“数据分析师还有前途吗？”这个问题真的是年年都有人问。在各个自媒体平台搜一下“数据分析师”，关注这个问题的人很多。
简单说一下，数据分析入行难度不高，这行的底薪确实会稍好些，至于3-5年后的前途，就得看入行后怎么成长了。那些说数据分析师天花板低，是因为他们根本没有去深入了解业务，也没有深入地学技术。对于努力成长的人来说，数据分析科学家的这个天花板是非常高的，年薪50w都很普通。所以说，2024年还是要学数据分析的。
如果你是数据分析小白或者刚好想学习数据分析，可以看下面的学习路线图。

如何学数据分析？
数据分析的入门知识，大体分为以下这些内容，只要拿出你大学时啃高数的状态，每周夯实一个基础，三个月基本能学成。
一
数据分析思维
为什么要学习数据分析思维？因为如果我们在分析一个问题前，思维缺失就会出现不知道问题出在哪里？学习数据分析思维就像是给大脑装了个GPS，当你面对一堆问题时，它就能帮你快速定位，找到解决问题的方向。如果没有这个思维，拿到数据就像是手里拿着一张地图，却不知道怎么用，完全不知道从哪儿开始。
常用的一些思维方式：

1、结构化思考
结构化思考是《金字塔原理》的核心观点，把问题拆分成不同的方向，把所有能想到的点子都列出来，然后把这些想法按类别分好，最后用思维导图把它们串起来，形成一个清晰的金字塔模型。

通过这种方式，可以更系统、更深入地思考问题，把一团麻变成一个表，就像是用放大镜观察细节，找到问题的核心。

2、业务化分析
业务化分析，就是把分析做到点子上，让分析结果能真正用得上，而不仅仅是一堆好看的数字和图表。这就需要数据分析师深入了解业务的每一个角落，然后把这些信息和具体项目结合起来，进行深入的分析。这样分析结果不仅仅是停留在纸面上，而是能够真正落地，对业务产生实际的影响。
要想对业务实实在在的帮助，一定要带着业务思维去深挖，站在业务人员或分析对象的角度去思考问题，找出现象背后的原因，或者用数据来推动业务的发展。
要培养这种业务思维，有几个方法：贴近业务，换位思考，积累经验，多参与实际的业务分析，通过实践来积累经验。
此外，在特定的业务场景下，还有一些基础的分析方法可以帮助我们构建分析模型，比如：
·象限法：通过两个维度将数据分为四个象限，帮助我们快速识别问题和机会。
·多维法：从多个角度分析数据，以获得更全面的视角。
·假设法：基于假设进行分析，然后通过数据来验证这些假设。
·指数法：使用指数来衡量业务的增长或衰减趋势。
·二八法：即帕累托原则，关注最重要的20%因素，它们往往能产生80%的效果。
·对比法：通过比较不同时间段或不同对象的数据，找出差异和趋势。
·漏斗法：分析业务流程中的各个阶段，找出瓶颈和改进点。
这些思维模型就像是不同的工具，每种工具都适合不同的场景。通过对这些思维模型的学习和训练，我们可以更有效地观察事物、分析问题，提高解决问题的成功率。
二
硬技能
Excel
学习Excel是一个循序渐进的过程
基础的：简单的表格数据处理、筛选、排序
函数和公式：常用函数、高级数据计算、数组公式、多维引用、function
可视化图表：图形图示展示、高级图表、图表插件
数据透视表、VBA程序开发……
按照这个方法，先过一遍基础，了解个大概，然后去找些案例练习。多逛逛excelhome论坛，平常多思考如何用excel来解决问题。
另外，现在Excel的AI工具很多，能很快提升效率，可以关注这5个小工具。
【干货】5款超强大的AI数据分析工具，建议收藏 
SQL
做数据分析，取数、清洗数据，基本都要依赖SQL。初入门阶段，对于数据库不必太焦虑，只需了解常用的数据库类型，能够在现有的表格里面查询出数据，能够更新数据对数据进行重编码，知道怎么增加添加数据，把数据变得规整就行。
理解主键，索引等含义和用处；导入导出数据可以使用工具，分析数据可以使用OBDC或者其他的接口对数据库进行连接。
取数的排序，做数据的交集并集，数据转换，数据表合并等这些，最好也能掌握。

统计学
为什么要学统计学？
数据怎么能说话呢，算出一个数据，怎么知道这个数据是好还是坏？有多好有多坏？两组数据呈现在你面前，怎么判断这两组数据是否有明显差异？
要回答这些问题，就必须要用到统计学知识，而不是相信自己的眼睛，因为眼睛有时候也会说谎，你看到的“好”不一定是好，你看到的“没有差异”不代表没有差异。
对于大部分数据分析师来说，并不需要掌握的那么全面和深入，我们只需要掌握部分知识点，理论如果暂时搞不懂，只要先知道在什么场景下用就行，用起来你才会慢慢地搞懂！

数据可视化
可视化说白了是一种表达，数据分析结果表达的是否到位，领导是否认同，工资涨不涨，全靠这可视化。
如何选择最佳的图表类型？趋势性、相关性、分布性、周期性、地理位置分布性……
颜色和字体等细节样式方面，如何进行更加美观的调配？
布局设计原则，故事性布置可视化仪表板，报告的标题和结论注释，以及整体展现的逻辑性。还有很多可视化的陷阱，都需要认真学习。

如何高效学习数据分析

在学习这块，觉得效率和实用最重要，看不好的书，看无用的书，往往感动了自己，却做不出感动上司和领导的成绩，你的能力并没有得到提升。
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“CDA数据分析师认证”是一套科学化，专业化，国际化的人才考核标准，共分为CDA LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ三个等级，涉及行业包括互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等，涉及岗位包括大数据、数据分析、市场、产品、运营、咨询、投资、研发等。该标准符合当今全球数据科学技术潮流，可以为各行业企业和机构提供数据人才参照标准。
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