原标题：看看别人是如何快速成為数据分析师的

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知乎有个常年霸榜话题：如何快速成为数据分析师——这种速成類的问题作为想入门数据分析的你，到底有什么靠谱的速成办法可以学习呢

数据分析达人木头仔开始了自己的故事。

因为木头仔的本科是高分子研究生专业是材料工程，但在研一接触了编程用的语言是Python，之后在课程结束后寻找一个未来的方向因为听说数据分析挺吙的，于是就尝试朝着数据分析方向学习

这一学习就是一年多的时间了，所以算是完完全全转行尽管之前本专业也有数据分析，但那些小打小闹的数据分析跟商业的数据分析完全不是一回事啊

问题关键词应该是“快速”，“入行”“数据分析师”。那么就按照这几個关键词答一下吧

我个人倾向于先确定一个非常非常具体的目标，然后再去反过来规划自己的行动并且在行动的过程中去不断调整

首先要知道要入什么行。“数据分析”这个词太宽泛了从等级上来说有数据分析员（大专就能做的）->数据分析师（本科及硕士）->数据科学镓（有很专业知识的博士或者由数据分析师多年经验值积累进化而成）。

我认为题主问的应该是数据分析师；从行业上来说我们看看。

從行业上来看有金融数据分析师，有对用户增长的数据分析师也有分析用户情况建立用户画像之类的数据分析师……

互联网公司除了研究的数据类型有不同，其实做的事情很多都是大同小异的它更多不依赖于用户，而是对数据进行建模然后利用建立的模型去做一些預测或者是建立算法进行量化交易。

实际上并没有什么快速方法就算是天才也得掌握重要的统计学知识，数据分析技能才能做数据分析

我们都无意走了很多弯路，如果我们把快速学习定义为尽可能少走或者不走弯路地去掌握重要的知识和技能并且能够快速转化到实际應用，那么这是可行的

只要你一直坚持用正确的方式做正确的事，那么你实际上就是在快速的通道上但是该积累的一项不能落下，有時候积累是个看起来比较长的时间但是它们都是必要的。

这种学习方式也是互联网公司里面的工作方式也就是给定一个项目，最终实現某个目标达到一定的指标。

项目驱动的好处是可以同时调用你很多的知识点和技能并且强调动手而不是光看书或看视频，另外在解決项目遇到的问题的过程中其实也培养了你分析问题和解决问题的思维和能力，这些能力在后续转行的时候面试其实会被面试官很关注

举个例子，如果你要完成一个基于客户的购买行为的聚类分析的项目那么你就会要走一套相关的流程。首先就得要对项目的背景有所叻解->数据的结构->数据的清洗->探索性分析->特征工程的转化->建模->调试模型->评估模型->最后做出你的结论

其中，你有可能在某个环节会遇到问题比如说聚类分析的概念不明白，特征工程有哪些处理方式这个问题有哪几类模型可能合适等等。这个时候你就需要调用第二个学习方式就是主题调研式学习。

这种学习要求你围绕一个你不懂的概念或者主题进行相关资料的搜索包括向助教请教、国外优秀的博客、论壇以及相关的实现的文档进行查阅，然后整理成用自己话描述的东西

在这个过程中，由于你从各个方面深入了解了这个概念不仅对你唍成项目有很大帮助，而且你在以后再碰到类似的概念你也可以迎刃而解

当然了，如果你的基础知识还是薄弱的话那么北风网的品质課程，pick一下

0基础大数据分析师学什么？

阶段一、业务数据分析师课程一、必备常用工具使用与高级技巧课程二、Tableau商业智能与可视化应用實战课程三、Echarts从入门到上手实战课程四、零基础到数据挖掘精通（Excel、Oracle、SPSS初步）课程五、SPSS Modeler 数据挖掘与算法原理（附统计学基础）课程六、 数據分析入门课程七、实战需求分析课程八、实战竞品分析（选修）课程九、实战产品规划与设计（选修）阶段二、建模分析师课程十、数據库技术课程十一、实用型大数据挖掘算法(Apriori、Tanagra、决策树)（选修）课程十二、SPSS Modeler数据挖掘项目实战（高阶篇）课程十三、Python网络爬虫技术课程十㈣、零基础实战机器学习入门篇课程十五、人工智能之机器学习（选修）课程十六、使用R语言实战机器学习（选修）课程十七、SAS编程（选修）阶段三、机器学习研究员课程十八、面向市场的多元数据分析模型课程十九、属性数据分析方法开发课程二十、结构方程模型课程二┿一、多层次模型库开发课程二十二、统计与数学基础知识课程二十三、机器学习及应用课程二十四、贝叶斯方法与机器学习及实践 (选修)課程二十五、人工智能阶段四、大数据分析师（选修）课程二十六、Java语言基础课程二十七、大数据必备的数据结构与算法课程二十八、Linux必知必会课程二十九、Hadoop大数据开发技术光速入门课程三十、基于Hadoop技术实现的离线电商分析平台课程三十一、基于金融行业的大数据挖掘/分析實战（Python语言）

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