本篇是給各種有興趣的，好奇的，想學習，想轉行資料分析師的門外漢做的簡介，有興趣的同學請傳閱，業內各位老炮兒看了隨意吐槽 ( ＾∀＾)
問：你們叫資料分析師？
答：額，其實還有其他名字，比如有些公司喜歡加個「大」，叫：大資料分析師……o(╯□╰)o
問：你們是幹什麼的？
答：我們提供資料，以及基於資料的業務建議
這是句官話，通俗的說就是，看到旁邊這個東東了嗎→本月彩電銷量35臺
首先：我們把這個月銷量35臺統計出來
其次：提醒老闆：基於你老婆昨天打麻將輸了8萬多塊錢，如果本月彩電賣不到1000臺的話，你就得跑路了，債主會殺上門來的。基於今天已經29號了，月底一般一天賣100臺，所以跑路前記得先把我的工資結了，謝謝。
問：你們做這有啥用？
答：支援業務運作，解答業務問題，提供可行建議
又是一句官話，民間的說法呢？假設你開個店
第一，你得知道你掙錢還是虧錢，債主幾號殺上門。所以就需要經營資料（收入-成本-利潤。）
第二，你得知道你在每天賣多少，還剩多少，這樣才能保持持續經營（進-銷-存）。
第三，銷量上不去了，你得想辦法，比如要不要研究下誰會多買，然後派個廣告，做個**，發張會員卡，拯救一下銷量（使用者畫像，使用者活躍行為分析，廣告投放分析，營銷活動分析）。
第四，你看到之前做的有成效了，但是燒錢太多，想既能拉收入又省點錢（更深入，更細緻的分析以節省成本，提公升roi）。
問：所以就是沒啥用咯！我要是老闆不看這個也能做生意啊，有個會計記賬不就行了
答：在跑馬圈地的商業時代，資料分析確實沒啥用，但在市場競爭越發激烈的時候，資料分析作用很大。
如果開一家新的門店三個月就回本，半年開始盈利，一年賺幾百萬，我也不做資料分析。建系統，建資料庫，養三五個資料分析師，一年要幾百萬，為啥我不拿來開個新店呢？這就是傳統企業不重視資料分析的原因，確實沒有必要。過去10年很多行業都處在野蠻生長的階段，跑馬圈地，開店就是一切！經銷商，ka，直營店就是利潤！
但是，如果市場已經飽和了怎麼辦，競爭對手多了怎麼辦，渠道鋪滿了怎麼辦，新開一家店一半機率會虧，只有一半機率會賺怎麼辦？恭喜你，進入了精細化運作的年代，你開始需要資料分析支援了。ps：這也是為什麼網際網路公司那麼重視資料分析的原因，因為真金**掙到錢的確實沒多少，哈哈
問：那，那，那，你們幹這個能掙多少錢啊？
答：看級別，一般來說專員6-8k/月，分析師8-12 k/月，資深12-18k/月。
當然在一些資料基礎好，應用好的網際網路公司畢業起薪20w/年，三年50w的也不是沒見過。
蔑視，問：就掙這麼一點點啊,那我不幹了
答：如果你是銷售的話，確實可以鄙視這個薪酬，因為同樣行業肯定是銷售掙得多。
但是如果你是運營，策劃，市場，開發等崗位的話，大家誰也別看不起誰，都是混後台的。
期待，問：臥槽，掙這麼多啊！我也想幹！
答：不要期待太高，也就是個不為企業盈利的後台崗位，想掙大錢就去拼銷售
同時，進入門檻反而高了很多，你需要學習很多知識，比如：分析思路，市場研究方法，統計學，r言/python開發，資料庫……
問：淨瞎扯吧，不就是弄個數嗎，數數我也會，哪有那麼難！
答：弄個數實際上是相當複雜的過程，當然，解讀這個數更複雜
比如為了弄個：本月彩電銷量35臺，需要至少7步奏：各個門店pos機進行交易→資料介面→後台資料庫彙總訂單資訊→清理與規整→形成統計可用字段→制定統計規則→輸出可展示的報表。這個鏈條中每一項都需要有相應的開發工作支援。
因為最前端的pos機只會記住：x年x月x日在我門店有一台彩電售出，不能彙總和計算。想象下，乙個企業下邊至少有幾十個賣場，乙個賣場一天交易幾萬單，售出商品幾十萬件，整個公司數以百萬計的資料，沒有乙個系統環環相扣的處理，靠掰手指數的話，可以試試數一下家裡公尺缸裡的公尺，看數完得多久。
