成为数据分析师之后，让我深刻明白了一个道理：外行看热闹，内行看门道。之前一直觉得，哇，数据分析师唉，听起来好牛逼，一定很高大上哈。但，真正进入这一行就会知道。所谓的数据分析师，其实很苦逼的。为什么很苦逼？来，听我给你叨叨。
1）工作相对枯燥，数据分析并不占据主体
数据分析师重点虽然是数据分析，但是绝大多数时间并不在数据分析这个环节上。比数据更加重要的，其实是数据清理。数据清洗的好坏，直接决定了最后数据分析的质量。因此，你在工作过程中，就必须花费大片的时间去进行数据清洗工作。不断发现数据出现的漏洞，然后不断找方法去填补漏洞，或者直接舍弃某些数据。总之，你的大多数时间就是花费在这里的。
2）数据分析结果没有价值
你耗费了洪荒之力去换维度分析，尝试了几百种，但是最后的结果要么不让人信服，要么根本得不出数据结果。这就很尴尬了是不是，讲真的，数据有价值密度是很低的，不是每一次数据分析的结果都可以找到你想要的价值。
3）没有数据但是却要证明结论
上面这种情况还不是最痛苦的，最痛苦的是你没有数据，但是却必须去证明某些东西。这时候你就得不断去找一些外部的结论，然后根据结论倒推数据。
总之，数据分析，外面光鲜的背后，内部却有各种的苦逼。
我不是数据分析师，但是我舍友现在是高级数据分析师，最近整天听她诉说工作情况，那我就说一说她的感受吧。
我舍友是学数学专业的，不过她的第一份工作是老师，第二份工作是进口操作，这两份工作都与数据分析没有关系，但是经过前两份工作，她慢慢的找到了自己的方向，还是想做老本行、与自己专业相关的数据方面的。
最终舍友裸辞了，开始攻读数据方面的各种专业书籍、购买网络课程，光打印的基本的EXCEL知识就有好几百页，还有她花500块买的二手的学习资料，一共500多个课时，其实都是录下来的，听都听不清楚，看着就很枯燥，但是她却坚持每天学习。星期天我基本见不上她，她总是一个人去泡图书馆，每次见面都给我说好难啊，要学的东西好多啊，最近准备做一个案例啊。最终她通过自己三个月的闭关修炼，功夫不负有心人，她经过初试、复试、再复试成功砍掉与她竞争的两个研究生和两个本科毕业生，从此踏入了央企的大门成为了一名高级数据分析师，工资都是按年薪计算的，已入职就已经知道自己今年的年终奖了。
目前舍友基本是稳定下来了，但是她工作很忙碌，每天都加班很晚，回到家晚上还要继续学习，她说别人也很忙，没有人带她一切都靠她自学，而且她之前也没有这方面的工作经验，所以现在做的也很吃力，每天都要赶报告。另外，舍友还经常出差，前几天刚从深圳出差5天回来，就又跑到濮阳去了。出差对她来说很累很累，很不适应，脸上现在起了很多痘。还好舍友单身，出差对她来说也挺好的，多学习多看看。
要戴皇冠，必受其重，每份工作都不容易吧，想要收获更多，就要付出双倍的努力。
一、掌握基础、更新知识。
基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识）， 多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。
数据库查询—SQL
数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会SQL，因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些SQL技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。
统计知识与数据挖掘
你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍，或者是对老方法的新运用，不断更新自己知识，才能跟上时代，也许你工作中根本不会用到，但是未来呢？
行业知识
如果数据不结合具体的行业、业务知识，数据就是一堆数字，不代表任何东西。是冷冰冰，是不会产生任何价值的，数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。
一名数据分析师，一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如：看到某个数据，你首先必须要知道，这个数据的统计口径是什么？是如何取出来的？这个数据在这个行业， 在相应的业务是在哪个环节是产生的？数值的代表业务发生了什么（背景是什么）？对于A部门来说，本月新会员有10万，10万好还是不好呢？先问问上面的这个问题：
对于A部门，
1、新会员的统计口径是什么。第一次在使用A部门的产品的会员？还是在站在公司角度上说，第一次在公司发展业务接触的会员？
2、是如何统计出来的。A：时间；是通过创建时间，还是业务完成时间。B：业务场景。是只要与业务发接触，例如下了单，还是要业务完成后，到成功支付。
