我小时候的理想是将来做一名数学家，可惜长大了发现自己天赋不够，理想渐行渐远，于是开始考虑现实，开始做一些人生规划，我一直在思考将来从事何种职业，专注什么样的领域，重新定义着自己的职业理想。我现在的职业理想，比较简单，就是做一名数据分析师。4 ?: O( V- B7 B2 s0 F
为什么要做数据分析师？: _, O& a8 p k2 ?- B. J
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在 通信、互联网、金融等这些行业每天产生巨大的数据量（长期更是积累了大量丰富的数据，比如客户交易数据等等），据说到2020年，全球每年产生的数据量达 到3500万亿GB；海量的历史数据是否有价值，是否可以利用为领导决策提供参考依据？随着软件工具、数据库技术、各种硬件设备的飞快发展，使得我们分析 海量数据成为可能。
而数据分析也越来越受到领导层的重视，借助报表告诉用户什么已经发生了，借助OLAP和可视化工具等分析工具 告诉用户为什么发生了，通过dashboard监控告诉用户现在在发生什么，通过预报告诉用户什么可能会发生。数据分析会从海量数据中提取、挖掘对业务发 展有价值的、潜在的知识，找出趋势，为决策层的提供有力依据，为产品或服务发展方向起到积极作用，有力推动企业内部的科学化、信息化管理。8 t7 [3 a0 {8 ]# F) Z% H6 E
我们举两个通过数据分析获得成功的例子：: Y# l4 g; `4 L; u9 y" r! \
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(1) Facebook广告与微博、SNS等网络社区的用户相联系，通过先进的数据挖掘与分析技术，为广告商提供更为精准定位的服务，该精准广告模式收到广大广 告商的热捧，根据市场调研机构eMarketer的数据，Facebook年营收额超过20亿美元，成为美国最大的在线显示广告提供商。
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(2) Hitwise发布会上，亚太区负责人John举例说明: 亚马逊30%的销售是来自其系统自动的产品推荐，通过客户分类，测试统计，行为建模，投放优化四步，运营客户的行为数据带来竞争优势。
此 外，还有好多好多，数据分析，在营销、金融、互联网等方面应用是非常广泛的：比如在营销领域，有数据库营销，精准营销，RFM分析，客户分群，销量预测等 等；在金融上预测股价及其波动，套利模型等等；在互联网电子商务上面，百度的精准广告，淘宝的数据魔方等等。类似成功的案例会越来越多，以至于数据分析师 也越来越受到重视。
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然而，现实却是另一种情况。我们来看一个来自微博上的信息：在美国目前面临14万~19万具有数据分析和管理 能力的专业人员，以及150万具有理解和决策能力（基于对海量数据的研究）的管理人员和分析人员的人才短缺。而在中国，受过专业训练并有经验的数据分析人 才，未来三年，分析能力人才供需缺口将逐渐放大，高级分析人才难寻。也就是说，数据分析的需求在不断增长，然而合格的为企业做分析决策的数据分析师却寥寥 无几。好多人想做数据分析却不知道如何入手，要么不懂得如何清洗数据，直接把数据拿来就用；要么乱套模型，分析的头头是道，其实完全不是那么回事。按俗话 说就是：见过猪跑，没吃过猪肉。
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我的职业规划：) z6 G9 R \3 \8 ]+ ~5 P
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对于数据分析，有一句话说的非 常好：spss/sql之类的软件、决策树、时间序列之类的方法，这些仅仅就都是个工具而已，最重要的是对业务的把握。没有正确的业务理解，再牛的理论， 再牛的工具，都是白搭。做一名合格的数据分析师，除了对数据需要有良好的敏感性之外，对相关业务的背景的深入了解，对客户或业务部门的需求的清晰认识。根 据实际的业务发展情况识别哪些数据可用，哪些不适用，而不是孤立地在“真空环境”下进行分析。
为此，我对自己的规划如下：" p+ ]* f8 U; c6 ~9 N# Y
