php转行学数据分析师 php数据分析系统能怎么用

如何转行到数据分析师

近年来数据分析行业大火，人才紧缺，就业前景好，薪资高！职业发展广，起点好！

转行数据分析师需要的技能大致分为六个模块：

(1) Excel

零基础学数据分析师一定要从Excel入门，因为Excel是处理小型数据量企业用的最多的工具，在基础数据分析师与数据运营岗位中具有极其重要的地位。

(2) Mysql

SQL同样是零基础学习数据分析的核心内容。因为作为数据分析师，你首先要解决的问题就是你要有数据来做分析。通常企业都会有自己的数据库，数据分析师首先得根据业务需要知道自己要从企业数据库中提取哪些数据。

(3) Python

Python的基础对于数据分析师而言是非常重要的。对于十万级或者百万级数据量而言，Excel和BI都会因为运行卡顿而变得完全无法使用。然而在实际企业运用中，一次性处理十万级以及百万级数据又是非常常见的。而Python则是处理这种中量级数据的利器。

(4) BI商业智能工具

BI可以理解成Excel图表透视表的高级版。BI是将表与表相连，然后得出很多指标图。它是一个大屏的看板。有了这个看板，领导层在监控企业业务方面就有了非常直观的数据，以供他们及时做出决策调整。数据分析师需要做的是快速挖掘数据价值，将这些数据转化成有用的信息，让企业决策有数据依据，从而驱动企业决策和运营。

(5) 数理统计与数据运营

数理统计和数据运营方法论是数据分析师的理论基石。数理统计包括概率论，统计学，线性代数，以及基础的微积分理论。这些内容都不需要理解的很深，但是对它们的原理以及内涵都需要有所掌握。

数据运营方法论实际上是学习各个行业所运营的分析模型。对于想往管理路线发展的数据分析师来讲，数据运营是必须要学习的知识。其实数据运营知识也不复杂，就是根据自身业务需求将指标拆解到最细，然后运用同比和环比两种数据分析方式。

(6) 机器学习

最后一个进阶要求数据分析师掌握对大量数据分析的能力。这个阶段的数据分析是利用大量的历史数据构建出一套数学公式（也就是算法），用这个数学公式去对未来进行预测。比如说：一个人大量地刷体育短视频，根据算法可以得出这个人可能对观看足球比赛的腾讯体育会员感兴趣。这类推断和预测对于商业世界是有着极大变现意义的。

相关问答

Q1: 如何快速转行数据分析师？

需要首先你掌握该行业的知识，才能更好的掌握自然科学的不断创新。对于外行应届毕业生转行数据分析，必须承认的一点就是：它很难，但也不是不可能。只是转行，可能需要你付出多余别人十倍甚至更多的努力。

首先，需要强调的是。工具的使用，确实不是一个大问题。而主要的难度，还是集中在以下两个方面：HR：缺少相关领域的学习和工作经历。简历关就过不去。部门Leader：没有办法证明自己在工作中，拥有敏感的数据感知能力，以及对于指标波动的分析能力，如何从数据中提取价值，面试关惨败。既然决定进入数据分析这一行业，那就先来了解一下这个行业的现状。数据分析这一行，其实有点像当初的各种开发，最初阶段大量涌入跨专业、自学，以及短期培训的求职者。

况且，不少大牛也是转行过来的。但需要强调的一点就是，别人转行也是大牛，不是因为他/她转行的原因，而是因为人家自身能力就很强。说回数据分析。其实从招聘JD可以看到，初级的数据分析师只需要掌握Excel和SQL，就可以解决大部分的问题。而真正用到Python的，其实并不多，更多的还是偏向于建模算法一类的。所以，工具用得好，并不能证明你就是不可替代的。

尤其，现在还正处于互联网寒冬时期，裁员一波接一波，怎样证明自己的不可替代性，更是重要。简单来说就是：分析能力+业务能力再次强调，工具的使用真的没有你想象的那么重要。是否能从指标的波动中看到问题，哪些指标的波动对于现阶段的业务问题起到了影响，怎样去解决业务问题，等等。这些才决定了你是否能为公司带来价值。简言之，就是不可替代。况且，现在的BI越来越好用了，Power BI、Tableau随便选。

最好的途径，就是找本行的数据分析职位。数据分析必然是脱离不开业务的，现在的公司都在关注如何组建数据分析团队。那么这一块，业务知识其实就不成问题了，专业在这呢。再加上自己在工具这块的学习，相信不成问题。中小型公司，或许可以一试。不同于大厂，小公司的话或许要求不会特别严格。运气好的话，也许可以碰到愿意带新人的大牛。

注意事项：

1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。

Q2: 工作两年，想转行做数据分析，不知道路怎样走

如何转行数据分析师

近年来php转行学数据分析师，各大平台开始炒起了“数据分析”热，导致有不少小伙伴来问php转行学数据分析师我php转行学数据分析师：做数据分析师有那么好吗php转行学数据分析师？如何转行做数据分析师？学数据分析难不难？

