每年9-10月份，都难逃求职话题。尤其在当前不容易乐观的经济形势下，更让人关注。秋招已经来临。
求职的同学今年明显感受到竞争的激烈。据猎聘对全国各重点高校的应届毕业生调研结果显示：在参与调研的数千名毕业生中，已成功签约的占25.09%，未签约的有74.91%。
因此，想要从激烈的求职环境中脱颖而出，拥有一项稀缺技能是”硬通货“。数据分析，恰恰就是一项能在求职中帮助你脱颖而出的硬技能。
翻翻招聘岗位JD，不难发现，数据分析相关岗位，腾讯这样的大厂都愿意开出高达15k~25k的薪资，即便是实习生，薪资400/天的也很是正常滴。
阿里创始人马云在接受CNBC（美国消费者新闻与商业频道）采访时说到：整个世界将变成数据，我认为这还是只是数据时代的开始。新浪潮即将来临，很多就业机会将被夺走。有些人会赶上潮流，变得更加富有和成功。但是对于那些落后的人，未来将是痛苦的。
广泛被应用的数据分析
谷歌的数据分析可以预测一个地区即将爆发的流感，从而进行针对性的预防；淘宝可以根据你浏览和消费的数据进行分析，为你精准推荐商品；口碑极好的网易云音乐，通过其相似性算法，为不同的人量身定制每日歌单……
数据正在变得越来越常见，小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹……，大到企业的销售、运营数据，产品的生产数据，交通网络数据……
数据分析人才热度也是高居不下，一方面企业的数据量在大规模的增长，对于数据分析的需求与日俱增；另一方面，相比起其他的技术职位，数据分析师的候选者要少得多。
数据源于麦肯锡
那么，小白如何快速获得数据分析的能力呢？知乎上有很多书单，你可能也听过很多学习方法，但尝试过就知道这些跟高效没什么关系。
要明确学习的路径，最有效的方式就是看具体的职业、工作岗位对于技能的具体需求。
我们从拉勾上找了一些最具有代表性的数据分析师职位信息，来看看薪资不菲的数据分析师，到底需要哪些技能。
其实企业对数据分析师的基础技能需求差别不大，可总结如下：
SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理
会用Excel/SQL做基本的数据管理
会用脚本语言进行数据分析，Python or R
有获取外部数据的能力，如爬虫
会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告
熟悉常用的数据挖掘算法：以回归分析为主
其次是数据分析的流程，一般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目。按照这个流程，每个部分需要掌握的细分知识点如下：
高效的学习路径是什么？就是数据分析的这个流程。按这样的顺序循序渐进，你会知道每个部分需要完成的目标是什么，需要学习哪些知识点，哪些知识是暂时不必要的。
接下来我们分别从每一个部分讲讲具体应该学什么、怎么学。
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系统实战与数据思维
到这个时候，你就已经具备了数据分析的基本能力了。但是还要根据不同的案例、不同的业务场景进行实战，练习解决实际问题的能力。
上面提到的公开数据集，可以找一些自己感兴趣的方向的数据，尝试从不同的角度来分析，看看能够得到哪些有价值的结论。
你也可以从生活、工作中去发现一些可用于分析的问题，比如上面说到的电商、招聘、社交等平台等数据中都有着很多可以挖掘的问题。
开始的时候，你可能考虑的问题不是很周全，但随着你经验的积累，慢慢就会找到分析的方向，有哪些一般分析的维度，比如Top榜单、平均水平、区域分布、同比环比、相关性分析、未来趋势预测等等。随着经验的增加，你会有一些自己对于数据的感觉，这就是我们通常说的数据思维了。
零基础学习数据分析，坑确实比较多，总结如下：
1.环境配置，工具安装、环境变量，对小白太不友好；
2.缺少合理的学习路径，上来 Python、HTML 各种学，极其容易放弃；
3.Python有很多包、框架可以选择，不知道哪个更友好；
4.遇到问题找不到解决办法，学习停滞不前；
5.网上的资料非常零散，而且对小白不友好，很多看起来云里雾里；
6.懂得技巧，但面对具体问题无法系统思考和分析；
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