3、这个数据是在哪个环节统计出来。在注册环节，在下单环节，在成功支付环节。
4、这个数据代表着什么。10万高吗？与历史相同比较？是否做了营销活动？这个行业处理行业生命同期哪个阶段？
在前面二点，更多要求你能按业务逻辑，来进行数据的提取（更多是写SQL代码从数据库取出数据）。后面二点，更重要是对业务了解，更行业知识了解，你才能进行相应的数据解读，才能让数据产生真正的价值，不是吗？
对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说：
行业知识都重要，也许你看到很多的数据行业的同仁，在微博或者写文章说，数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。我非常同意。因为作为数据分析师，在发表任何观点的时候，都不要忘记你居于的背景是什么？
但大家一定不要忘记了一些基本的技术，不要把基础去忘记了，如果一名数据分析师不会写SQL，那麻烦就大了。哈哈。。你只有把数据先取对了，才能正确的分析，否则一切都是错误了，甚至会导致致命的结论。新同学，还是好好花时间把基础技能学好。因为基础技能你可以在短期内快速提高，但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的，有时候是急不来的，这更需要花时间慢慢去沉淀下来。
不要过于追求很高级、高深的统计方法，我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识，从而提高工作效率，达到事半功倍。以我经验来说，我负责任告诉新进的同学，永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。
二、要有三心。
1、细心。
2、耐心。
3、静心。
数据分析师其实是一个细活，特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在数据分析过程中，是一个不断循环迭代的过程，所以一定在耐心，不怕麻烦，能静下心来不断去修改自己的分析思路。
三、形成自己结构化的思维。
数据分析师一定要严谨。而严谨一定要很强的结构化思维，如何提高结构化思维，也许只需要工作队中不断的实践。但是我推荐你用mindmanagement，首先把你的整个思路整理出来，然后根据分析不断深入、得到的信息不断增加的情况下去完善你的结构，慢慢你会形成一套自己的思想。当然有空的时候去看看《麦肯锡思维》、结构化逻辑思维训练的书也不错。在我以为多看看你身边更资深同事的报告，多问问他们是怎么去考虑这个问题的，别人的思想是怎么样的？他是怎么构建整个分析体系的。
四、业务、行业、商业知识。
当你掌握好前面的基本知识和一些技巧性东西的时候，你应该在业务、行业、商业知识的学习与积累上了。
这个放在最后，不是不重要，而且非常重要，如果前面三点是决定你能否进入这个行业，那么这则是你进入这个行业后，能否成功的最根本的因素。 数据与具体行业知识的关系，比作池塘中鱼与水的关系一点都不过分，数据（鱼）离开了行业、业务背景（水）是死的，是不可能是“活”。而没有“鱼”的水，更像是“死”水，你去根本不知道看什么（方向在哪）。
如何提高业务知识，特别是没有相关背景的同学。很简单，我总结了几点：
1、多向业务部门的同事请教，多沟通。多向他们请教，数据分析师与业务部门没有利益冲突，而更向是共生体，所以如果你态度好，相信业务部门的同事也很愿意把他们知道的告诉你。
2、永远不要忘记了google大神，定制一些行业的关键字，每天都先看看定制的邮件。
3、每天有空去浏览行业相关的网站。看看行业都发生了什么，主要竞争对手或者相关行业都发展什么大事，把这些大事与你公司的业务，数据结合起来。
4、有机会走向一线，多向一线的客户沟通，这才是最根本的。
标题写着告诫，其实谈不上，更多我自己的一些心得的总结。希望对新进的朋友有帮助，数据分析行业绝对是一个朝阳行业，特别是互联网的不断发展，一个不谈数据的公司根本不叫互联网公司，数据分析师已经成为一个互联网公司必备的职位了。
数据分析师主要作用：
1、这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代。目前世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部门。
2、IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务，建立数据部门，培养数据分析团队。
3、各国政府和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。