大学期间无数据处理经验，只是课堂上使用过 R,SPSS 等软件，怎么一步一步成为数据分析师？求救救孩子吧。？
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- 巧了，我也是应届统计学，但我毕业论文，自己爬虫获取数据，excel 清洗数据，然后 r 语言分析。整套流程下来，大致知道怎么处理。后来直接面试去运行，从 excel 表开始，一点点，做数据库，bi 可视化，prthon 数据处理以及可视化。整个过程，没人带，就挺锻炼意志的，每天都学，各种百度，上课，能行的。
- 太对了兄弟，我是经济统计学 21 届的，也是只用过 SPSS 和 SAS，现在已经入职数据分析师了。这边强烈建议先学 SQL 和主流可视化工具(tableau，poweBI)，指路 B 站“戴戴戴师兄”。 学习周期不用太长，七天左右就够。然后面试前整理一下数据分析思路，学习一下数据分析实例，差不多就够了。
- 应届生？首先还是确认自己的基础有没有打好吧。比如说通用技能掌握熟练度（Excel，SQL，Py，BI，统计学基础），如果学历是敲门砖那这些就是铺路石。然后对这个行业了解多少，想从事什么类型的数据分析（金融电商运营统计之类的），又或者没有什么方向（随机接项目）。这有利于你看清方向。数据分析除了有专业技术，还要有数据敏感性，这个需要大量经验积累。 成为数据分析师的过程就是不断练习，不断发现，不断学习。一开始接触，首先了解业务，然后分析需求，明确目标，在实现目标的过程中发现新的规律，有额外的收获，遇到新问题，多百度，工作不是考试不要羞于提问。学会延伸和举一反三，学会归纳整理，一开始可能什么时候聚类什么时候分布都弄错，积累经验以后，各种分析方法就得心应手了。大部分工具的原理都是类似的，精通基础原理，熟悉一两个主流工具，再上手别的也就是换个 logo 的事情。最后，不要害怕犯错，不要害怕白费功夫，数据分析就是一个不断尝试和发现的过程，从任何可能的维度，任何可能角度，你有可能好几天出来没意义的结果，但是一旦某次 brainstorm 灵光一闪，就是飞跃的进步，不要气馁，加油
- 首先你要做好心里准备，初级数据分析已经是内卷非常严重，有大量高学历毕业生和其它行业转过来，其次终身学习，持续点亮技能树，如果以上你都能接受，你掌握技能首先是对业务的理解。因为数据分析最终目的还是解决问题，这需要你对行业有深入观察理解，建议你选择好行业，应聘实习生，积累经验。其次要掌握技能有统计学知识（这个非常重要）、excel（透视、v lookup,其它遇到在学）如果有可视化需求，可以学 bi 类软件（powerbi 或 finebi,7 天可以入门，后期有自动报表需求，再深入学习）；接下来学习标准 sql 语言（查询及调优），具体数据库可考虑 mysql+workbench。到这里，你已经可以做些基础数据工作，后续需要点亮技能树根据工作需要，以我自己为例，我平时工作有大量分析工作，数据源多是 excel 表，还有预测业务量、样本分类等，我学习 python 和机器学习。最后强调一点，学到知识要应用到实际工作中，这样才能提升，否则学习时候觉得学懂了，但是遇到实际问题就束手无策。祝你早日成功。
- 首先，不要焦虑，世界足够大，容得下每个人。 其次，不要迷茫，找个工作，就要做坚持十年，十年，只要脑子不太笨，怎也能有自己的积累，不是专家，也是老司机啊。参加技术沙龙和社区。多谢博客，总结性的就行，不用太高深吗。 最后，踏实点，先把自己所在的行业只是总结一下，把自己做的比较完整的一个东西整理一下，放到简历上，然后面 10 家公司，每面一家就总结一下，总结他们用什么技术，关心哪些知识点，回来自己饿补，然后再面试。
- 我大学参加很多比赛、会用 R、spss、Matlab 以及 stata 软件。但是投简历的时候一点用都没有
- 数据分析其实也没啥意思！无聊的狠
- 1.学 sql【主线】 先学《sql 必会手册》学几章开始刷牛客，遇到不会的再学手册，预计耗时一周 2.实习【主线】 一周时间你想速成数据科学是不可能的，但是你可以去一些业务部门做做数据分析岗，比如有些产品部门嫌技术部门出报告太慢会自己招数据分析，这就是个非常好的机会。如果运气好还能直接调到数据部门 3.学 tableau 正统数据分析必会。学习路线可知乎
- 用爬虫爬爬 招聘网站 的职位需求。 研究这些需求的真假，分布，因果逻辑。 在补充自己需要的就行。 工具最关键的是有用，其次才是效率。 看看投资大佬自己写的书，选对方向，搞清趋势，入对行。
- 你已经做得很好了，不要对自己太苛刻求职是一个过程需要耐心和坚持相信自己的能力，你的努力不会白费的😄