说实话，做数据分析看你怎么学，如果学会用好的工具，那就很容易。
数据分析，除了要有比较强的统计分析思维，更需掌握一个好的工具。前者可能需要一些天赋，后者相对容易，学了才能会。
这里介绍一款，好用易上手，且功能强大的工具给您，当然了，职场人员，日常都用得的，因为这个工具，除了适合做数据分析，还能做各种企业管理系统。比如：OA、ERP、WMS等
这是一个类似Excel 的工具，兼容了WPS和excel的功能，但是却是一个网络化的工具，可以有数据透视，统计，查询，图表分析能，还能做商业BI，所以说，很强大。当然如上所说，如果你要做软件，那也是很合适的，因为，这个云表，有多用户协同能力，用户权限管理能力，流程、与其他软件的集成，生成APP等，常规软件有的功能，云表都能实现，所以它的名字叫，云表企业应用平台
其实，云表虽强大，但是很简单易上手，因为他的操作和excel 差不多
三步设计软件做数据分析：
1.画表单模式 2.中文公式配置表单关联 3.分配用户账号，权限，流程，就好了，
题主要学的话，也简单，可以自学，官方有教程，也可以参加官方的培训班10节课学会。
比如，中铁16局集团，首钢集团，航天研究院，ucloud……。20万企业都在用，他们都需要这样的云表数据分析师或者云表开发者。原因很简单，云表做的软件可以实现真正的个性化，可以做到随时修改功能，这样软件功能能适应企业发展。
1.下载地址：https://www.toutiao.com/a1633568409080836
2.也可以发私信：云表或“123.”即可收到回复。
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学数据分析不难，但是做好不容易。数据分析有两大块：
1.通过应用各种工具，对杂乱无章的毛数据做处理，方便让人了解各种趋势，一边作为公司决策依据，或上一个决策成果的检验。这种情况，需要学习各类数据处理软件，提高处理效率，并且会一定的办公软件，美化数据呈现状态，这种相对简单，这是硬件技能。
2.通过在海量数据中抓取的数据逻辑，结合公司内外背景，能找出数据呈现的趋势、结果、问题等，罗列出调整方案，让决策层一目了然。这个比较困难，这也是数据分析的核心所在。
不管怎么说，想要学，什么时候都不晚，想学好，什么东西都不简单
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2015年，“大数据” 成为国内年度热词，并首次出现在国家的《政府工作报告中》。同年，数据分析也开始如雨后春笋般成为朝阳行业，数据分析和大数据相关职位一度霸屏各大招聘网站。
许多计算机、统计学和数学出身的毕业生纷纷开始投入数据分析行业，同样也有转行的大队伍，对于那些已经工作许久的在职者或者偏文科类专业背景的人士可能会有这样一些顾虑：
数据分析师岗位对年龄有限制吗，我会不会错过了最佳转行的时机，我这个年纪再转行还来得及吗？
我大学学的是文科类专业，对于数据分析我能跟得上或学得进去吗？
我不是很喜欢编程或代码，学习数据分析的知识会不会很吃力？
步入中年，也不是相关专业出身，面对家庭、事业、年龄的三重压力，能不能成功转行到数据分析师行业成为心头的一块大石……
没有人能够替你做出满意的选择，更没有人可以预知未来的人生走向。但笔者可以分享一些信息为正在面临人生抉择的你提供启发和思考或者说是为你加油打气。
首先，让我们看到进入数据分析需要哪些能力。
数据分析师入门标准
1、SQL
数据库。做数据分析，数据是基本，数据的来源有很多，可能是第三方提供的数据，也可能是自己爬虫爬取的。但企业里更多的情况是，数据是存储在数据库里的，如何在数据库里选取自己想要的、有约定条件的数据，怎么建立多表之间的联系就是SQL这部分需要掌握的技能，SQL也是数据分析最基础的技能。
2、统计学
