|沙龙选自大数据。 原作者和来源不明。 时间可以追溯到2012年，如果各位读者认识作者，请在后台留言！ 谢谢你！
当我还是个孩子的时候，我的理想是将来成为一名数学家。 可惜长大后我发现自己天赋不够，理想也渐渐渐行渐远。 于是我开始考虑现实，制定一些人生规划。 我一直在思考自己以后从事什么职业，重点关注什么。 这些领域重新定义了一个人的职业理想。 我目前的职业理想比较简单，就是做一名数据分析师。
为什么要成为一名数据分析师？
在通信、互联网、金融等行业，每天都会产生大量的数据（长期积累了大量丰富的数据，比如客户交易数据等）。 预计到2020年，全球每年产生的数据量将达到3500万亿GB。 ; 海量历史数据是否有价值，能否为领导决策提供参考？ 随着软件工具、数据库技术以及各种硬件设备的快速发展，我们对海量数据进行分析成为可能。
数据分析也越来越受到领导的重视。 报告用于告诉用户发生了什么。 使用OLAP和可视化工具等分析工具来告诉用户为什么会发生这种情况。 仪表板监控用于告诉用户现在发生了什么。 预测用于告诉用户可能会发生什么。 数据分析将从海量数据中提取和挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识，识别趋势，为决策提供强有力的依据，对产品或服务的发展方向起到积极的作用，有效推动企业内部的科学研究。 、信息管理。
我们举两个通过数据分析成功的例子
（1）Facebook广告与微博、SNS等网络社区的用户建立联系，通过先进的数据挖掘和分析技术为广告主提供更精准的定位服务。 这种精准广告模式受到了大量广告主的青睐。 据市场研究公司eMarketer的数据显示，Facebook年收入超过20亿美元，成为美国最大的在线展示广告提供商。
（2）在Hitwise新闻发布会上，亚太区负责人约翰举了一个例子：亚马逊30%的销售额来自其系统的自动产品推荐。 通过客户分类、测试统计、行为建模、交付优化四个步骤，运营客户行为数据带来竞争优势。
另外，数据分析在营销、金融、互联网等方面的应用还有很多很多：比如在营销领域，有数据库营销、精准营销、RFM分析、客户细分、销售预测等.; 金融领域预测股票价格及其波动、套利模型等； 在互联网电子商务中，百度的精准广告、淘宝的数据魔方等，类似的成功案例将会越来越多，让数据分析师受到越来越多的关注。
然而，现实却有所不同。 我们来看一下来自微博的信息：美国目前面临着14万到19万具有数据分析和管理能力的专业人士，以及150万具有理解和决策能力的管理者和管理者（基于海量数据的研究）。 分析师人才短缺。 在中国，对于受过专业培训、经验丰富的数据分析人才来说，未来三年分析人才的供需缺口将逐渐扩大，高级分析人才很难找到。 也就是说，数据分析的需求不断增长，但能够为企业做出分析决策的合格数据分析师却寥寥无几。 很多人想做数据分析但不知道如何开始。 他们要么不知道如何清理数据并直接使用数据； 俗话说：见过猪跑，就没有吃过猪肉。
我的职业规划
关于数据分析，有句话说得很好：spss/sql等软件、决策树、时间序列等方法只是工具。 最重要的是抓业务。 没有正确的业务理解，再牛的理论、再牛的工具也是没有用的。 成为一名合格的数据分析师，除了对数据有良好的敏感度外，还必须深入了解相关业务的背景，清楚了解客户或业务部门的需求。 根据实际业务发展来识别哪些数据可用，哪些数据不适用，而不是在“真空环境”中孤立地分析。
为此，我对自己的规划如下：
第一步：掌握基础数据分析知识（如统计学、概率论、基础数据挖掘理论、运筹学等），掌握基础数据分析软件（如VBA、Matlab、Spss、Sql等），掌握基础数据分析业务技能 经济知识（如宏观和微观经济学、营销理论、投资基础知识、策略和风险管理等）。 我在学校尽可能多的学习了这些基础知识，来到和君商学院就是为了学习一些商业分析和经济分析的知识，增强自己的数据分析能力。
第二步：参加各种实习。 虽然我在读研究生的时候就有课程数据魔方类似软件，但我很幸运地找到了一份每周只需要去那里一两天的兼职工作。 内容是给三星做竞争对手分析。 当然分析框架是领导给的。 我只是做了数据和之前报告的整合。 不过通过兼职，我接触到了咨询行业，也从正式员工身上学到了很多业务分析、思维逻辑等东西。 之后我去了西门子，从事VBA工作。 虽然我所做的事情与数据分析无关，但我在公司经常使用VBA做一些自动化处理工作，这为我自己的数据分析工具奠定了基础。 然后去了易车，兼职了一个多月，参与了大众销量数据短期预测的项目。 经过一个小项目，我掌握了很多数据分析方法和流程，也了解了企业如何利用一些时间。 序列模型参与预测时，如何选择一条拟合曲线作为预测值。 现在，我来到了新的实习地点，非常有幸参与了某央企码头堆场优化系统的设计。 其实可以看作是一种数据分析。 通过终端的数据进行调度，通过终端的数据进行决策。 最后编写了一个可操作的自动化系统。 对于这个项目来说数据魔方类似软件，最重要的是把握业务流程。 我还参与了项目的初期需求调研并制定了工作任务说明书SOW，积累了很多经验。
第三步：第一份工作，预计3-5年。 我估计我会选择咨询公司或者IT公司，主要是数据分析能力强的公司，比如Fico、Accenture、Gowo、Rainier、IBM、AC等。通过你的第一份工作，你会巩固你的知识，学习将所学知识运用到实践中，学习数据分析的流程方法，让自己成长。
第四步：去一个自己喜欢的行业，深入了解这个行业，并将数据分析应用到这个行业。 例如，我可以担任电子商务的数据分析师。 我想我选择电子商务是因为未来肯定是一个互联网的时代，电子商务一定会取代传统商业。 最明显的现象是传统零售商的龙头沃尔玛正在受到亚马逊的挑战。 此外，电商比传统零售商拥有更好的数据收集和管理能力，能够更好地追踪用户、挖掘潜在用户、挖掘潜在产品。
第 5 步：未知。 我现在没有任何想法，但我希望我能不断进步。
摘要：数据分析师的能力和目标
能力：
1.你必须了解一些策略，然后才能将其与业务结合起来；
2. 必须有漂亮的展示才可以购买；
3. 下单必须具备全球视野；
4、必须懂业务，能够与市场接轨；
5、必须有一些专用工具才能工作；
6、要学好，才有效率；
7、必须有扎实的理论基础才能上手；
8、必须努力工作才能赚钱； 最重要的事情：
9、务实才有信誉；
目标：
1.你做了多少个项目？
2. 商业背景是什么？ 是否跨行业？
3.你们制作了多少种类型的模型？ 你做了多少个模型？
4、基于模型做了多少个完整的营销闭环？
以上四个问题足以瞬间秒杀95%以上的骗子和菜鸟！
我只是以此作为我努力的指南，并时刻提醒自己。
前面的路还很长很长。
