行業知識都重要，也許你看到很多的數據行業的同仁，在微博或者寫文章說，數據分析思想、行業知識、業務知識很重要。我非常同意。因爲作爲數據分析師，在發表任何觀點的時候，都不要忘記你居於的背景是什麼？
從月薪3千的迷茫你轉戰年薪50萬的數據分析師需做到一下幾點步驟
但大家一定不要忘記了一些基本的技術，不要把基礎去忘記了，如果一名數據分析師不會寫SQL，那麻煩就大了。哈哈。。你只有把數據先取對了，才能正確的分析，否則一切都是錯誤了，甚至會導致致命的結論。新同學，還是好好花時間把基礎技能學好。因爲基礎技能你可以在短期內快速提高，但是在行業、業務知識的是一點一滴的積累起來的，有時候是急不來的，這更需要花時間慢慢去沉澱下來。
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不要過於追求很高級、高深的統計方法，我提倡有空還是要多去學習基本的統計學知識，從而提高工作效率，達到事半功倍。以我經驗來說，我負責任告訴新進的同學，永遠不要忘記基本知識、基本技能的學習。
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二、要有三心。
1、細心。
2、耐心。
3、靜心。
數據分析師其實是一個細活，特別是在前文提到的例子中的前面二點。而且在數據分析過程中，是一個不斷循環迭代的過程，所以一定在耐心，不怕麻煩，能靜下心來不斷去修改自己的分析思路。
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三、形成自己結構化的思維。
數據分析師一定要嚴謹。而嚴謹一定要很強的結構化思維，如何提高結構化思維，也許只需要工作隊中不斷的實踐。但是我推薦你用mindmanagement，首先把你的整個思路整理出來，然後根據分析不斷深入、得到的信息不斷增加的情況下去完善你的結構，慢慢你會形成一套自己的思想。當然有空的時候去看看《麥肯錫思維》、結構化邏輯思維訓練的書也不錯。在我以爲多看看你身邊更資深同事的報告，多問問他們是怎麼去考慮這個問題的，別人的思想是怎麼樣的？他是怎麼構建整個分析體系的。
四、業務、行業、商業知識。
當你掌握好前面的基本知識和一些技巧性東西的時候，你應該在業務、行業、商業知識的學習與積累上了。
這個放在最後，不是不重要，而且非常重要，如果前面三點是決定你能否進入這個行業，那麼這則是你進入這個行業後，能否成功的最根本的因素。 數據與具體行業知識的關係，比作池塘中魚與水的關係一點都不過分，數據（魚）離開了行業、業務背景（水）是死的，是不可能是“活”。而沒有“魚”的水，更像是“死”水，你去根本不知道看什麼（方向在哪）。
如何提高業務知識，特別是沒有相關背景的同學。很簡單，我總結了幾點：
1、多向業務部門的同事請教，多溝通。多向他們請教，數據分析師與業務部門沒有利益衝突，而更向是共生體，所以如果你態度好，相信業務部門的同事也很願意把他們知道的告訴你。
2、永遠不要忘記了google大神，定製一些行業的關鍵字，每天都先看看定製的郵件。
3、每天有空去瀏覽行業相關的網站。看看行業都發生了什麼，主要競爭對手或者相關行業都發展什麼大事，把這些大事與你公司的業務，數據結合起來。
4、有機會走向一線，多向一線的客戶溝通，這纔是最根本的。
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數據分析師角色/任務：
收集，處理和執行統計數據分析
必備語言：java,R, Python, HTML,Javscript,C/C++,SQL
技能和特長:電子表格工具（例如Excel）中，數據庫系統（SQL和基於NO SQL），通信可視化，數學，統計，機器學習歡迎大家在下面評論了，領取大數據資料，學習工具，私信給我，領取了，關注我