九道门丨自学数据分析,到底靠不靠谱?

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随着数字化时代的到来，越来越多的人意识到数据的重要性，如今伴随着各行各业的高速发展，无论是想要升职加薪的销售、市场、运营、策划等职场人，还是想做专业数据分析师的毕业生或转行者，又或是需要带领企业前进发展的管理人员，很多都在自发地学习数据分析。

 

但是，很多人在费力学习后却收效甚微。书没少看，课没少上，可效果就是不好，始终达不到预期，最终放弃的人也不在少数。经小编的整理分析发现，大部分人坚持不下去的原因主要有三点：

1、知识点多而杂，自学知识体系过于零散难以吃透。

2、缺乏专业引导，难以接触到行业顶尖的核心技术。

3、没有实战经验，导致学到的知识无法实际应用。

总的来说，自学数据分析的成功率不高很大程度上是因为没有正确的学习方式和缺乏专业指导。其它专业知识学习也是一样的道理，只有当我们掌握了正确的学习模式之后，一切才会更简单、更有效率。

 

数据分析师作为数据分析领域的入门级人才，外行的小伙伴可千万不要把它理解成一个简单的工具学习。就如我们一直强调的那样，数据分析师是一个职业，它不是仅做一些简单的数据处理及报表的工作，会使用 Excel、Python、SQL 等工具就是数据分析师了。

      上文也说了，数据分析所涉及的专业知识点繁多且杂乱，而且数据分析学习需要把数据和商业知识相结合，最关键的是要多做一些项目以积累经验，很明显，光这一点，自学的小伙伴就很难实现。所以说，想要靠自学来获得数据分析能力，这难度可不是一星半点呐！尤其是对于想要转行或者零基础入门数据分析师的小伙伴来说，如果没有一套完整实用的教学体系，可行性实在不高。

 

 

下面让我们从数据分析师的日常工作出发，梳理一下数据分析都涉及哪些内容？

数据分析师，顾名思义就是要对数据进行分析，从这个层面上看，数据分析师需要做两个维度的事情，一是对数据的基本处理，二是将数据与业务相结合，给出一个可以指导运营的科学的方案或者建议。

从这两个维度出发，我们设计了一套非常适合数据分析小白学习的课程体系，拢共分为4个阶段：

第一，数据分析技术入门：通过工具的基本操作和反复练习，学生可以掌握简单的数据处理和数据质量控制；通过结构化思维的学习，让学生可以独立进行项目梳理与分解，并撰写数据分析报告。

第二，数据分析商业管理应用：通过从产品、价格、促销、顾客等多个模块学习商业知识，让学生可以从人、货、场三大维度来思考问题。每个模块的内容都带有实验或项目实操，其目的是让学生能够把所学知识和数据有效结合，通过不断优化迭代自己的分析流程，帮助学生真正做到懂数据、精业务、会分析。

第三，数据分析常用算法模型：通过数仓的学习，让学生可以自主设计完成数据建模，并加载到数仓；通过 Python 强化训练与机器学习，来提升学生的编程能力，让学生通过算法实验来熟 悉多种主流算法的使用方式，做到能够结合企业的业务情况正确选择模型。

第四，数据分析项目实操：通过企业项目实操，帮助学生将所有知识进行串联，建立起从学习到企业工作之间的桥梁。培养学生帮助企业找到业务痛点，提取数据，搭建数仓，建立算法模型并找到解决方案的能力。

 

当然，可能也有小伙伴会看到知乎上有大神自学了几个星期就找到了数据分析岗，对于这种个例，小编只想问拥有这样强悍学习能力的人有多少呢？相信绝大部分人更需要的还是最为直接的且高质量的输入，而九道门的教学完全可以满足。

 

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