就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员流失；利用会员的购买数据，挖掘会员的潜在需求，提供销售，扩大影响力等等。

非常的好

目前很多数据分析后的结果，展示的形式很多，有各种图形以及报表，最早的应该是简单的几条数据，然后搞个web页面，展示一下数据。早期可能数据量也不大，随便搞个数据库，然后SQL搞一下，数据报表就出来了。但是数据量大起来怎么分析呢？数据分析完了怎么做传输呢？这么大的数据量怎么做到实时呢？分析的结果数据如果不是很大还行，如果分析的结果数据还是很大改怎么办呢？

伴随着阿里集团在美国上市，互联网金融的大戏进入高潮，大数据、云计算以及互联网金融等几年前对公众还很陌生的技术术语，迅速成为社会热点。这些底层技术以移动互联的用户体验呈现出来，不仅通过互联网产品改变了人们的衣食住行，更通过互联网金融产品开始冲击“智力博弈巅峰”的金融业。

感谢楼主的分享，顶一个先

数据分析师：在大数据时代下，别人真的可能比你自己还了解你自己。而大数据同时还是智能生活的核心驱动力之一，保护好大数据“钻石矿”不仅能够避免信息的泄露，剔除“假钻石”，还能使得人们能够安心享受智能生活的美好。

数据的方式出现了3个变化：第一，人们处理的数据从样本数据变成全部数据；第二，由于是全样本数据，人们不得不接受数据的混杂性，而放弃对精确性的追求；第三，人类通过对大数据的处理，放弃对因果关系的渴求，转而关注相互联系。这一切代表着人类告别总是试图了解世界运转方式背后深层原因的态度，而走向仅仅需要弄清现象之间的联系以及利用这些信息来解决问题。

数据分析师最需要的基本素质是什么，很多人会回答，不是要统计学知识吗，不是要会一些工具吗，说得对，也不对，统计学等只是数据分析的术，而我更强调的却是道，做好数据分析与写诗文一样，真正的关键在技巧之外，即业务能力、思考能力及沟通能力三样，这些能力很多人天生就有，而很多人需要艰苦的训练获得，甚至训练也不可得。

数据分析师最需要的基本素质是什么，很多人会回答，不是要统计学知识吗，不是要会一些工具吗，说得对，也不对，统计学等只是数据分析的术，而我更强调的却是道，做好数据分析与写诗文一样，真正的关键在技巧之外，即业务能力、思考能力及沟通能力三样，这些能力很多人天生就有，而很多人需要艰苦的训练获得，甚至训练也不可得。

一般想要成为数据分析师的人大致有三类：

第一类是非计算机专业的在校生，不知道怎么回事，反正就是对数据感兴趣了，然后想毕业之后从事相关工作，但对职位要求、该做什么准备一无所知，处于懵懂期;

第二类是互联网公司的产品经理和运营经理，及少数的市场经理。这些人在实际工作中，发现确实数据很有用，但对自己的数据分析能力感到不满意，进而想做出提升;

第三类是传统企业的业务人员，也是不知道怎么就对数据感兴趣了，想要从事数据分析相关的岗位，但缺少时间系统学习，工作经历又不足以支撑自己跳到数据分析职位。

对于不同的背景，采用一样的方法去训练，显然是不合理的。我先来讲解一下数据相关的角色以及职责，说不定你认识清楚了就不想成为数据分析师了，就可以不用往下看了。如果还有信心，那我就介绍一下要学习的基础内容，然后再介绍进阶的内容。

非常好，学习一下

再次感谢题主

大数据时代到来，如何从数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识，为决策层的提供有力依据，为产品或服务发展方向起到积极作用，有力推动企业管理的精益化，对于每个企业都意义重大，而这些工作，大多需要数据分析师才能完成，但如何才能成为一个合格的数据分析师呢？

数据分析是一门技术，也是一门艺术！好的数据分析师不仅要知识结构全面，而且对业务也要有很好的理解。

数学知识是数据分析师的基础知识。
对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。
对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。
而对于数据挖掘工程师，除了统计学以外，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。

零基础学习数据分析，最大的老师只能是自己，不会有任何一篇文章一夜教人成为数据分析师。我带过愿意学习并且成长很快的实习生，也教导过有兴趣但依旧带不出节奏的同事。前者是主动学习，后者是止于兴趣的被动学习。
因为是零基础，所以才更需要主动性。数据分析本事是发展很快的行业，几年前会SQL就行，现在得了解些MR和HIVE，过几年SparkSQL也许就是必备，如果想在这一行做的好一些。持续的学习是必须的能力。或者基础不如其他人，至少学习性别输吧。

数据分析师一定要耐心的和业务人员多多沟通，一来可以提高你的工作效率，以免重新返工，二来就是借此机会和业务员人员聊聊天，了解业务，彼此建立信任的关系。毕竟数据分析师是为了业务服务的，离业务太远的数据分析就是空中阁楼，是不接地气的。

数据分析师平均工资为10920元。其中，5-8K的薪资水平占31.96%，位列第一；2-5K的薪资水平占25.05%，位列第二；8-12K的薪资水平占21.14%，位列第三。
薪资水平的高低也与数据分析师的工作经验，以及数据分析师所在的区域有关。有3-5年工作经验的数据分析师，薪资一般在10K以上，而有5-10年工作经验的数据分析师，薪资水平保持在15K以上；而有10年以上工作经验的数据分析师，薪资水平可以达到20K以上。

数据分析师如何入门，学习周期又需要多久，这是很多初学者的心态，我觉得这个可以看一下各大网站的招聘，比如，国内知名互联网数据分析师的招聘要求，进行自我对照，即可知道需要做哪些准备？
这是某互联网巨头的数据分析师职位要求 ：
1. 计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；
2. 具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL；
3. 三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作；
4. 对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳；
5. 具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；
6. 富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。

thanks

数据分析的本质是找到解决之道

从20世纪90年代起，欧美国家开始大量培养数据分析师，直到现在，对数据分析师的需求仍然长盛不衰，而且还有扩展之势。根据美国劳工部预测，到2018年，数据分析师的需求量将增长20%。就算你不是数据分析师，
但数据分析技能也是未来必不可少的工作技能之一。在数据分析行业发展成熟的国家，90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。

一名数据分析师，除了技术能力之外，还有其他事项可以提升工资水平吗？肯定是有的。首先你要明白老板关心什么数据指标，然后你要做的就是去记住他，不能老板问你的时候还要看报表，这样肯定是行不通的，一定要做到心中有数，熟悉公司业务关键指标，才能给公司提供更好的分析，这样工资就有更大的提高空间了。

谢谢楼主

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谢谢分享

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Big Data MBA: Driving Business Strategies with Data Science