我的转行心路历程

各位观众大家好！很高兴以这样的方式和大家交流。最近，接触了很多转行做数据分析的同学，直喊“迷茫”、“彷徨”、“不知所措”。听了他们的心境与遭遇，虽不能感同身受，但可以拨云散雾。今天，我就认认真真地讲一讲如今大火特火的数据分析岗位到底是干嘛的？！当然了，一篇文章是不够的，我准备分为三篇文章来清楚的讲述。

背景篇

说起数据分析，很多萌新、转行的小白认为是新兴行业。其实不然，数据分析的历史久远。其实，古代人也懂数据分析。据记载，古埃及就有收集河道的潮涨潮落的数据，从而得出一般的规律，指导生产。还有我国古代就知晓二十四节气等，古人还会收集每年的粮食收成，用大量的数据来总结规律，进而推测什么时候会大旱，什么时候是丰收年等等。后面随着统计科学的发展，创建了时间序列分析方法。当代更是如此，数据分析的例子比比皆是。

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根据员工人效产出来指导招聘

本人之前的工作中，真实用到了通过数据分析来确定是否招人，有相应的指标作为衡量。

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根据历史销售数据来预测销量

有一个比较典型的例子是seven eleven的数据分析师根据往年的销售数据成功预测了某月份的销量，指导进货等。

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根据用户特征来进行客户分类

银行内部会对客户进行分析，根据大量特征，性别、职业、年龄等等去给客户贴标签，精准营销。

大数据杀熟

我最早听说数据分析是缘于大数据杀熟。在16年左右，外卖行业如雨后春笋般疯狂生长，快速抢占市场，获得客源。美团、饿了吗、百度等都在开展外卖业务，同一时间，大数据杀熟出现在各大新闻中。举个简单的例子，比如你连续几次订购的外卖均在35元以上，那么当你再次使用外卖平台时候，为你推荐的店铺，菜品均价基本都是30元以上，甚至更高。针对这件事，我亲自做过实验。当我打开美团外卖时候，我周围的店铺单品消费都在30以上。可是，我最喜欢吃的东北烤肉拌饭就在我家楼下，却并没有出现在推荐列表中，也没有出现在附近的商家里。必须亲自搜索，才勉强搜索出来。我想，这就是基于你历史数据做出的智能推荐。当年感叹到：真神奇！

分析的意义

通过这个案例也许聪明的你就知道了，原来数据分析想达到的是智能化推荐、量化营销、科学决策等，就是一种通过数据分析，达到“知道你需要，刚好我还有”的默契。这才是大家所追捧的数据分析，能够真正实现智能的营销，推动业绩的增长，高效地创收。当然，数据分析的应用远不止此，还有机器学习，自然语言处理，人工智能等等方面。

既然数据分析这么火爆，我也来学习吧。于是，大家都抱着相同的想法开始进行数据分析的学习。有需求就有市场，有市场就有培训机构。手动滑稽~大家都默契地前往培训机构学习。【嘿嘿，此处预留广告位】机构的好处是能够帮你介绍工具的使用，面试的技巧，坏处就是讲的都是空洞的理论，和现实工作脱节。

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传统数据分析

传统的以使用excel为主的数据分析，往往数据量不是特别大，情况也不是多么复杂，但是更加考验一个人对业务的理解能力。

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常见数据分析

大多数以使用sql为主的数据分析，这种类型的数据分析，数据规模也有一定的量，还可能涉及数据建模等

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大数据分析

火爆的以使用大数据处理工具的大数据分析，会应用到Hive数仓，spark，flink等大数据处理框架。

三大类岗位，对从业人员的技能，学历要求都各不相同。做一行爱一行，既然都决定了转行，我们就要想着如何利用好身边的资源、机构的力量，成功转行。话说回来，哪些工具是数据分析必备？什么场景使用什么呢？我们下期讲解工具篇。

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“在看”的永远18岁~