❶ 什麼人適合學數據分析呢
從大數據培訓學校的角度來說，學大數據的學員一般都是專科及以上，具有統計學之類的知識，有一定的基礎的，不然即使你報名學習了，但是因為基礎為零，也是很難克服困難的，自動放棄還不如當初想清楚再學。
實際上，問題還有個潛台詞是「什麼人學習數據分析，會更容易取得成功（比如職業成功）」，這個要視乎你的興趣、付出和機遇。但要做到出類拔萃，除了上面三點，還需要一點天賦，這里的機遇是指你遇到的職業發展平台、商業環境、導師和同事。借用管理大師德魯克的話「管理是可以習得的」，管理並非是天生的，而數據分析能力，也可以後天提升。或許做到優秀，只需要你更加的努力+興趣，而這個努力的過程，也包括你尋找機遇的部分。
1、數據分析師通常分兩類，分工不同，但各有優勢。
一類是在專門的挖掘團隊裡面從事數據挖掘和分析工作的。如果你能在這類專業團隊學習成長，那是幸運的，但進入這類團隊的門檻較高，需要扎實的數據挖掘知識、挖掘工具應用經驗和編程能力。該類分析師更偏向技術線條，未來的職業通道可能走專家的技術路線。
另一類是下沉到各業務團隊或者運營部門的數據分析師，成為業務團隊的一員。他們工作是支撐業務運營，包括日常業務的異常監控、客戶和市場研究、參與產品開發、建立數據模型提升運營效率等。該類型分析師偏向產品和運營，可以轉向做運營和產品。
2、數據分析師的理想行業在互聯網，但條條大道通羅馬，走合適你的路線。
從行業的角度來看：
1）互聯網行業是數據分析應用最廣的行業，其中的電商企業，更是目前最火的，而且企業也更重視數據分析的價值，是數據分析師理想的成長平台。
2）其次是咨詢公司（比如專門的數據挖掘公司Teradata、尼爾森等市場研究公司），他們需要數據分析人才，而且相對來說，數據分析師在咨詢公司成長的速度更快，專業也會更全面。
3）再次是金融行業，比如銀行和證券等行業，該行業對數據分析的依賴需求，越來越大。
4）最後是電信行業（中國移動、聯通和電信），它們擁有海量的數據，在嚴峻的競爭下，也越來越重視數據分析，但進入這些公司的門檻比較高。
❷ 什麼樣的人適合做數據分析
【導讀】無論是從薪資待遇還是未來的發展前景，數據分析師都是當下的熱門人才，引得很多人趨之若鶩，不少小夥伴跨行業或者跨專業進行學習，那麼你有否想過自己真的適合做數據分析，下面我們就來聊聊什麼樣的人適合做數據分析?
判斷自己適不適合做一名數據分析師，我們可以從兩個角度進行衡量：興趣和行業。
1.從興趣的角度出發：
(1)對編碼是否感興趣?
數據分析師在分析數據時，經常會用到編程語言。大家肯定聽說過很多程序員用代碼表白吧。學會了編程語言，你也可以get該項浪漫技能哦!試試深入學習一下各類編程語言吧~
(2)對數字的敏銳度是否非常高?
當你面對一串串數字時，你是感覺非常的枯燥，還是非常敏感，一下子就能發現數字中的規律呢?如果你是後者，那麼你非常適合做一名數據分析師哦~
(3)是否熱衷於各類演算法?
所謂演算法，就是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令。
你是否熱衷於用演算法解決問題呢?
興趣是最好的老師。無論你從事哪一份職業，沒有興趣的支撐，你就很難繼續在這一崗位堅持下去。
2.從行業的角度來看：
(1)是否接觸過這類知識?
①R、Python等適用於數據分析的編程語言。
②各種數據分析方法，例如描述性分析、預測性分析、指導性分析和診斷性分析。
③機器學習演算法，例如線性回歸，邏輯回歸等。
在過去的學習生涯或職業生涯中，你是否有接觸過以上的知識呢?即便沒有接觸過，也不用擔心啦~這一類知識都是可以通過後期的學習來掌握的。
(2)是否具備與人交流的能力?
在項目的開發過程中，數據分析師會接觸各類人。有些是懂技術的，與他們溝通是很方便的，他們能一下子get到你的點。然而，有些人卻並不懂技術。在這時，你是否能將技術性的內容變得通俗易懂呢?
以上就是小編今天給大家整理發送的關於「什麼樣的人適合做數據分析?」的相關內容，希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。