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首先先放个链接，我用了1年的时间从零到字节跳动数据分析师，这篇文章记录了我的转型历程及学习路径，感兴趣的同学可以直接点击阅读。  对于如何快速转型数据分析师，我将其主要分为以下四步：明确目标、掌握基本工具、理论知识学习、业务思维培养 一、明确目标 在决定成为数据分析师之前，首先要先明确想要转型的方向。数据分析师有很多种，大体来说可以分为偏技术型的数据分析师和偏业务性的数据分析师两种，这两种分析师的技能点也是不一样的，技术型数据分析师可能要掌握python、数据挖掘、算法、linux等知识，偏业务型数据分析师则需要重点掌握excel、sql、python以及补充业务知识，下面以业务数据分析师为例子展开。 二、掌握基本工具 Excel、SQL、python是数据分析师必知必会的3个基本工具。SQL更是核心中的核心，笔试会考，面试也大概率会让你手写sql，对于sql一定要做到熟练掌握 三、理论知识学习 理论知识这块，数据分析师最需要掌握知识是统计学和机器学习相关知识，但掌握到什么程度、掌握哪些领域，还是有些门道。 对于统计学知识，如果你是非统计学专业出身，那么在面试中大概率不会被问到大学统计学范围之外的知识，在面试之前可复习大学课本，重点复习假设检验就足以应对。对于机器学习知识，则应主要掌握常见模型的基本原理、优缺点以及适用场景，至于算法的推导，业务型数据分析师一般不要求掌握。 四、业务思维的培养 对于分析思维的学习，我建议新人也是从读书开始，比较推荐的书包括： 数据分析类 《精益数据分析》、《增长黑客》、《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》、《数据挖掘与数据化运营实战 思路、方法、技巧与应用》 产品思维类，如果是想要从事互联网行业的数据分析师的话，产品思维也是必须要具备的，面试考察点之一 《从点子到产品：产品经理的价值观与方法论》、《俞军产品方法论》、《产品思维》 逻辑思维类：在面试中逻辑清晰的回答面试官的问题，会为你大大的加分 《金字塔原理》、《学会提问》、《麦肯锡思维》 看完这些书，我相信你已经具备了基本的数据分析思维，剩下的就是多思考，多练习，比如可思考下面这个问题： 网易云音乐之前有一个每天给你推10首歌的功能，如果让你设计指标来衡量这个功能的效果，你会设计哪些指标？ 最后，希望大家都能找到理想的工作。 |
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