数据分析师已经存在多年，然而，从2018年开始这个职业的需求量猛增，数据分析师的前景已经很不错了！预计到2025年，“数??据分析师”将成为最抢手的职位之一。由于这种现象，我们看到了数据分析师的崛起。许多研究预测，这一角色将成为未来的主力军。对于很多想转型做数据科学家的朋友来说，职业方向的转变不是一蹴而就的。你需要对这个行业有一定的了解，并匹配你的知识和能力结构。很多还没有入行的同学通常有一个认知误区：认为只要学了Python就可以做数据分析师。这是错误的！让我们首先了解数据分析师的工作。不同行业数据分析从业者的工作内容和职责：从事数据分析，学习做日常销售和库存表，产品销售预测，库存计算和预警流量分析相关表，审核数据分析和挖掘人员提供产品优化数据支持，验证产品改进效果为高层提供邮件和报告互联网+分析KPI指标监控各种周期性报告对某个业务问题做分析报告对业务进行线下建模和分析成为数据有什么要求分析师？理论知识要广泛，涉及数学、市场和技术。要求和数据敏感性，包括统计知识、市场调研、模型原理等。常规分析工具的使用，包括数据库、数据挖掘、统计分析工具、常用软件（Python、Excel、PPT、思维导图）等。具有一定的业务理解能力，能够理解业务背后的业务逻辑。因为只有理解了业务问题，才能转化为数据分析问题，才能满足部门的要求。数据报告和数据可视化功能。再好的数据分析，如果不能用漂亮的方式“表达”出来，效果也会大打折扣。现在大多数工作都要求你具备逻辑分析能力，尤其是对数据的分析和理解。在数据化运营理念深入的今天，像BAT这样的大型互联网公司强调全员参与数据化运营，将数据分析作为一种能力进行培训也一定是未来的趋势。数据分析师所需要的能力和知识可以从数据分析的四个步骤来理解，也就是四个步骤：数据获取、数据处理、数据分析、数据呈现。数据获取数据获取看似简单，但需要把握业务对问题的理解，转化为数据问题去解决。说白了，就是需要什么数据，从哪些角度去分析，定义好问题之后，再收集数据。这个环节要求数据分析师有结构化的逻辑思维。推荐书籍：《金字塔原理》、麦肯锡三部曲：麦肯锡意识、工具、方法推荐工具：思维导图工具（Xmind\百度脑图等）数据处理数据处理需要掌握高效的工具。目前可以说，在数据科学领域，没有比Python更能胜任数据处理和数据分析任务的了。即使在人工智能算法研究领域，算法研究者仍然更喜欢Python作为研究工具。Python不仅是一种编程语言，还是数据挖掘、机器学习等技术的基础，有利于自动化工作流的建立；Python入门并不难，对数学要求也不高。重要的是知道如何表达算法逻辑；Python有很多打包的工具库和命令。我想做的是使用哪些数学方法来解决一个问题并构建它。想要快速上手Python数据分析，必须使用Python相关的工具包：（1）Python最大的特点是拥有庞大活跃的科学计算社区，使用python进行科学计算的趋势是变得越来越明显。(2)由于Python不断改进库，它已成为数据处理任务的绝佳替代方案。结合其在通用编程方面的强大实力，完全有可能将Python作为一种语言来构建以数据为中心的应用程序。程序，包括：NumpyScipyPandasmatplotlib，一个常用的高级数据分析库，nltkigraphscikit-learn(3)作为一个科学计算平台，Python可以轻松集成C、C++和Fortran代码。分析数据分析数据往往需要各种统计分析模型，如关联规则、聚类、分类、预测模型等。常用的数据分析方法：相关分析、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、时间序列比较分析、分组分析、交叉分析、结构分析、漏斗图分析、综合评价分析方法因子分析法矩阵相关分析基础分析法高级分析法数据呈现掌握任何一种可视化工具，可以对处理后的数据进行自由可视化分析，图表效果会非常通俗易懂，Python本身也有丰富的可视化功能工具该库可免费使用。很多数据分析工具已经涵盖了数据可视化的部分。只需要对数据结果进行有效的呈现和汇报，可以用word\PPT\H5等方式展示。总结：近年来，随着各行业对数据理解和探索的需求，数据科学的重要性日益凸显。那么数据科学的整体工作流程是什么样的呢？数据分析在整个工作流程中的地位和作用是什么？想要入门做数据分析，需要掌握哪些语言和工具？我这里有1、110道面试真题和Python面试全集[]()2、Python必备开发工具(超实用的安装包和教程)[]()3、300份！Python精选电子书与学习路线思维导图（从入门到神奇）[]()4、Python与数据分析与挖掘实战案例[]()[]()**需要完整资料的朋友可以私信我》蟒蛇”哦
