从零开始的职业可以转为数据分析师吗？

我认为任何行业都可以从0基础开始，我们不能学习就可以学习，人们活着就是为了学习。 只要你想学，你就可以去，更何况这个行业现在很火，我们公司的数据工程师薪水也不错。 数据分析师应该学习所有理论知识，其中可能涉及到数学，和专业老师一起学会更快，毕竟你没有基础，所以你要和老师打好基础。

零基础的人也可以转行成为数据分析师。

因为现在做数据分析师是对的，你从零开始，哪怕是专业班的人，你也是从零开始学习的，所以不要太担心，如果你真的想了解，我想你可以找你的老师理解清楚。

我参加经济学家考试的时候，没有专业基础，现在考了，我个人认为，只要你足够努力，你就能成功，但如果你不努力，你肯定不会成功。 你可以和老师一起学习更多关于数据分析师的知识，为考试做好准备，然后努力工作。

当然可以，主要看你是否想从事这个行业，而如果你决定转行，就得花时间去学习，你可以从头开始学习，努力是有回报的，我在中鹏没有基础学习摄影，我选择的方向更多的是提升自己与否。

是的，要成为一名数据分析师，你需要获得数据分析师证书，只要你有大专学历就可以参加考试，不需要说你想成为专业人士，现在你可以和授权机构的老师一起学习这个，而且你只有经过专业培训才能参加考试。

考试共设“数据分析基础”、“量化管理”、“量化投资”和“战略管理”四门课程，每门科目100分，及格分数60分。 最主要的是培养分析能力，只要认真跟着老师走，不会很困难。

每年有 4 次考试。 一般在每年的3月、6月、9月和12月中旬。

在举行考试的地方有授权机构，在上海、广东、深圳等都有授权机构，如中鹏、尚德等。 如没有本地认可机构，测试将安排在最近的认可地点进行。

颁发的证书是中国商会数据分析专业委员会颁发的“数据分析师证书”。

你也可以转行成为零基础的数据分析师，即使不是相关专业，我也不觉得这有什么大不了的。

大学专业也是白手起家，设计也是白手起家，这不就是真的吗？

所以你还是对自己有信心的，如果你真的想测试数据，既然你真的想测试人力资源和数据，那就告诉你的老师，你怎么知道你不尝试就做不到呢？

是的，现在各行各业都离不开数据分析，难总有，但学习就是要克服困难。

是的，只要你努力学习，没有学不到的专业，祝你早日转行成功。

数据分析师需要参加以下领域的课程：

1）数据管理。

a. 数据采集。

企业需求：数据库访问、外部数据文件读取。

案例研究：使用产品信息文件演示与 SPSS 的数据读入协同作用。

b. 数据管理。

企业需求：对大数据进行编码、清理和转换。

案例研究：使用银行信用违约信息文件SPSS的过程。

1）选择、合并和拆分数据，并检查异常值。

2）新的变量生成，spss功能。

3） 使用 SPSS 转换数据结构 – 转置和重组。

4）常用的描述性统计分析函数。频率过程、描述过程、探索过程。

c. 数据探索和报告呈现。

企业需求：探索企业级数据，主要涉及使用图表。 SPSS 报告输出。

案例研究：业务绩效文档，如何生成精美清晰的报告。

1） 在制作报告之前检查变量。

2）为不同类型的数据处理制作报告。

3）报告生成功能与其他选项的区别。

2）数据处理。

a. 相关性和差异分析。

b. 线性**。

业务需求：探索影响业务效率的因素，进一步提高业务效率。

案例分析：产品合格率影响因素分析及其**分析。

c. 因素分析。

企业需求：要提取影响企业效率的主要因素，进行重点投资案例分析：客户购买力信息研究。

d. 聚类分析。

业务需求：需要了解购买产品的客户的信息。

案例研究：客户购买力信息研究。

e、bootstrap。

案例研究：Bootstrap Sampling。

3）spss**。

SPSS应用程序。

首先，这不是一个行业，只是一个职业，这种累不累和公司关系很大，当然也和你的技能熟练程度有一定的关系，基本上做数据分析前期都是忙的，一小部分是比较闲的，主要看行业。

这样做不好，你需要对数字敏感，如果你没有很好的数学基础，你需要对数字敏感。

我没有感觉到。 目标。 此外，分析师需要熟悉各种分析方法，许多工作场景都是反复试验。

以下是数据分析师需要学习的几件事：

1.统计。

对于互联网数据分析，没有必要掌握太复杂的统计理论。 因此，按照本科教科书学习统计学就足够了。

2.编程能力。

学习一门编程语言将大大提高处理数据的效率。 如果您只能在 Excel 上复制和粘贴，则无法快速上手。

3. 数据库。

数据分析师经常使用数据库，如果不掌握它们就使用它们并不好。 学习如何构建表并使用 SQL 进行数据处理是一项基本技能。

4.数据仓库。

许多人无法区分数据库和数据仓库，但简单来说，数据仓库记录了所有历史数据，旨在供数据分析师有效使用。

5.数据分析方法。

对于互联网数据分析师来说，可以看一下《精益创业》和《精益数据分析》，掌握常用的数据分析方法，然后根据你公司的产品进行调整和灵活组合。

6.数据分析工具。

通常建议使用 SAS、MATLAB 和 SPSS。

CDA行业标准由数据领域的行业专家、学者和知名企业在国际范围内共同制定，并每年修订更新，确保标准具有公开性、权威性和前沿性。 通过CDA认证考试的，可以获得中英文的CDA认证证书。

