转行数据分析师后悔了?
编程语言： 数据分析的进阶需要会使用一门或多门编程语言，如Python和R，这将会使你的数据分析变得更加高效。 5）机器学习算法入门： 如果需要的话可以学习常用的分类、回归、聚类和降维等的常用算法以及它们的优缺点和使用场景，这将是你转行进入公司的加分项哦。
收入前置倾向严重，数据分析师大概是随着互联网应运而生的，互联网提供了大量的数据分析师岗位，同时互联网又是“35岁中年危机”问题凸显的行业，入行门槛低，精力要求高于经验积累。随着年龄的增长，市场空间对大龄从业者接受面会越来越窄。故从职业的长期规划来讲，数据分析师不具备长远发展的可能性。
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。
工作两年,想转行做数据分析,不知道路怎样走
“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。
我们可以采用两种办法来处理：第一种就是直接删除缺失的数据；第二种就是通过建立模型进行插值的办法来补充这些数据。现在的社会就是一个商业社会，如果想转行跨界到数据分析领域，一定要注意上面小编提到的内容，应该会给你的转行跨界之路带来不少帮助和启发。
大数据的就业方向有：数据挖掘、数据分析&机器学习方向、大数据运维&云计算方向、Hadoop大数据开发方向。转行，得先选定发展方向。明白大数据要学的主要内容，首先要学习Java根底，学大数据课程之前要先学习一种核算机编程言语。Java是大数据学习需求的编程言语根底，由于大数据的开发根据常用的高档言语。
一定要用细心、耐心、和平静的心态去做数据分析。数据分析是个细活，根据二八原则，其中数据的处理将占去数据分析中的八成时间，如果数据处理不当将影响接下来的分析，需要良好的心态减少犯错误的概率。具有独立思考与换位思考的能力。数据分析并不仅仅是为了完成一些业务上面的数据需求和论证。
数据分析行业的前景怎么样?
1、数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为18个月。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。
2、数据分析师的就业前景广阔，市场需求强劲，职位稳定性较高，不易被取代。 数据分析师负责在大数据环境中挖掘信息，运用如Hive、Hbase等技术，对行业数据进行收集、整理、分析，并为决策提供依据。 全球范围内对数据分析师的需求巨大。
3、数据分析人才缺口显著。随着信息技术（IT）时代向数据技术（DT）时代转变，数据分析已成为主流方法，取代了传统的经验分析。目前，数据分析人才的供应量远远不能满足市场需求，人才缺口巨大。 数据分析入门门槛较低。数据分析是一门多学科交叉的技术，对理工科背景的要求并不高。
4、该职业的前景目前来说是非常不错的。人才缺口大，IT时代逐渐被DT时代取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺。
5、薪资待遇高：1-2 年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到 13k 左右的水平，薪资待遇远高于其他 岗位。就业领域广泛：大数据分析师几乎覆盖了所有的行业，包括数据类公司、咨询公司到物流、传媒公司等。在一线城市的互联网、金融和电子商务行业，大数据分析师的需求尤为旺盛。
数据分析师前景如何,女生做数据分析师会不会很累?
数据分析师前景广阔，女生进入这一行业可能会面临较大的工作压力，但同时这也是一个高薪职业。随着数据驱动决策在各行各业的普及，数据分析师的作用日益凸显，预计未来这一职业的发展前景将更加光明。一般来说，具备专业技能和经验的数据分析师，其月收入普遍在1万元以上。
女生是很适合做数据分析的，数据分析师因为敲的代码少，相比起天天敲代码的职业更适合女生一些，没那么辛苦。现在最基本的就是用excle来处理数据，在这基础上又使用了新的统计软件spss，主要是需要一定的分析思维能力，还要掌握数据库的原理操作，这些都不算太难。
不算累。女生还是很适合做数据分析的，数据分析师因为敲的代码少，相比起天天敲代码的职业更适合女生一些，没那么辛苦。现在最基本的就是用excle来处理数据，在这基础上又使用了新的统计软件spss，主要是需要一定的分析思维能力，还要掌握数据库的原理操作，这些都不算太难。
一个小白学习学习数据分析师有多难
1、零基础是可以培训大数据分析师的，不过要学习相应的知识才可以。数据分析师属于互联网行业，所以先要学习一些相关的代码。想做数据分析师，代码只是第一步，只有熟练掌握代码，才能在工作中更加高效，为日后的发展空间提供一份保障。
2、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计 你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识。学习数据分析工具，如sas、spss，甚至excel也可以（数据分析模块的功能很强大）切记，第一步是必不可少的，是数据分析的基础。
3、学完了编程语言之后，一般就可以进行大数据部分的学习了。一般来说，学习大数据部分的时间比学习Java的时间要更长。大数据部分，包括hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识，分布式存储、分布式计算框架等技术，还要熟悉大数据处理和分析技术。
4、项目数据分析师职业技术证书》 。每个人的接触能力不同，学习时间也存在区别，作为一个从来没接触过的小白，一定要找适合的学习中心和老师参加培训，所以在学习时要也多方面的考虑下选择正规的学校效果更好，CDA已与国内多所高校进行了战略合作，独特的教学方法效果非常的好。
数据分析师缺点
1、数据分析难点二：数据分析对象不明确 新人在入职初期会遇到的第二个问题，概括来说就是数据分析对象不明确。问题经常表现在，新人数据分析师在业务问题中不知道怎么去分析数据，不知道分析什么数据。
2、缺点：信息透明化，大数据比你更了解你自己。大数据优点：（1）及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。（2）为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。（3）分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。（4）根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。
3、最容易碰到的问题就是自己分析的数据不准确，导致辛苦了半天，分析出来的结果不具备参考价值，甚至都是错误的。我有一个同事就是做数据分析师的。当然，我们公司目前这方面的工作刚刚起步，还很不成熟，所有相关的数据库还没有建立完毕，处于正在建立的阶段。收集数据的方式也是在摸索中进行。
4、我接触很多人3年甚至多年的时间都仅仅停留在入门，但他们自我感觉是资深，仔细想一想以下六类人可能不适合做数据分析。
5、其中早在2017年BDA就开始定向为京东招聘数据分析师，且获得亚太地区多个国家市场研究行业组织认可，拥有证书人员可在日本、韩国、泰国、马来西亚、蒙古等国家，优先获得实习就业机会。
6、无思路：数据杂乱，不知到从何入手 成因：分析的业务目标不明晰，致使数据采集过剩；分析方法与分析的场景不懂得怎样结合，导致无从下手。对策：首先，学会理解业务背景和团队的业务目标；熟悉各分析方法及应用场景，后面有介绍。
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