1樓：雲夕碎筆
搬一下自己前段時間寫的乙個答案。我想可以解答題主的部分疑惑。想必題主看完也會明白自己為什麼總是突破不夠。
想把資料分析工作做好通常需要大量實踐。我認為資料分析通常需要以下技能。
1.程式語言。這裡面主要需要的技能點在sql以及python。
從我個人角度看，工作中可能70%的工作場景是用sql，用python主要是用來做機器學習建模或者一些sql很難解決的問題。
2.問題轉化與拆解能力。由於我們在分析過程中經常會面臨一些繁雜而難以解決的問題，這個時候很考驗我們的工作能力。
有時業務方會丟擲乙個很難解決的問題。這個時候我們完全按照業務需求進行分析通常很難走下去。於是我們需要對問題進行轉化，拆解。
直到最終發現症狀並提出解決方案。
3.溝通能力。乙個好的分析如果不能以好的溝通方式傳達出去，那最終也只會埋沒在企業繁雜的資訊流中。我們要做的不僅是發現問題，更重要的是把問題與解決思路傳達出去。
2樓：艾木
我覺得還是需要報乙個資料分析的學習班，跟著班系統地學習一下，然後再自己去摸索，經過不斷地反思和實踐，你就會學會資料分析的思維方式。
3樓：孫墨
找個工作多年的大牛，態度溫柔含情脈脈的舔他，讓他告訴你讀哪些書，然後姿勢要對，系統學習，整本書從頭到尾細細啃下，勤作筆記有空最好溫習，寫專案（這是找工作的關鍵）。
另外時刻記住一句話——選擇比努力重要，作啥事之前考慮下投入產出比。
4樓：杜超
資料分很多方向，一般人以為什麼都需要會。什麼都學，什麼都學習不系統，最後時間浪費了一事無成。
杜超：資料分析師分哪些方向，
當你決定做資料分析師的時候，你就需要知道
杜超：如何快速成為資料分析師？
資料分析師自學之路如何？
冷凡 我就是自學轉行到資料分析行業內的。學習的路徑是EXCEL MYSQL Power bi python 資料分析師 大學的專業是心理學，從業近兩年了我在這個問題下有近詳細的描述。如何成長為一名資料從業者，可以說下你的經歷麼？不負好時光的回答 知乎 https www. ENTER BACK 個人...
物流行業有什麼重要的指標，如何進行資料分析？
大道五十 可以運用DEA模型進行物流產業效率的測度，通過調整投入變數的幅度以使非DEA 有效變為DEA有效。利用DEA模型衡量物流產業效率的優勢有以下三點 1 物流產業系統自身多投入 多產出，各個指標之間難以確定具體的函式關係。DEA莫西性適用於多個輸入與輸出指標之間沒有直接函式關係的情形。2 物流...
自學資料分析有工作前景嗎？
張同樂 有的，對各種白領都是加分項，技術不白學，可以用到工作中，跳槽也能漲薪 有一套Python自動化辦公，裡面就是偏向於加分的技術內容 https DeltaF 你到底要幹嗎？至於學什麼業務，學什麼分析工具都是次要的。工作前景肯定是有的，這是個趨勢。網際網路越來越發達，資料越來越多越繁瑣，需要更敏...