要回答这个问题，数据分析师需要学习统计学、编程技能、数据库、数据分析方法、数据分析工具等，精通Excel，熟悉并精通至少一种数据挖掘工具和语言，具备撰写报告的能力，并有扎实的SQL基础。

数据营销人员入门的必备信息：

1.了解业务。

从事数据分析的前提是要了解业务，即熟悉行业知识，熟悉公司的业务和流程，最好有自己独到的见解。

2.懂管理。

一方面是建立数据分析框架的要求，比如说确定分析思路，就需要用营销、管理等理论知识来指导，如果你不熟悉管理理论，就很难建立数据分析框架，也很难进行后续的数据分析。 另一方面，用于为数据分析结论提供指导性分析建议。

3.了解分析。

它是指掌握数据分析的基本原理和一些有效的数据分析方法，并能够灵活地应用到实际工作中，以便有效地进行数据分析。 基本分析方法包括：比较分析、群体分析、交叉分析、结构分析、漏斗分析、综合评价分析、因子分析、矩阵相关分析等。

高级分析方法包括：相关性分析、回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、时间序列等。

4. 了解工具。

指掌握与数据分析相关的常用工具。 数据分析方法就是理论，而数据分析工具是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具来帮助我们完成数据分析工作。

5. 了解设计。

理解设计是指利用图表有效地表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。 图表的设计是一件大事，比如图形的选择、版面的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

第 1 步：统计概率的理论基础。

这才是最重要的，千里之台，从土开始，最重要的是底层。 统计思维，统计方法，这里首先是市场调研数据的获取和整理，然后是最简单的描述性分析，其次是常用的推论分析、方差分析，再到高级相关、回归等多元统计分析，掌握了这些原理，才能进行下一步。

第二步：软件操作结合分析模型进行实际应用。

主流的数据分析软件有（从易到难）：Excel、SPSS、STATA、R、SAS等。 第一步是学习如何操作软件，然后使用软件对数据进行一步一步的处理和分析，最后输出结果，验证和解释数据。

第 3 步：数据挖掘或数据分析方向性。

其实数据分析也包括数据挖掘，但在工作中会细分为分析和挖掘的方向，两者已经不同了，而且数据挖掘还涉及很多模型算法，比如：关联律、神经网络、决策树、遗传算法、视觉技术等。

第四步：数据分析业务应用。

这一步也是最难学习的一步，行业不同，业务不同，不同业务所用的分析方法也是有区别的，实际工作就是解决业务问题，所以对业务的洞察很重要，而这种能力是需要在工作中一点一点积累起来的， 也许现在是做零售，会用一些相关的回归方法，但转行做电商，会用其他挖矿方法。虽然业务在不断变化，但分析方法却在不断变化，因此掌握技术并在任何环境中使用它，仅取决于业务经验的积累。

当然，最好从 CDA 获得数据分析师证书。

第一职场网的“教练”职业规划，有专门针对数据分析师的职业规划，包括入职、职业成长路径设计、行业选择等，大家可以关注一下。

首先，数据分析的最终目标是促进业务转型和增长，因此，虽然数据分析需要优秀的技术来产生数据，但核心要求是理解业务的能力。 如果你想转行，你可以找到你现在的专业或行业和数据分析的组合，考虑从这个方面开始。 这样，只要你专心学习技术知识，你就已经对这个领域有了了解。

例如，如果你以前从事过运营工作，可以考虑运营+数据分析，如果你之前在教育行业工作过，在选择公司时尽量选择教育相关行业。

现在你已经找到了收敛点，你就有了工作的方向，下一步就是专注于提高你的数据分析技能。

我们先开始吧，数据分析师是目前行业中比较新且比较热门的职业，一般都是从业务数据分析开始的，如果你在数据系统和编程方面有一定的基础，那么上升到数据挖掘会更容易。 目前，业内一些数据科学家待遇真的很好，羡慕不已。

在CDA的三个月里，我把学习方法总结为三个部分：一是关于理论：统计学和数据挖掘理论是数据分析的基础，传统的统计理论和数据挖掘算法是必须学习的，但也必须有针对性，比如逻辑回归、线性回归、决策树、随机森林是目前金融行业应用最广泛的。

其他算法是可以理解的。 二、关于工具：Python是主流，你必须学习，如果你想进入金融行业，你必须了解SAS，互联网金融公司使用Python进行数据挖掘，并使用SAS关联Oracle数据库进行数据提取和清洗。

三、行业定位：在学习数据分析之前，请先定位行业，这样学习才能有针对性，尽早准备工具，优势越大，工具是垫脚石之一。