1樓：人從眾
我是去年開始轉行資料分析的，這兩年資料分析很火，現在資料分析崗要求越來越高，基本都要求Excel、SQL、Python、BI，可以說現在轉行資料分析其實有點晚了。
不同的行業都有資料分析的崗位，包括遊戲、金融、電商、廣告等等，而且很多製造業也都開始重視資料了。
個人建議如果資料分析找不到合適的，也可以擴大範圍，從運營做起，曲線救國，其實很多運營都是要求具備資料分析能力的~可以多投投資料運營的崗位。
乾貨！史上最全的資料分析教程！轉行資料分析看這一篇就夠了！（附資源鏈結）
2樓：宋天龍
真正有點感覺時，在面對乙個資料分析課題時，你會有類似這樣的想法：
業務關注的問題是什麼？具體用什麼資料表現？
業務反饋的問題，在你看來確實是乙個「問題」嗎？還是只是乙個表面或片面認知？
出現這個問題到底有哪些原因，我該從哪些方向著手？
如果這個問題解決了，我會給業務帶來哪些價值，有哪些應用場景或落地點，而不僅僅是乙個統計結果、報表或報告？
上面回答的是「怎樣才能算真正進去這個行業。」
下面再說說，你提到的其他問題：
晚嗎？基於你以前也是做資料相關工具且具有excel、sql基於，並在自學python，那麼可以肯定更懂回答是，你會很快就入門，所以不晚。入門的標準是你能比較熟練的根據業務需求提取資料、彙總資料、清洗資料並能通過基本的資料統計分析方法得到資料結果。
然後為業務的結果診斷、原因和特徵分析等提供輔助支援。
前做過兩年資料統計，Excel用的不錯，SQL初學，接觸過一些簡單的資料，其他的都不會。最近準備自學Python
其他的都不會。一般而言，資料分析用到的知識會包括以下幾個方面：
資料工具：取數用SQL（當然你已經了解），資料清洗、轉換、分析和建模的話，一般根據實際需求，普通的excel就能搞定；資料量稍微大點的用R、Python等都可以，或者用SPSS或Clementine（現在這兩個都改名了）也不錯，也有金融行業用SAS的。掌握除了excel外的至少一門工具（建議從python或R裡面選），工具層面基本差不多，能應付大多數（80%以上）場景了。
資料常識：統計學、資料探勘這些都是資料工作的基本知識，如果你不是專業出身，看基本書就能了解個大概。《深入淺出資料分析》、《漫畫統計學》、《資料探勘概念與技術》。
業務經驗：業務經驗需要積累，並且是資料分析師最主要的軟實力之一。優先定位到乙個行業，把乙個行業的分析課題做透徹，然後在拓展行業去增加視野。
也可以看基本實戰的書《資料探勘與資料化運營實戰思路、方法》。
題主25歲，很年輕；大專學歷也沒關係，80%以上的公司都可以進。所以你的時機就在當下！加油！
我想現在開始學習資料分析，並從事資料分析師一職，但感覺心有餘力不足。？
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