資訊：

1.了解業務。

從事資料分析的前提是要了解業務，即熟悉行業知識，熟悉公司的業務和流程，最好有自己獨到的見解。

2.懂管理。

一方面是建立資料分析框架的要求，比如說確定分析思路，就需要用營銷、管理等理論知識來指導，如果你不熟悉管理理論，就很難建立資料分析框架，也很難進行後續的資料分析。 另一方面，用於為資料分析結論提供指導性分析建議。

3.了解分析。

它是指掌握資料分析的基本原理和一些有效的資料分析方法，並能夠靈活地應用到實際工作中，以便有效地進行資料分析。 基本分析方法包括：比較分析、群體分析、交叉分析、結構分析、漏斗分析、綜合評價分析、因子分析、矩陣相關分析等。

高階分析方法包括：相關性分析、回歸分析、聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析、對應分析、時間序列等。

4. 了解工具。

指掌握與資料分析相關的常用工具。 資料分析方法就是理論，而資料分析工具是實現資料分析方法理論的工具，面對越來越龐大的資料，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的資料分析工具來幫助我們完成資料分析工作。

5. 了解設計。

理解設計是指利用圖表有效地表達資料分析師的分析觀點，使分析結果一目了然。 圖表的設計是一件大事，比如圖形的選擇、版面的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。

第 1 步：統計概率的理論基礎。

這才是最重要的，千里之台，從土開始，最重要的是底層。 統計思維，統計方法，這裡首先是市場調研資料的獲取和整理，然後是最簡單的描述性分析，其次是常用的推論分析、方差分析，再到高階相關、回歸等多元統計分析，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應用。

主流的資料分析軟體有（從易到難）：Excel、SPSS、STATA、R、SAS等。 第一步是學習如何操作軟體，然後使用軟體對資料進行一步一步的處理和分析，最後輸出結果，驗證和解釋資料。

第 3 步：資料探勘或資料分析方向性。

其實資料分析也包括資料探勘，但在工作中會細分為分析和挖掘的方向，兩者已經不同了，而且資料探勘還涉及很多模型演算法，比如：關聯律、神經網路、決策樹、遺傳演算法、視覺技術等。

第四步：資料分析業務應用。

這一步也是最難學習的一步，行業不同，業務不同，不同業務所用的分析方法也是有區別的，實際工作就是解決業務問題，所以對業務的洞察很重要，而這種能力是需要在工作中一點一點積累起來的， 也許現在是做零售，會用一些相關的回歸方法，但轉行做電商，會用其他挖礦方法。雖然業務在不斷變化，但分析方法卻在不斷變化，因此掌握技術並在任何環境中使用它，僅取決於業務經驗的積累。

當然，最好從 CDA 獲得資料分析師證書。

第一職場網的“教練”職業規劃，有專門針對資料分析師的職業規劃，包括入職、職業成長路徑設計、行業選擇等，大家可以關注一下。

首先，資料分析的最終目標是促進業務轉型和增長，因此，雖然資料分析需要優秀的技術來產生資料，但核心要求是理解業務的能力。 如果你想轉行，你可以找到你現在的專業或行業和資料分析的組合，考慮從這個方面開始。 這樣，只要你專心學習技術知識，你就已經對這個領域有了了解。

例如，如果你以前從事過運營工作，可以考慮運營+資料分析，如果你之前在教育行業工作過，在選擇公司時盡量選擇教育相關行業。

現在你已經找到了收斂點，你就有了工作的方向，下一步就是專注於提高你的資料分析技能。

我們先開始吧，資料分析師是目前行業中比較新且比較熱門的職業，一般都是從業務資料分析開始的，如果你在資料系統和程式設計方面有一定的基礎，那麼上公升到資料探勘會更容易。 目前，業內一些資料科學家待遇真的很好，羨慕不已。

在CDA的三個月裡，我把學習方法總結為三個部分：一是關於理論：統計學和資料探勘理論是資料分析的基礎，傳統的統計理論和資料探勘演算法是必須學習的，但也必須有針對性，比如邏輯回歸、線性回歸、決策樹、隨機森林是目前金融行業應用最廣泛的。

其他演算法是可以理解的。 二、關於工具：Python是主流，你必須學習，如果你想進入金融行業，你必須了解SAS，網際網絡金融公司使用Python進行資料探勘，並使用SAS關聯Oracle資料庫進行資料提取和清洗。

三、行業定位：在學習資料分析之前，請先定位行業，這樣學習才能有針對性，盡早準備工具，優勢越大，工具是墊腳石之一。