2021年，909万大学毕业生大部分面临就业选择。从事其他工作，发展不如意的人也想转行。
在人生路口，何去何从？而互联网，已经从信息时代，经过交易时代，发展到数据时代，在大数据时代路口，数据科学不断发展，但数据人才缺口巨大。所以，从事数据工作成为大家的重要人生选择之一。从今天起，我将从0开始，带没有任何数据分析基础的童鞋们，进行一次数据分析的全程之旅，为你全方位呈现数据分析工作。从0到1数据分析
要想进入数据分析行业，首先要了解何为数据分析？可以从以下两个方面来认识：
1.什么是数据分析？
数据分析就是对企业的各类数据，运用数据统计方法和算法进行分析、预测，实现企业精准运营，提高经营效益。
对于传统企业来说，要分析的数据包括：
设备数据、原料数据、商品数据、库存数据、渠道数据、营销数据、财务数据、售后数据、竞争数据等。
对于互联网企业来说，要分析的数据包括：
产品数据、供应商数据、商品数据、用户数据、活动数据、推广数据、订单数据、财务数据、售后数据、竞争数据等。
从0到1数据分析
2.数据分析主要做什么？
1）研究如何提高收入。通过分析产品数据，可以知道如何提高每个链接位的点击率、转化率，可以知道页面布局该如何提升产出。通过分析商品数据，可以知道每个商品的动销率、周转率，从而进行商品促销策略的制定。通过分析用户的流量来源、行为路径，可以提升用户在每个环节的转化率和客单价。通过分析推广数据，可以知道哪些推广渠道的ROI更高。等等。
2）研究如何降低成本。分析产品、供应商、商品、用户、推广、订单等数据，可以找出影响运营成本的项，从而进行优化，降本增效。
3）寻找变化的原因。数据分析的核心就是研究变化，找到变化的原因，从而进行优化。流量的变化、订单量的变化、客单价的变化、GMV的变化，都隐藏在数据中，数据分析就是要从细节中找到变化的源头。
4）预测未来的趋势。预测是数据分析的重要组成部分，可以辅助各种策略的制定，及时调整目前的策略。
5）寻找实现目标的最优路径。基于过去数据，可以通过算法找到实现产品目标、运营目标、GMV目标的最优路径，以形成在产品和运营上的清晰打法。
从0到1数据分析
3.数据分析有什么条件要求或门槛？
要从事数据分析工作，没有门槛，但是要做好数据分析工作，还是有门槛的。数据分析需要有业务导向思维，需要懂市场、懂用户、懂行业、懂营销，不以市场为基础的数据分析都是耍流氓，不以营销为目的的数据分析也是耍流氓。哪怕你是技术流，也得懂点营销，不然你的数据分析功能就是无的放矢。
4.数据分析的岗位价值与发展潜力？
数据分析的具体岗位有三类：一是业务数据分析师，即基于业务和营销的数据分析，偏向业务方向，你的分析结果是要用来实战的，这是业务流；二是数据开发工程师，是进行数据分析系统的开发，这是技术流；三是算法工程师或建模工程师，是进行数据建模或算法研究的工作，是算法流。具体适合哪类岗位，看个人的个性或选择。不想天天敲代码的，可以做业务数据分析或建模；不想背业绩目标的可以做大数据开发；喜欢研究的可以搞算法。这几类岗位的价值和潜力都很大，目前市场需求很大。
5.学会数据分析要多少钱？多长时间？
学习数据分析有两种方法：一是自学，成本最低，但是全部需要自己摸索，所需时间长；二是培训，费用贵，动辄一两万，可以快速学习理论和技术，但是还是不能直接实战，实战还是要自己摸索，也需要时间。不管哪类学习方法，都建议找对一个领路人，能帮你快速积累实战经验。
