可能有很多人也想转行做数据分析，但不知道该如何准备。下面我分三个部分来介绍：
- 数据分析师的钱景和前景
- 数据分析师的技能图谱
- 初级数据分析师需要掌握的技能
数据分析师的钱景和前景
钱景
下面的数据是我摘自拉勾网上的职位数据，仅供参考！
数据来自拉勾网
前景
下面来谈谈数据分析师的前景。同样是马爸爸在2017年的时候，提出数据分析师会被人工智能淘汰！对于如何避免自己被人工智能淘汰，有人提出了自己的看法，大体上是两点：
- 多去了解业务
- 多与人沟通
机器擅长的是计算，所以那些重复性计算的工作会被替代，但是对业务的理解、对人性的把握，这些机器可能做不到，所以网上很多建议是做好上述两点来避免自己被淘汰。当然，这些观点是仁者见仁，智者见智了。对于上面的建议，我个人还是比较赞成的。毕竟，跑数据、处理数据的工作是没有什么技术含量的，就算不被人工智能取代，公司招个实习生也完全可以取代你。
数据分析师的技能图谱
我把数据分析师的技能分为内功和外功，就和武侠中的类似，内功主要是分析的思想，外功主要是工具的使用。内功和外功的结合才能发挥出最大的威力。
外功
数学工具：统计学、概率论 提取数据工具：Hive/SQL 处理数据工具：Excel、spss、tableau、Python 结果展示工具：PPT
内功：熟悉业务和分析的思维
外功的技能都比较具体。内功的技能，主要是熟悉业务和分析的思维，结合第一篇文章的内容，主要是如何根据业务定义指标、怎么结合业务得出结论和措施、如何设计实验验证措施和迭代。我个人觉得内功的修炼主要是学习前辈总结的经验+实战总结。我在接下来的文章中会系统总结分享外功和内功的知识。希望可以和大家一起学习进步。
初级数据分析师需要掌握的技能
我觉得若能完全掌握上述的技能图谱，加以时日，有一定的实战经验，基本上可以是专家的水平了。挑其中最重要的技能学习就可以转行做初级数据分析师了。为了提高效率，我建议大家可以先学习：
统计学：学习了解基本的统计学知识、回归等就差不多了
书籍推荐：《深入浅出统计学》，这本书比较厚，但是每页中的内容不是很多，读起来很快，能帮你快速积累统计学基础知识；
Hive/SQL、Excel：这个是比较重点的部分，要能够独立提取数据和处理数据
书籍推荐：《MySQL必知必会》，Hive 和MySQL的语法很像，这本书很薄，读完就差不多可以点亮SQL技能了；
内功：分析的思维
书籍推荐：《谁说菜鸟不会数据分析》和《网站分析实战》，个人觉得写的还不错，尤其是后者。
学完这些差不多就可以入门了，找到具体的工作后，熟悉公司业务，再继续完善学习数据分析师的技能， 就能向专家迈进了。