想成为数据分析师，先从Excel和Python入手！

活跃于互联网的年轻人大致都有听说过'数据分析师'这一职业。即便没有接触过数据分析师的人士也会对这类研究综述或专业文章有所了解

Intelligence has become the new sophistication. The use of eye-catching visuals, combined with methodical and analytical explanations, presents thoughtful and insightful yet unexpected perspectives. This approach of data-driven storytelling naturally resonates with those seeking innovative solutions.

一、潜力巨大的数据分析岗位

当下这个信息时代，数据支撑业务发展、数据辅助决策被视为行业趋势。顺应大数据时代的指引的人才自然引人向往——高薪职位自然引人向往，在IT行业中尤其是数据分析岗位更是备受青睐；大多数企业提供的薪资普遍在10K以上，并且随着个人经验的增长和技能的提升，轻松达到30K的水平！

▲某招聘网站的数据分析师薪资待遇分布情况

二、数据分析师的职业之路

其大致工作流程可被简洁地概括为三个关键阶段：首先进行数据获取与整理工作；接着开展数据分析工作；最后生成并输出分析报告。因此，在 embark on a career as a data analyst, one should begin by laying a solid foundation in data literacy and analytical techniques.

我们先从数据分析师最常用的工具——Excel和Python入手。

1、基础能力：使用Excel完成简单的数据分析工作

大家普遍认为Excel是一个非常熟悉的工具。它适合于一些数据规模较小且重复性较低的工作环境。然而在处理海量数据及批量任务时，则可能出现效率低下（当数据量过大时会导致系统崩溃）以及应用范围受限等问题。

2、进阶能力：使用Python语言进行更高效、更深入、更强大的数据分析

近年来备受关注的编程语言之一，在数据分析领域中展现出显著的技术优势。具体而言，在数据运算速度方面，它远远超过MS Excel；其图形展示能力及操作灵活性远高于MS Excel

▲使用python构建交互式图表查看整体营收情况

当不再满足于熟练使用Excel时,你可以转而探索Python技能;这将打开新的职业机会之门;无论是从事软件开发,系统管理,系统运维管理,数据分析处理还是机器学习等相关领域工作,都离不开Python.

3、从技术到业务：数据分析师的基本素养

想要在数据分析领域有所建树的学生建议通过参与实际项目来积累实践经验。

Python是一个不练习就学不会的技能。

面对即将步入职场或刚入职场的应届毕业生而言，在短时间内深入掌握专业知识与技能同样是不可能的。因此，在具备较强自制力和进取心的前提下，请在微信公众号后台或评论区留言：‘Python’即可获取一套包含Python学习材料、代码库、实践项目及学习笔记的完整套装。相信这段努力终将助您掌握这项技术技能，并为职业发展奠定基础。

不要放弃自己的追求，在奋斗的过程中不断积累经验并迎接挑战吧！