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这几年 ， 只要我身边有想转行 ， 准备全职当数据分析师的朋友 ， 我都会劝他们：不要因为数据分析被炒的火热 ， 就一拍脑袋决定放弃现在的工作 ， 从零开始学数据分析 。 数据分析其实和语言一样 ， 本质上只是一种技能 ， 必须同时擅长其他专业领域知识（比如你是财务、产品、人力 ， 把自己专业领域知识+数据分析技能结合起来） ， 才能够走得长远 。
如果现在盲目进入数据分析领域 ， 当数据分析师 ， 只会是从一个坑爬上来 ， 然后换个姿势再掉入另外一个坑...
为什么说不要再轻易转行数据分析？首先 ， 先让我们来全面拆解一下国内数据分析师的主要工作 。
我把国内大部分业务方向数据分析师的工作内容进行了梳理 ， 在图中你可以清楚看到 ， 前四项工作是很多数据分析师会花大量时间去处理的 ， 但坦白说含金量确实很低 ， 可替代性很强 ， 没有自己的核心竞争力 ， 如果转行过来就是一成不变做这些工作 ， 都不用说35岁危机了 ， 可能30岁就会被更先进的软件工具取代 。
举个例子 ， 可能你原来是个运营 ， 在自己原岗位上做的不错 ， 但是脑袋一热 ， 觉得运营没前途 ， 想转行数据分析 ， 找个培训班上完课后开始找工作 ， 也的确让你找到了工作 ， 结果工作后每天做的内容比你做运营时的工作内容还像个工具人 ， 只能落个两难的局面 。
作为过来人 ， 老李我有什么建议？先说结论：现在如果不是科班出身或对数据极其热爱 ， 不建议做数据分析职位工作 ， 但是可以用数据分析思维帮助自己的职位发展 。
为什么给出这个结论？
因为其实可以看出 ， 不管是在企业还是社会 ， 数据的重要性已经愈发凸显出来 。
政府推动大数据建设 ， 企业加强数字化转型 ， 在这种大势之下 ， 数据分析思维已经不只是数据分析师的“专业”了 ， 包括销售、市场、运营、策划、产品等职位都需要通过数据分析来帮助自己的工作 ， 甚至连后台的财务、法务、人事等也开始需要通过数据分析来提升效率 。
可以这么说 ， 如果你在企业之中工作 ， 你未来会开始越来越多的和数据打交道 ， 这个时候数据分析已经成为工作的必要条件 。
举个例子 ， 还是拿运营来说 ， 更离不开数据了 。 大到做一个活动 ， 预计初期、中期投入多少产出多少 ， 小到一个营销话术 ， 这些都需要数据的支持 。 同时也需要切分不同人群进行对照实验来决定 。 可以说 ， 现在不会数据分析的运营人已经越来越少 。
那我具体应该怎么做？我的建议 ， 分三步走：
- 第一步：利用业余时间学习数据分析思维和工具；
- 第二步：在工作中 ， 刻意练习自己的数据思维 ， 多使用数据分析工具 ， 孰能生巧；
- 第三步：让自己通过数据分析后的结论有价值地输出 ， 让其真正辅助自己职业发展 。
首先 ， 跟前文一样 ， 千万不要贸然裸辞学习 ， 要学会充分利用自己的业余时间 ， 把数据分析当成是自己的一个必要技能来学习 ， 这才能为自己日后的职业发展打下一个坚实的基础 。
1、利用业余时间学习数据分析思维和工具
其次 ， 现在网络上可以学习数据分析的资源太多了 ， 不过学习资料这东西 ， 在精不在多 ， 只要找准1-2个你觉得不错的课程去学 ， 坚持学下去 ， 肯定会有所收获 。
数据思维不是你上了几节课 ， 在头条知乎看了几篇自媒体文就能学会的 ， 这需要你在日常工作和生活中不断进行刻意的练习 ， 只有才能让自己拥有数据分析的意识 。
2、在工作中 ， 刻意练习自己的数据思维 ， 多使用数据分析工具 ， 孰能生巧
至于工具 ， 老李我始终认为思维和工具是相辅相成的 ， 思维>工具 ， 你所使用的工具是根据处理的量级以及你要达到的目的选择的 ， 什么意思呢？也就是说如果你的工作中 ， 遇到的数据量不那么大的话 ， 就没必要去学Python和R这些 ， 把Excel学精就不错了 。 等到之后处理数据的量级大了 ， 再去学Python和FineBI这些数据分析工具来辅助 。
稿源：(数据分析不是个事儿)
【傻大方】网址：http://www.shadafang.com/c/102c361L2021.html
标题：笔记本|为什么我劝90%的人不要转行数据分析？数据岗真没你想的那么香