解讀出：本月彩電銷量35臺，所以老闆你得在跑路前給我結算工資了，就更麻煩了。你得懂公司的歷史背景，懂業務流程，對公司的問題有預判，最好還熟悉老闆的習慣（要不怎麼知道他會跑路嗎），這些需要在乙個行業有相當的經驗積累才行。
失望，說：那麼麻煩，我不學了！
答：不學資料分析就等著一月5000乾到死吧
因為精細化管理是未來的趨勢，以後即使你做市場，做運營，做銷售，也脫不開資料。
事前定目標：都是量化管理，具體到某個績效指標。如果不懂一點資料，定多少就只能任人宰割，吵架都吵不贏。
事中控過程：要隨時看監控指標走勢做調整。不懂一點資料，就會顧頭不顧尾，銷量好了，庫存不夠；庫存夠了，禮品不夠；禮品夠了，費用又超了。天天得救火。
事後論經驗：做得好，怎麼吹都行，如果做的效果一般或者不行怎麼辦！不懂一點分析，本次黑鍋甩不掉，下次幹活照掉坑。
所以，即使不是做資料分析師，也至少得懂一些業務分析的方法，懂一些基礎報表知識。
堅定，說：我不怕難，我想學！
答：資料分析有兩個方向：業務與技術，可以選乙個方向逐步深入
技術方向：輸出資料。專注於如何提高資料採集及運算速度，如何更有效的編寫統計**。這個崗位一般適合專職資料開發人員，供職於各企業的it部資料分析/資料產品組，需要資料庫，分析語言，建模演算法等開放方面的技能支援。近幾年隨著很多大公司erp，crm建設的完成，在bi這方面投入資金加大，使得資料開發的薪資水漲船高，值得期待哦。
業務方向：輸出結論。專注於如何把問題轉化為可驗證的假設，如何從資料中提煉出策略。這個崗位一般在市場部/運營部，有可能是兼職做（很多業務大牛在資料分析上其實能力也很強），需要懂得市場營銷/運營的理論，對資料技術，資料**有一定認識，有較強的邏輯能力，還得有一些業務實戰經驗。純業務分析，往往淪為表哥表姐，天天對著excel，ctrl+c，ctrl+v，所以不太適合新人起步，但對老人的晉公升幫助嗎，用過的都說好。
當然，兩邊都會是最高境界，但術業有專攻，大部分人起步還是要有個方向的。
問：我選哪個好？算了哪個錢多我選哪個！
答：對新人，有程式設計基礎的人來講，技術方向收入較好，收入來的塊。對已經在職，無程式設計基礎的，想轉行的人來說，提公升資料分析能力，增強業務方向分析能力，是進一步公升職的好助力。
-全文完-
說：怎麼？就全文完了？說好的大資料呢！窮b劇組，費我時間，毀我青春，mdzz！
答：額，大資料，這年頭連發200份問卷都敢叫自己是xx大資料分析了……
那些年討論大資料最熱烈的都去幹了**，每天不是寫「大資料」就是寫「男人沉默，女**淚」的文章，真正的資料人都在討論具體的演算法或者業務應用場景。真正入行以後你會發現，分析演算法不是最大的障礙，資料質量才是(╯﹏╰）
了解資料分析師，轉行資料分析師，成為資料分析師
有人說，資料分析師就是分析資料的人唄。有人說，資料分析師是從浩如煙海的資料中發掘價值的淘金者。有人說，資料分析師是對蒐集到的資料進行整理 分析，在依據所屬行業提出的要求進行研究 評估和 的人。有人說，資料分析就是在一些大資料裡面進行統計，歸納還有對這些資料進行挖掘，發現資料裡面的潛在價值 那麼到底什...
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一 好奇心強烈好奇心人皆有之，但是作為seo資料分析師，這份好奇心就應該更強烈，要積極主動地發現和挖掘隱藏在資料內部的真相。seo資料分析師的腦子裡，應該充溢著無數個 為什麼 為什麼是這樣的結果，為什麼不是那樣的結果，導致這個結果的原因是什麼，為什麼結果不是預期的那樣等等。這一系列問題都要在進行資料...
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