做了三年数据分析，给你的几点建议

还有一个多月，我工作就满3年了。在职场上，3年是个坎，意味着从初级转到中高级，但前提是能力跟得上工作年限。

我第一份和第二份工作，是做的数据运营，现在这份工作，title是商业分析师。因为专业不是数学、计算机类的，所以相当于转行，但也是理工科，有编程基础，所以相对文科生来说会稍微轻松点，但转行之路并不轻松。

之前看到很多想转行的朋友，会问比如，女生适不适合做数据分析、文科生能不能做好数据分析、数据分析做什么的，这样的问题。

今天想写的，是三年来的一个总结，也是写给那些想要从事数据分析行业的同学看的，从一个小白到入门的三年，希望对你们有帮助。

一:开始接触编程
说到开始接触Python应该是2016年12月26日（刚刚考完研），这一天主要做的就是安装Python，当时安装的是Python的原生包，麻烦一些，在配置环境变量的时候一直出错，结果安装了两天，才打印出了Hello World!,其实说真的自己差点放弃。

后来慢慢的感受到了乐趣，其中有一点很重要，要先把问题给弄清楚了，这也就要求我们把问题一步步的分解，然后使用搜索工具一步步的解决，其实在这个过程中，思路将会越来越清楚，最后问题也就能解决了一大半了，这时再问别人的时候也能特别有效率的。

所以大家在学习的时候，一定经常使用搜索工具（谷歌），自己每进行搜索一次，就能提高自己搜索关键词能力。另一方面你向别人请教问题的时候，别人能够方便的问答你的问题，为别人着想，其实也就是在为自己着想，难道不是吗？

学习Python时应该注意的问题

如果大家刚接触Python，碰到的第一个问题肯定是安装问题，这其中遇到的麻烦估计就是配置环境变量了（不难，就是一不小心会错）；所以建议大家，直接安装Anaconda（官网下载），在安装的过程中，会有类似是否默认设置环境变量，点击是，剩下的默认就可以。

二:对于学习爬虫建议
其实简单来讲爬虫就分为三个部分：
取出要爬取的URL

根据URL请求服务器，下载HTML页面

分析页面内容，找出网页中里的其他URL，继续爬虫直到结束

如果大家打算写一个爬虫程序作为自己找工作的项目实践，推荐使用requests库和Beautiful Soup，再加上QQ浏览器上扩展程序XPath Helper，将会是非常的方便。有一点还请注意，这是一个LINUX下的教程，关于学习爬虫方面，其实涉及到的LINUX命令只有进入一个文件进行编写，复制一个文件，简单的几个命令。

三:对于学习数据分析建议
总结下来主要学习概率统计、Excel、SQL、python基础知识、numpy包、pandas包、matplotlib包。

我刚开始学习的时候，当时的目标是把别人的代码抄下来，只要不报错就好了。那时间自己有一个非常不好的习惯，就是抄代码，从来不自己亲手写代码。总是想快速学习完，其实是没有经过自己思考的沉淀，过不了两天就会忘记了代码的逻辑。所以也建议大家能够自己写，然后再与别人的代码比较进行修改。

学习编程，真的不要怕麻烦，肯定会出错，但是只要能够把错误的原因找出，一点点积累，肯定是进步很大。

道阻且长——几个忠告
技术、业务，想清楚自己想走哪条路线

我是一开始就想走业务，因为我比较想接近前线一些，能够更了解部门业务甚至整个行业的变化。所以职位编制也一直在运营部门。如果是技术路线，编程功底是不能少的，java、python、hive、hadoop之类的是比较主流的。此外就是算法、统计、数学功底也要扎实，计算机和统计专业的比较有优势。

一般大公司要求很高，做技术方向可以学到很多东西，而且待遇也很好。小公司的话，如果宣称什么大数据、人工智能之类的，呵呵哒，不是骗用户就是骗投资商了。

中年焦虑，躲不过

相信我，只要你选择了互联网，不论你是做技术还是产品还是运营还是数据分析，都逃不过中年焦虑。如果害怕这一点，还是选传统行业吧。但是只要做好自己的事，想必天无绝人之路，年过三十也不是大罪，不至死。

初级、中级、高级

对于刚入门的小朋友，做好本职工作，领导交待的一定要认真对待，而且及时反馈很重要。在业余时间想方法提升效率，比如刚做的表格，是不是有更快的方法实现，图是不是能够做得更清晰好看。这个时候你是不会承担起部门的数据分析和指导性角色的，老板也不会很重视你的意见，但是慢慢发光，做的东西出来会让别人眼前一亮，想必领导会注意到你。

也别吝啬帮助别人，很多时候帮一下同事，可能你会有新的知识可以学到。而且你帮助他了，下一次你有什么问题，想必他也不会断然拒绝你的。

对于中级，这个时候已经开始承接部门的数据和专题分析工作了，对于ppt的撰写，图表的呈现一定要专业，可以学学各大咨询公司的报告，看看别人的报表风格。比如艾瑞咨询的报告，我个人很喜欢这类风格，所以我的图很多也是模仿他的。在ppt或图表上融入公司的主题色（前台或者logo的颜色），会增色不少。

对于高级，我也是在摸索。目前对于数据的处理、表达上已经没什么问题了，足够应付现有工作。但是如何从数据提取的信息，去提升业务，优化流程。这一点我也还在学习，从现有的数据表现，提出有建设性的意见给运营、产品、领导，这是很考验人的，不仅要确保数据准确无误（这样才能得出没有偏差的结论），还得对业务产品了熟于心，还有对行业的一个全局观，

路阻且长，行则将至。

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