统计学可以分为描述性统计和推断统计。推断统计是统计学里的核心内容，统计学家一直在做的事情就是怎么根据样本来评测总体；方差分析、回归、聚类分析、主成份分析、时间序列分析等都是以后做数据分析可能有到的理论知识。这里推荐中国人民出版社贾俊平的《统计学》，是非常经典的统计学习教材。
统计分析工具
统计分析软件很多，这里简单介绍主流的3种。
1、SPSS
作为一款菜单式操作软件要比编程性软件入门简单，主要优点就是好上手。事实上，统计学专业常常在学习统计学原理之后学习SPSS的操作学习，对理论知识进行一个实践。如今，SPSS在企业中常做数据量相对小的、数据质量较好的数据分析，如调查问卷后的数据进行分析。就业需求面的话现在来说相对没有那么广，不过对统计学理论的理解是有帮助的，推荐高等教育出版社张文彤的《SPSS统计分析基础教程（第2版）》。
2、R语言
R 语言与起源于贝尔实验室的S语言相似，R也是一款开源的为统计计算和数据可视化而生的软件，R的功能非常丰富，所以R的学习曲线也较为陡峭。经典的R学习书如人民邮电出版社的《R语言实战（第2版）》。
3、Python
跟R一样，Python也是一种动态编程语言，R跟Python的受欢迎程度时常变动，近年来，由于Python有不断改良的库（主要pandas），和大数据、人工智能等兴起，企业越偏好用Python，Python由于其解释性和功能的强大，因此市面上关于Python的书籍特别多，光是利用Python做数据分析这个方向就已经很多了，大家看的多的话推荐Wes McKinney的《利用Python进行数据分析》。
学习过程中的担忧
1、恐惧编程代码
即便是计算机相关专业的学生，也未必做到全然投入喜欢到写编程敲代码的状态，何况是其他专业或者转行的人呢？其实，数据分析师的学习和掌握重点不是写编程敲代码，而是对统计学和业务的理解，编程代码仅仅是理解和熟悉为主。就好比一辆汽车，程序员就是负责制造汽车的人员，而数据分析师是驾驶汽车的人员，更多的是了解汽车器件、零件和功能使用。数据分析代码以脚本语言为主，如Python，很多算法、函数已经封装好，不需要自己编写，直接调用。所以这里的编程工作并不是大家脑海里那种程序员。数据分析师更注意的是对数据怎么进行预处理、使用什么模型、参数调优等。
2、人工智能
未来是AI的时代，为什么不直接投入到大数据、机器学习等领域呢？暂且不说这个领域比数据分析所需要的知识，能力要求高多少倍，仅仅是入门所需要的学习内容就已经吓到很多人了。事实上，做数据分析会是未来转入AI行业一个很好的跳板，数据分析算是如今学习成本和薪水报酬相对比较好的一种技术行业了。熟悉行业知识，又掌握数据分析、挖掘的能力，这些专业知识会成为你转入未来人工智能时代的拥有跨界能力的巨大财富。
最后，希望这篇文章对正在考虑要不要转行数据分析焦虑的你做一点信息上的帮助，帮助你弄清楚数据分析要做什么，要具备哪些技能，去理性的选择，而不是因为这个行业陡峭的学习曲线而轻易放弃，也不是因为这个行业的火热而轻易跟风。
附录：
就职于美莱集团的CDA往期学员学习心得及方法
第一：预习 开课前一定要预习，特别是没有基础的同学，尽量长时间去看预习视频，理解要点，做好笔记，记录好你的问题。
第二：跟上节奏 老师讲课的时候一定要跟上老师的节奏，因为信息量非常大，哪一块没听懂及时问老师或同学，课程一环扣一环，没听懂又不问，导致跟不上节奏，后续的课程就很容易节节跟不上了。这里也体现出预习的重要性，预习等于你学了两遍，预习没懂的，上课时重点听，及时交流。
第三：练习 只听理论不练会忘的很快，只有不断地练习，不断试错才更容易掌握，找工作企业看的也是你掌握的技能，解决问题的能力，晚上加强练习也是对白天上课内容的一种回顾和总结，加强记忆。
第四：案例 三个月的课程以实战案例收尾，前面是你所学的知识，最后的案例才是你输出所学知识、解决问题的时候
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