前几天，我们数据分析就业班新报名的一位学员跟我们聊起了她的报名原因：她在面试一家心仪行业头部大厂的产品经理岗位时，三面的业务笔试70%内容都需要用数据分析来解答。虽然产品工作经验、管理能力和资源都不错，但还是遗憾的折戟沉沙。
上面这个学员遇到的问题不是个例，而是现在职场晋升的普遍需求。
作为产品经理，具备数据分析能力是必不可少的。
随着大数据和互联网领域的飞速发展，为产品经理提供了大量的数据分析模型和海量的实时数据。
产品经理在数据分析上所投入的时间也日益增加。竞品分析、行业画布、用户画像是在产品实施和运营过程中非常实用的数据分析模型。同时，你也需要知道：客户生命周期价值、单位用户/客户平均收入、销售成本等等。
可以说，在日常工作中，产品经理没有数据分析能力是不可想象的。
所以她痛定思痛找到CDA数据分析师，一定要快速又有保障的系统掌握数据分析能力。
很多职场人都会遇到这些问题：数据分析的前景究竟如何？职场小白，如何入门数据分析领域？今天小编从多个维度引领大家深入思考一下：
随着大数据时代的到来，数据呈现出爆炸性增长，如何利用数据产生价值成了所有企业迫切需要解决的问题。
因此，企业需要大量拥有数据分析能力的人才来分析数据的价值，以提升企业利润，但是数据分析能力不应该只是收集数据。
我们以产品运营为例，工作中经常遇到下面这种情况：
自己辛辛苦苦、加班加点做出来的数据报告交到领导手中，结果没人看得懂。
原因就是，很多职场人士根本不具备数据思维处理问题的能力，导致自己埋头苦干做出来的数据报告，杂乱无章、没有达到领导想要的结果。于是，努力白费。
而数据分析的第一层目的是发现问题，其目的在于通过一定的数据呈现形式，挖掘和发现运营各个环节与业务增长各个模块的问题，将问题进行分类和汇总，即明确当前运营状况问题所在。
第二层目的是分析原因，需要梳理其出现当前结果的具体原因，且是以实际情况为依据的。发现的每一个问题，可能是业务层面的每个变动所致，也可能是产品层面的迭代所致，因此需要一一排查，得出一个实际有效的结论。
数据分析的第三层目的是提出解决问题方案，解决问题是数据分析的最终目的。解决问题需要运用一定的数据分析工具及分析方法，并且有足够的数据源来支撑，将挖掘出来的问题，从业务、运营、产品等层面进行对接，找出最佳的解决方案。
数据分析作为一个热门行业，曾被Times时代杂志誉为“21世纪最热门五大新兴”行业之一。据统计，在世界五百强的企业中，有百分之九十的企业都建立了数据分析部门，未来中国对数据分析师的需求更是呈现上升趋势。
目前，我国数据分析岗位需求规模达到300万，且未来5年都将以30%-40%的速度增长，需求总量将达到2000万人左右。
（图片来源于网络）
而之所以造成如此大缺口的主要原因，是因为我国大数据处于飞速发展的状态，然而高等教育专业滞后，目前大数据专业人才不足200万，需求1:10。这就导致了很多企业无法完成数字化转型，他们愿意花费更多的薪资去招揽数据分析人才。
在这种趋势之下，数据分析已经不单单是数据分析师的“专业本领，”数据分析已经成为未来必不可少的工作技能之一，一些看似与数据分析无关的岗位，企业在招聘时也要求具备数据分析能力，比如市场、产品、财务、运营、人力等等。
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对于职场已入瓶颈想要提升自己，或者想谋求更好发展的互联网人而言，通过数据分析让自己升值是一个不可多得的机遇。
首先我可以明确地告诉大家，零基础转行数据分析是可行的。
但过程并非是一帆风顺的，需要经过很多努力。如果你不愿意吃学习的苦；怀着三天打鱼，两天晒网的心态；那么我建议你趁早放弃。
数据分析作为新兴行业，根据岗位职责总体可以概括为以下两个方向：
想要短时间内快速成为技术方向的数据分析师，是非常很难的。一定要底子深基础牢，编程语言基础、统计学知识、算法、数据结构样样不能少，甚至得精通，而这些不是我们自习两三个月就能完全掌握的。
而业务方向的数据分析师，在目前的招聘市场上需求岗位最多。这种岗位的进入门槛会相对较低一点，所以对于0基础想转行的同学，自然业务型数据分析师会更适合。但如果入职后不能尽快掌握业务，提升自己的数据思维能力，就很有可能就变成“只会提数的表哥表姐”。
所以，想快速成为一名数据分析师，又不想入职后沦为“打杂”人员。就应该知道自己应该持续学习并掌握的各项技能，以及自己进入数分行业后的发展路径。
数据分析师的阶段与技能
本节我们只讨论业务向的数据分析师的必备能力，把分析师简单划分为初级、中级、高级三个阶段：
各阶段数据分析师的差异体现在三个方面：业务技能、执行管理能力、业内影响力。
后两者能力属于软实力，需要在工作中逐渐掌握。作为初学者，第一步最需要的是掌握业务技能，最好能了解完整的学习路线。
那么，初级数据分析师所必备的业务技能都包含哪些？
1、业务能力。数据分析工作并不是简单的数据统计与展示，它有一个重要的前提就是需要懂业务，包括行业知识、公司业务及流程等，最好有自己独到的见解。数据分析的目的就是通过研究数据实现转化增长，若脱离行业背景和公司业务内容，数据分析就是一堆没有价值的数据图表而已。
2、工具使用能力。数据分析工具是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞杂的数据，数据分析师必须要掌握相应的工具去对这些数据进行采集、清洗、分析和处理，以快速准确地的到最后的结果。常用工具有：Excel、SQL、Python、R、Tableau、BI等
3、分析能力。数据分析师必须要掌握一些行之有效的的数据分析方法，并能灵活的与自身实际工作相结合。数据分析师常用的数据分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
最后，我们将初级数据分析师应该掌握的技能做了一张树状图。
那么，在了解了“快速成为数据分析师”需要掌握的技能之后，如何提升这些技能？今天小编特地为大家整理了一份数据分析学习资料包，希望能够对你有所帮助，扫码即可下载。
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掌握数据分析技能
如我们上文所说，数据分析能力可以说是每个岗位必备的能力，这一点也成为了越来越多企业管理层的共识。
但掌握数据分析能力的急迫性还没有得到大家足够的重视！很多人可能会像我们前言中介绍的这位学员一样，只有撞了南墙，错失了好机会后，才会在悔恨之余开始积极学习。
同为产品人，小编之前也是这种心态，这与我们对本岗位的长远职业规划不清晰有一定关系。
今儿小编汇总了几个数据分析能力加持下的岗位成长路线图，希望帮你把前路看的更清楚。
不管是业务需求还是为以后职场发展系统学习，小编认为你都应该行动起来了。