在通信、互聯(lián)網(wǎng)、金融等這些行業(yè)每天產(chǎn)生巨大的數(shù)據(jù)量（長(zhǎng)期更是積累了大量豐富的數(shù)據(jù)，比如客戶交易數(shù)據(jù)等等），據(jù)說(shuō)到2020年，全球每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量達(dá)到3500萬(wàn)億GB；海量的歷史數(shù)據(jù)是否有價(jià)值，是否可以利用為領(lǐng)導(dǎo)決策提供參考依據(jù)？隨著軟件工具、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、各種硬件設(shè)備的飛快發(fā)展，使得我們分析海量數(shù)據(jù)成為可能。

而數(shù)據(jù)分析也越來(lái)越受到領(lǐng)導(dǎo)層的重視，借助報(bào)表告訴用戶什么已經(jīng)發(fā)生了，借助OLAP和可視化工具等分析工具告訴用戶為什么發(fā)生了，通過(guò)dashboard監(jiān)控告訴用戶現(xiàn)在在發(fā)生什么，通過(guò)預(yù)報(bào)告訴用戶什么可能會(huì)發(fā)生。數(shù)據(jù)分析會(huì)從海量數(shù)據(jù)中提取、挖掘?qū)I(yè)務(wù)發(fā)展有價(jià)值的、潛在的知識(shí)，找出趨勢(shì)，為決策層的提供有力依據(jù)，為產(chǎn)品或服務(wù)發(fā)展方向起到積極作用，有力推動(dòng)企業(yè)內(nèi)部的科學(xué)化、信息化管理。

我們舉兩個(gè)通過(guò)數(shù)據(jù)分析獲得成功的例子：

（1） Facebook廣告與微博、SNS等網(wǎng)絡(luò)社區(qū)的用戶相聯(lián)系，通過(guò)先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)，為廣告商提供更為精準(zhǔn)定位的服務(wù)，該精準(zhǔn)廣告模式收到廣大廣告商的熱捧，根據(jù)市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu)eMarketer的數(shù)據(jù)，F(xiàn)acebook年?duì)I收額超過(guò)20億美元，成為美國(guó)最大的在線顯示廣告提供商。

（2） Hitwise發(fā)布會(huì)上，亞太區(qū)負(fù)責(zé)人John舉例說(shuō)明： 亞馬遜30%的銷售是來(lái)自其系統(tǒng)自動(dòng)的產(chǎn)品推薦，通過(guò)客戶分類，測(cè)試統(tǒng)計(jì)，行為建模，投放優(yōu)化四步，運(yùn)營(yíng)客戶的行為數(shù)據(jù)帶來(lái)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

此外，還有好多好多，數(shù)據(jù)分析，在營(yíng)銷、金融、互聯(lián)網(wǎng)等方面應(yīng)用是非常廣泛的：比如在營(yíng)銷領(lǐng)域，有數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷，精準(zhǔn)營(yíng)銷，RFM分析，客戶分群，銷量預(yù)測(cè)等等；在金融上預(yù)測(cè)股價(jià)及其波動(dòng)，套利模型等等；在互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)上面，百度的精準(zhǔn)廣告，淘寶的數(shù)據(jù)魔方等等。類似成功的案例會(huì)越來(lái)越多，以至于數(shù)據(jù)分析師也越來(lái)越受到重視。

然而，現(xiàn)實(shí)卻是另一種情況。我們來(lái)看一個(gè)來(lái)自微博上的信息：在美國(guó)目前面臨14萬(wàn)~19萬(wàn)具有數(shù)據(jù)分析和管理能力的專業(yè)人員，以及150萬(wàn)具有理解和決策能力（基于對(duì)海量數(shù)據(jù)的研究）的管理人員和分析人員的人才短缺。而在中國(guó)，受過(guò)專業(yè)訓(xùn)練并有經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)分析人才，未來(lái)三年，分析能力人才供需缺口將逐漸放大，高級(jí)分析人才難尋。也就是說(shuō)，數(shù)據(jù)分析的需求在不斷增長(zhǎng)，然而合格的為企業(yè)做分析決策的數(shù)據(jù)分析師卻寥寥無(wú)幾。好多人想做數(shù)據(jù)分析卻不知道如何入手，要么不懂得如何清洗數(shù)據(jù)，直接把數(shù)據(jù)拿來(lái)就用；要么亂套模型，分析的頭頭是道，其實(shí)完全不是那么回事。按俗話說(shuō)就是：見(jiàn)過(guò)豬跑，沒(méi)吃過(guò)豬肉。

近幾年美國(guó)公布的相關(guān)數(shù)據(jù)分析中，薪酬最高、最吃香的行業(yè)中便有IT業(yè)。IT產(chǎn)業(yè)日益崛起，技術(shù)也被越來(lái)越多的人掌握，而往往最被看重的技能是：數(shù)據(jù)分析、風(fēng)險(xiǎn)管理、機(jī)器人技術(shù)、信息安全、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。數(shù)據(jù)分析排名第一最受青睞。接收到這樣的信號(hào)，一定有很多非專業(yè)人士也想成為數(shù)據(jù)分析師吧，如何速成數(shù)據(jù)分析師？下面的技能讓你事半功倍。

