本文探讨了数据挖掘在传统公司中的重要性，以及各行业对数据分析人才的需求。介绍了数据分析的基本概念，强调了SQL、统计学基础和Python在数据分析中的关键作用，并提供了学习Python及其应用的资源和路径。
近些年，数据挖掘在许多传统型公司也得到极高重视，它们纷纷成立数字化转型部门，期望搭上时代的数字化列车为业务赋能。
大量的传统型公司也在招聘相关从业者金融、零售、医药、制造、交通、通信、能源等，几乎所有的行业都会应用到数据分析，就业市场对数据挖掘人才的需求远远没有饱和。
01 什么是数据分析？
简单来说，数据分析是指用适当的方法对收集来的大量数据进行分析、汇总、理解和消化。
目的是把大量杂乱无章的数据背后的信息集中并且提炼出来，帮助我们进行判断和决策。
数据分析这件事情，听起来像是程序员干的，但它却在悄无声息地接近每一个运营人。
在数据分析被广泛应用于全行业的年代，掌握数据分析能力可以说是维持“职业安全感”不可或缺的一大来源。
且不说阿里、腾讯这样的巨头，早已经把数据分析作为决策的客观依据。即便是在初的产品中，用户、运营、销售等数据也已被证实拥有巨大的分析价值。
产品功能如何迭代？转化流程如何优化？如何根据用户画像做精准投放？如何根据用户行为高效促活？
这些之前看似拍脑袋就可以决定的事情，缺点和局限性在客观的数据面前仍然很大。
数据分析不是某一条公式或一串代码，它真正的魅力在于系统地、客观地、有逻辑地思考，用这种思考方式去代替零散、臆断、盲目，这才是它最大的价值。
02
著名统计分析软件商SAS列举了每个人都需要学习数据分析的三大原因：
一、获得解决问题的能力。
分析是为了解决问题。随着时代的发展，我们身边充斥着过多的信息和数据，想要解决生活难题，需要先分析问题，理清逻辑，才能找到答案。
二、数据分析能力需求大。
各行各业的招聘也为数据分析类人才开通“绿道“，随着“数据=好找工作”的现象愈发普遍，将有越来越多的人才加入到数据科学领域。
三、培养综合能力。
数据分析是一项综合能力，它能让你接触到计算机科学、商业、数学、沟通能力、设计能力等都学科领域，成为适应未来商业社会需要的跨学科人才。
03 如何学习才最高效 ？
一般数据分析的流程为：问题定义、数据获取、数据清洗、数据建模与分析、数据可视化与结论。
总的来说，需要掌握三个部分的技能：
第一，SQL（数据库）。
企业的数据一般都会存于数据库，那么怎么从数据库取数据？如何建立两表、三表之间的关系？怎么取到自己想要的特定的数据？等等这些数据选择问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基础的技能。
第二，统计学基础。
数据分析的前提要对数据有感知，数据如何收集？数据整体分布是怎样的？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？数据的中位数、众数、显著性有什么指导意义？如何用假设检验进行初步分析？
第三，Python基础。
这一点是必备项也是加分项，语言相比较工具更加灵活也更加实用，可以更方便实现你的想法。python有着众多开源的库（如numpy、pandas、scikit-learn、seaborn），科学计算和数据可视化都不在话下。
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