该说不说，职场人的提效法宝还得是“+数据分析”！

“对数据敏感，能够通过数据分析与反馈，不断改进和优化产品/运营策略。”

这样的要求在招聘JD上屡见不鲜，所以近几年越来越多的小伙伴想要转行/学习数据分析。其实数据分析不应该是一项孤立的工作，因为未来的趋势是“＋数据分析”。

那么什么是“＋数据分析”呢？

就是数据分析越来越成为各个职业的基本技能，各个职业上的从业人员都会开始学习数据分析，从而有了：

财务＋数据分析，加分；

运营＋数据分析，加分；

产品＋数据分析，加分；

甚至还有HR＋数据分析，文秘＋数据分析等。

在这个时代，数据分析一定是每个职场人的标配能力！企业管理越来越精细，这就必须要求每个部门，每位员工都要配合。即便你不是数据分析师，也要具备一定的数据分析能力。

要持续的拥有职场竞争力，就必须要学习数据分析技能！

（岗位类别要清楚）

很多人一听数据分析，脑海里就浮现出了“数据挖掘、数据建模、编程、算法”等词汇，就觉得这么高大上的技能，自己肯定学不会。甚至有些女生就担心自己数学差，学不了数据分析……

首先澄清一点，数据分析≠分析“大数据”。少了“大数据”的光环，你对它的畏惧感是不是少了一些呢？

其次我们需要知道数据分析的岗位方向，数据分析可以分“技术”和“业务”２个方向。

技术方向的岗位——数据挖掘/数据算法/数据开发等；技术类岗位主要是利用模型训练数据，从海量数据中挖掘规律，预测或分类对象，主要偏向编程和算法，对统计理论知识要求偏高。

业务方向的岗位——数据分析师/数据运营/数据产品/增长黑客/用户研究等；业务方向的数据分析师主要是从事数据采集、整理、分析，发现问题，分析问题，得出结论，为公司的决策层提供数据支持。

如果你擅长运营和活动，工具情况掌握一般，那你可以做数据运营。

如果你喜欢产品交互，对用户体验有深刻的理解，那你可以选择数据产品。

如果你特别熟悉公司的业务流程，能够完成业务相关的工作并掌握基础工具，那你可以做数据（业务）分析师。

如果你是会计或文秘，可以将数据分析技能作为提升职场竞争力的能力，而并非一定要成为数据分析师。

所以世界上并非只有一种数据分析师，成为数据分析师的路径也不只有一条。我们要做的就是根据自己的目标城市、专业背景、兴趣爱好以及个人优势等因素，来匹配最适合自己的那条路。

（学习内容要匹配）

首先，你要知道学习任何东西都有章法。

高效学习，你需要记住这个公式：高效学习＝输入＋输出＋快速反馈

想要快速学习一门全新的知识：

第一，你需要找到体系化且适合你的课程；

第二，你需要找到可以让你快速学以致用的实战案例；

第三，你需要找到靠谱的引路人给你最及时的学习反馈。

这也就意味着，在忙着一头扎入学习海洋之前，你花费一点时间找到能够满足以上三个条件的课程，会更加事半功倍。

放眼现在市面上数据分析师课程，满足上述三个条件，往往都价格不菲。

基于此，为了让你能够以最低的时间成本和经济成本，踏入数据分析师的大门。今天，小编给大家准备了一份《数据分析入门手册》：

理论篇：《17张统计学基础知识高清思维导图》

技能篇：《SQL学习路径图》《Python核心知识思维导图》

实战篇：《100+数据集》《25个数据分析实战案例》

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