一：理解數(shù)據(jù)庫(kù)。

還以為要與文本數(shù)據(jù)打交道嗎？答案是：NO！進(jìn)入了這個(gè)領(lǐng)域，你會(huì)發(fā)現(xiàn)幾乎一切都是用數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，如MySQL，Postgres，CouchDB，MongoDB，Cassandra等。理解數(shù)據(jù)庫(kù)并且能熟練使用它，將是一個(gè)基礎(chǔ)能力。

二：掌握數(shù)據(jù)整理、可視化和報(bào)表制作。

數(shù)據(jù)整理，是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成方便實(shí)用的格式，實(shí)用工具有DataWrangler和R。數(shù)據(jù)可視化，是創(chuàng)建和研究數(shù)據(jù)的視覺(jué)表現(xiàn)，實(shí)用工具有g(shù)gvis，D3，vega。數(shù)據(jù)報(bào)表是將數(shù)據(jù)分析和結(jié)果制作成報(bào)告。也是數(shù)據(jù)分析師的一個(gè)后續(xù)工作。這項(xiàng)技能是做數(shù)據(jù)分析師的主要技能?？梢越柚滦蛙浖椭约貉杆賹W(xué)會(huì)分析。

三：懂設(shè)計(jì)

說(shuō)到能制作報(bào)表成果，就不得不說(shuō)說(shuō)圖表的設(shè)計(jì)。在運(yùn)用圖表表達(dá)數(shù)據(jù)分析師的觀點(diǎn)時(shí)，懂不懂設(shè)計(jì)直接影響到圖形的選擇、版式的設(shè)計(jì)、顏色的搭配等，只有掌握設(shè)計(jì)原則才能讓結(jié)果一目了然。否則圖表雜亂無(wú)章，數(shù)據(jù)分析內(nèi)容不能良好地呈現(xiàn)出來(lái)，分析結(jié)果就不能有效地傳達(dá)。

四：幾項(xiàng)專業(yè)技能

統(tǒng)計(jì)學(xué)技能——統(tǒng)計(jì)學(xué)是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本知識(shí)是數(shù)據(jù)分析師的基本功。從數(shù)據(jù)采集、抽樣到具體分析時(shí)的驗(yàn)證探索和預(yù)測(cè)都要用到統(tǒng)計(jì)學(xué)。

社會(huì)學(xué)技能——從社會(huì)化角度看，人有社會(huì)性，收群體心理的影響。數(shù)據(jù)分析師沒(méi)有社會(huì)學(xué)基本技能，很難對(duì)市場(chǎng)現(xiàn)象做出合理解釋。

另外，最好還能懂得財(cái)務(wù)管理知識(shí)和心理學(xué)概況。這些都將會(huì)使你做數(shù)據(jù)分析的過(guò)程更容易。

五：提升個(gè)人能力。

有了產(chǎn)品可以將數(shù)據(jù)展示出來(lái)，還需要具備基本的分析師能力。首先，要了解模型背后的邏輯，不能單純地在模型中看，而要放到整個(gè)項(xiàng)目的上下文中去看。要理解數(shù)據(jù)的信息，形成一個(gè)整體系統(tǒng)，這樣才能夠做好細(xì)節(jié)。另外，與數(shù)據(jù)打交道，細(xì)心和耐心也是必不可少的。

六：隨時(shí)貼近數(shù)據(jù)文化

擁有了數(shù)據(jù)分析的基本能力，還怕不夠?qū)I(yè)？不如讓自己的生活中充滿數(shù)據(jù)分析的氣氛吧！試著多去數(shù)據(jù)分析的論壇看看，多瀏覽大數(shù)據(jù)知識(shí)的網(wǎng)站，讓自己無(wú)時(shí)無(wú)刻不在進(jìn)步，還怕不能學(xué)會(huì)數(shù)據(jù)分析嗎？

擁有這些技能，再去做數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)將在你手里變得更親切，做數(shù)據(jù)分析也會(huì)更簡(jiǎn)單更便捷，速成數(shù)據(jù)分析師不再遙遠(yuǎn)。

有一位數(shù)據(jù)分析牛人曾經(jīng)總結(jié)過(guò)數(shù)據(jù)分析師的能力和目標(biāo)：

能力：一定要懂點(diǎn)戰(zhàn)略、才能結(jié)合商業(yè)；一定要漂亮的presentation、才能buying；一定要有g(shù)lobal view、才能打單；一定要懂業(yè)務(wù)、才能結(jié)合市場(chǎng)；一定要專幾種工具、才能干活；一定要學(xué)好、才能有效率；一定要有強(qiáng)悍理論基礎(chǔ)、才能入門；一定要努力、才能賺錢；最重要的：一定要?jiǎng)?wù)實(shí)、才有reputation；不懂的話以后慢慢就明白了。