我想首先澄清一个概念：“转行”。对于从未接触数据分析领域或者大数据领域的童鞋而言，“转行”这个词其实是不够准确的，大部分的童鞋还是符合“入行”这个词。就我看来，字面意义的“转行”更像是平行概念，似乎是在同一个水平面，走到街转角，然后右转，便到了另一番天地。

但是实际的“转行”是远比这残酷的。

“转行”的第一个动作一定是放弃和下沉。放弃你现在所拥有技能带给你现在的地位和薪资，是走下现在的台阶，到达更低的台阶，然后再往上攀登的过程。也就是说：没有放弃和下沉，你谈不上是在转行。如果你要转行，一定要意识到转行的残酷性。

很好，你已经意识到转行的残酷了。你放弃了现有的，也心态和身体都下沉做好了起跑的准备了。下一步，就是精准地找到那扇门：进入数据分析师世界的大门。

注意“精准”这个词。那一定是旁边那些形形色色的门你都不选，而选了唯一的这一扇门。为了找到这扇门，你经过了无数次的百度搜索，论坛搜知识点，然后在判别上去伪存真，最终找到了进入数据分析师这条正确的大门。

     

     

那如何找到这扇门呢？

高度概括就两件事：工具+方法论。工具从初级到高级的排序是：Excel, MySQL, BI, Python, 算法等。

你需要做以下几件事：

1. 掌握数据分析工具

A. 基础工具：excel

excel能够帮助你实现数据透视并可视化，只需用到其中部分功能即可完成日常量数据的计算工作。

B. 提取数据工具：MySQL

MySQL数据库中包含基本的增、删、改、查等语法，你可以利用它对数据进行清洗和规范化。

C. 分析工具：python

爬取数据，并对数据进行分析和挖掘收集，python有非常丰富的库去访问网页文档的api以及后期网页文档的快速处理。

D. 可视化工具：excel、PPT、FineBI

可视化就是将原本比较抽象的数据用图表的方式呈现出来，使数据变得更加清晰，便于理解。excel和PPT就是相当常用的可视化工具。

E. 机器学习或神经网络等算法

算法的作用就是把事物的已有特征跟这件事的结果，这个“特征x”和“结果y”之间建立一个数学公式之间的联系。从无数个已知的x，y之中找到x,y最优的关系的数学公式，最终找到一个数学公式能在已知很多x的情况下，预测它的y值。这个听起来或许没那么直观。但是它的应用是极其广泛的。比如：如果已知各个森林的各种实时数据，就能够知道哪个森林更容易着山火，下次就避免这种山火。

2. 掌握数据分析方法论

这个就是结合到公司的业务要找到最符合公司的数据分析模型。通常每一个特定行业都有业务分析习惯使用的模型，例如电商中常使用的分解因子分析，漏斗分析等php转行学数据分析师；零售行业常用RFM模型；教育行业常用时间趋势分析，描述性统计分析，人物画像分析等。每个行业所对应的数据运营模型甚至是算法，都会是定制化的，个性化的，但是这背后都会有通用逻辑。掌握这些通用逻辑，是数据分析师在业务模型上变通的基础。也就像是学习篮球，你先得学会基本运球技巧，熟练左右手上篮，然后再在实战中练习传球，走位等等。掌握通用技能就是练习左右手上篮以及运球技巧，在实际业务中运用模型也就是练习走位和传球。对于想入行的零基础学员来说，掌握数据分析通用方法论是极其重要的。

然而，没有人是能够一蹴而就就掌握好这么多工具和方法论的。所有的远航都得有一个开始的远点，入门数据分析师也一样。

一开始，你可能只是学习成为初级数据专员。这要求你熟练掌握excel、PPT，会做VBA、会做透视表、会使用基本公式，这样你已经能做很多传统公司的数据专员了。第二阶段是要会SQL、懂业务，能够做一些基本的数据处理，再加上上一阶段的那些技能，你就能做大部分公司的数据运营和数据产品。然后是专业的数据分析师，你要非常熟悉统计学，回归、假设检验、时间序列等等，还要会做数据可视化，掌握了这些技术，就足以应付大多数的互联网业务。最高阶的就是数据科学家，到了这个阶段，已经成为了数据分析师中的王者，要求你精通统计学，会使用机器学习，比如调参数和优化，而取数、数据仓库、可视化什么的，对你来说就是小菜一碟。

其实，数据分析已经逐渐成为了职场中的必备技能，无论你是不是想要成为一名数据分析师，数据分析都应用在我们生活中的方方面面。学习数据分析能够充分发挥你在工作中的超强能力，如果你想要有更系统的学习方案和职业规划，欢迎加入【聚数学院】~

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