我想转行做数据分析师，怎么入门？
需要一定的知识储备和对业务的基本了解及运用。对于希望转行数据分析的零基础小白们，在对于进入数据分析行业需要学什么、数据分析行业薪酬待遇如何、如何更好地掌握数据分析领域的技能，都是一脸茫然。因此本文给出一些建议，针对想要转行数据分析行列且是零基础转行的小伙伴们。
一、知识储备
数据分析作为一门交叉学科，需要掌握多方面的知识。
数学与统计基础，数据分析是指运用统计方法和分析工具对大量数据进行分析，挖掘出其潜在规律及价值，为经营决策提供科学严谨的理性依据。其中当然离不开数学与统计学的知识，需要有微积分、线性代数、概率论与数理统计等相关的知识储备才行。
数据的存储便离不开使用数据库，需掌握SQL数据库语言在关系型数据库系统中进行增删改查等操作才行。数据分析的进阶需要会使用一门或多门编程语言，如Python和R，这将会使你的数据分析变得更加高效。如果需要的话可以学习常用的分类、回归、聚类和降维等的常用算法以及它们的优缺点和使用场景，这将是你转行进入公司的加分项哦。
二、行业分析
在学习数据分析的知识方面也不能落下对各个数据岗位的了解，接下来介绍数据分析行业中岗位，大致分为四个方向：数据分析、数据挖掘、数据开发、数据产品。
数据分析师从事数据采集、整理、分析，发现问题，分析问题，得出结论，为公司的决策层提供数据支持。偏向于业务。数据挖掘工程师或者算法工程师利用模型训练数据，从海量数据中挖掘规律，预测或分类对象，主要偏向编程和算法，对统计理论知识要求偏高。数据开发工程师设计、搭建并维护基础设施，以提供数据收集、存储、处理、计算等平台。偏代码开发，需要在代码能力上弥补，但与纯技术栈的程序员相比需要一定的业务逻辑。
三、心态历练
1、一定要用细心、耐心、和平静的心态去做数据分析。数据分析是个细活，根据二八原则，其中数据的处理将占去数据分析中的八成时间，如果数据处理不当将影响接下来的分析，需要良好的心态减少犯错误的概率。
2、具有独立思考与换位思考的能力。数据分析并不仅仅是为了完成一些业务上面的数据需求和论证。数据分析者应该在理解业务的基础上，要有自己独特的见解，扩大自己的思考范围，提升洞察力。同时要换位思考，从多角度看待数据和使用数据。不同的人，不同的角度看问题都能得到不同的效果。
注意事项：
1、互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。
2、与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。
3、就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。
4、此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。
