零基础数据分析
对于这个问题，我将拆分为三个方面，行业前景、必备技能以及工作求职。
首先，就行业而言，数据分析岗位是工作中最核心的竞争力之一，在互联网下半场，各大企业都进行数字化转型，对数字分析人才的需求也越来越旺，数字分析岗位一般月薪都在10k以上，一线城市在20k-40k左右，其前景还是不可估量的。
其次，对于必备技能来说，一般是需要掌握Excel、SPSS，主流SQL语言，能够使用python、R语言进行数据挖掘，有些企业会写明掌握hive、hadoop、spark优先，因此新手小白要学习数据分析要学的知识还是很多的。以excel来说，这是最简单的数据分析工具，但其中的还有一些函数、宏等可能小白最开始并不常用。那SPSS、python是推荐小白初次试水数据分析的软件，SPSS是一款最易上手的软件，初次接触数据要知道数据的描述性统计、相关性分析、T检验、方差分析、主成分分析、因子分析等内容，对数据有大概的掌握。那python是也是一款简单易学的软件，那最开始要知道Python的一些基础知识，元素、变量、循环、函数，学会对数据进行预处理，并能进行数据分析，可视化处理等，这就涉及到一些深层次的内容，建议尝试小白有个系统的学习。
最后，对工作求职来说，还是学的越精越好，最基本的SPSS、SQL、python是都需要掌握的，有些企业对Python和R语言可以二选一，如果急于求职可选择选择其一。对于求职而言呢，因为不是统计、数据方向背景，可以先去二三线城市先投简历，因为一些大厂可能需要一年、三年等不同时间的经历，所以有了项目经验，能帮你顺利找到工作，最后祝你学习成功，事业顺利！
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目前最热门的专业！
互联网，各大通讯运营商，政府机构，等等行业都在抢这方面人才。都把橄榄枝伸到各名牌大学校园里去了！
建议已程序员为基础去学再考数据分析师
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这个问题比较模糊，不知题主是针对学习数据分析的路径还是数据分析就业还是其他。
先就数据分析的路径来说，首先要接触数据，通过Excel，Sql，R，Python等等工具去将数据分成不同维度，结合具体需求进行规律总结，或者可视化。随着数据的量级变大，数据感的增长可以逐渐实现建模，预测。不同领域对工具的要求不同，如果是互联网行业，会运用到SQL，Python较多，而金融行业通常是R和SPSS，SAS。
就业来说，因为互联网兴起，以及电商普及，数据分析人才各个公司都需要，且如果观察一下招聘网站，主要分布在北京上海杭州广州等城市。而数据分析的职业发展可以根据个人兴趣和实际情况，基本从数据分析师的青铜到王者需要2-3年。
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数据分析有很多个目标方向，各行各业都需要，但有一点是共同的——高门槛。
你需要对时下本行业的消费情况，客户，潜在客户，未来走向等等一系列做出推算，这需要浏览海量的数据，按照公式推导出符合逻辑的推演模型，可能还要承担相应的后果。
所以你需要精通，记住是精通!博弈论，微积分，逻辑学，宏观经济学,社会工程学，两门以上的外语。
此外，你还必须对时政很敏感，有细微之处见真章的见识，广泛的兴趣爱好和人脉，以及最重要的，实战经验，不会有任何一家大型企业找一个只会纸上谈兵的理论者。
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大数据时代下，数据分析是热门，这是现在也是以后能够服务于社会发展的重要产业，至于就业，三百六十行你只要精于一行就能在社会立于不败之地，这里要重点突出这个“精”字，再好的方向你也要学的好，数据分析学得好了，那必然不愁就业。
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数据分析更偏重商业应用，数学更抽象。
数据分析是用来解决具体行业问题的，需要从业务的角度出发，了解各个指标，以及每个指标之间的关系，还需要联系业务去理解数据。所以，工作中数据分析脱离不了业务，在分析中要找到导致问题发生的根本原因，而不只是单纯的统计数据。
就业的话肯定很好就业的，目前这一块的人才非常少，发展前景还是可观的，成都这边建议环球中心这边的机构。
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市场需求：
麦肯锡报告显示，2018年大数据人才缺口在140000到190000之间，对于如何利用大数据做决策的数据分析岗位缺口将达150000！从国防部、互联网公司到金融机构，到处需要大数据来创新驱动，数据分析岗位薪酬也非常高，成为目前最有潜力的职业选择之一。
薪资水平：
因为人才缺口的逐渐加大，数据分析师的薪资水平也在逐年水涨船高。就连刚刚踏出校园的大学毕业生，数据分析的新手年入十万也只是行业内的一般水平。
企业对技能需求可总结如下：
SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理
会用Excel/SQL做基本的数据提取、分析和展示
会用脚本语言进行数据分析，Python or R
有获取外部数据的能力加分，如爬虫或熟悉公开数据集
会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告
熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、分类、聚类方法
加米谷大数据开发培训9月0基础班，预报名中...
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