如果你想跨行转做数据分析师，劝你慎重

随着数字化时代的浪潮，数据分析师成了炽手可热的香饽饽，疫情当下，各行各业的失业人员逐渐增多，所以人人都想转行当数据分析师。作为业内人员，说实话，真的不建议，数据分析师真的不是想象的那么简单。

数据分析师需要的基本技能

1、数据分析工具。俗话说得好，工欲善其事，必先利其器。在整个数据分析的系统中，数据分析工具就相当于数据分析的一线战场，如果不能熟练掌握工具，那一切都只是空中楼阁，得不到有足够可信度的数据分析结论，也不能重复进行验证。

在数据分析的完整流程中，我们会接触到很多功能不一的各种工具，这主要是因为数据分析的流程数据采集、数据传输、数据清洗、数据处理等都需要各种工具。所以在数据分析中，往往需要掌握Excel、SQL、Python、Hadoop、BI等工具，只有掌握了这些工具的使用，才能顺畅的完成整个流程，避免在使用中出现错误，导致分析结果存在异常。

2、逻辑思考能力

数据分析是在实践中逐渐成长起来的技能，所以在使用中一般都是因为各种问题，才会对其进行分析，这就要求数据分析人员能够分析问题、解决问题，而从本质上来说这就是逻辑思考的能力。

为什么数据分析要有逻辑思考能力？这主要是因为企业在发展中业务会遇到很多复杂、混乱的问题，即使要进行分析也要提前对问题进行梳理，才能找出后续分析的方向，如果没有足够的逻辑思考能力，那可能都走不到实际分析的阶段。各种情况的可能性使得数据分析遇到难题成为了一件常事，所以掌握逻辑思考能力，灵活处理想得到想不到的各种问题也是数据分析要求掌握的能力。

3、行业和业务知识

在企业的工作中，数据分析往往需要和行业、业务贴近，通过分析来对业务流程、业务方向进行调整。所以数据分析在解决问题的时候，需要数据分析人员掌握行业和业务的相关知识，了解指标和数据之间的逻辑关系。

所以很多时候你可以看到对数据分析人员的要求中往往会有这么一条，拥有快速学习的能力、亦或是在某行业内有相关经验。这其实就表明了数据分析也是一个非常依赖日常学习积累的能力，因为很多问题不是依靠分析方法、分析工具就能解决的，你还需要具备行业和业务知识才能理解要分析的是什么，又该朝哪个方向去思考。

数据分析师的门槛越来越高

两三年前，数据分析需求量急剧增加，许多培训机构看到这一机会，开始批量招收学员，有的甚至保送就业机会，当时真的是没有什么门槛的。时过境迁，尤其是疫情影响，众多企业裁员严重，数据分析师的要求也是水涨船高，除了学历和技能上的要求，同时必须擅长其他专业领域，比如：财务知识、运营、人力、业务等等，数据分析师要把这些专业领域的知识和数据分析技能，结合起来，才能在数据分析师这个岗位走的长远。

数据分析师没有人们想象的那么好，大家不要过于美化它，但也不是说它不好。结合实际的自身情况，多学一项技能傍身肯定是没错的，只是提醒大家，不要一拍脑门的冲动下决定。