第 一步：掌握基本的数据分析知识（比如统计，概率，数据挖掘基础理论，运筹学等），掌握基本的数据分析软件（比如，VBA，Matlab，Spss，Sql 等等），掌握基本的商业经济常识（比如宏微观经济学，营销理论，投资基础知识，战略与风险管理等等）。这些基础知识，在学校里尽量的学习，而且我来到了和 君商学院，这样我可以在商业分析、经济分析上面领悟到一些东西，增强我的数据分析能力。0 V3 O- J$ h9 B) N- Q1 m0 I4 p
第二步：参与各种实习。研一开始我当时虽然有课，不 过很幸运的找到一份一周只需去一两天的兼职，内容是为三星做竞争对手分析，当然分析框架是leader给定了，我只是做整合资料和往ppt里填充的内容的 工作，不过通过兼职，我接触到了咨询行业，也向正式员工学习了很多商业分析、思考逻辑之类的东西。之后去西门子，做和VBA的事情，虽然做的事情与数据分 析无关，不过在公司经常用VBA做一些自动化处理工作，为自己的数据分析工具打好了基础。再之后去了易车，在那里兼职了一个多月，参与了大众汽车销量数据 短期预测的项目，一个小项目下来，数据分析的方法流程掌握了不少，也了解了企业是如何用一些时间序列模型去参与预测的，如何选取某个拟合曲线作为预测值。 现在，我来到新的地方实习，也非常幸运的参加了一个央企的码头堆场优化系统设计，其实也算数据分析的一种吧，通过码头的数据实施调度，通过码头的数据进行 决策，最后写成一个可操作的自动化系统。而这个项目，最重要的就是业务流程的把握，我也参与项目最初的需求调研，和制定工作任务说明书SOW，体会颇多。
第三步：第一份工作，预计3-5年。我估计会选择咨询公司或者IT公司吧，主要是做数据分析这块比较强的公司，比如Fico，埃森哲，高沃，瑞尼 尔，IBM，AC等等。通过第一份工作去把自己的知识打得扎实些，学会在实际中应用所学，学会数据分析的流程方法，让自己成长起来。
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第四步：去自己喜欢的一个行业，深入了解这个行业，并讲数据分析应用到这个行业里。比如我可以去电子商务做数据分析师。我觉得我选择电子商务，是因为未来必将 是互联网的时代，电子商务必将取代传统商务，最显著的现象就是传统零售商老大沃尔玛正在受到亚马逊的挑战。此外，电子商务比传统的零售商具有更好的数据收 集和管理能力，可以更好的跟踪用户、挖掘潜在用户、挖掘潜在商品。/ B$ Y: K9 z& Z% v9 L/ G( u6 b* R* ?
第五步：未知。我暂时没有想法，不过我希望我是在一直的进步。5 H7 T8 r3 |- A, O# Q2 ]
总结：数据分析师的能力和目标：
能 力：
1、 一定要懂点战略、才能结合商业；
2、 一定要漂亮的presentation、才能buying；
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3、一定要有global view、才能打单；
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4、 一定要懂业务、才能结合市场；4 D! g8 d* ]* Q* {+ ~+ a
5、 一定要专几种工具、才能干活；0 D/ z! q! q( L/ K2 a' ~; K) P2 g% _
6、 一定要学好、才能有效率；
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7、 一定要有强悍理论基础、才能入门；1 s8 _% g2 o5 o Z- Z/ z
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8、 一定要努力、 才能赚钱；最重要的：
9、 一定要务实、才有reputation；
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目标：
1-做过多少个项目？' z7 ~1 d$ k& S4 h) Y
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2-业务背景有哪些，是否跨行业？3 V/ m0 _7 {; m8 u6 s3 B: l; V B3 x& }- y. w
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3-做过多少种类型的模型？做了多少个模型？
4-基于模型做过多少次完整的marketing闭环？
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以上四个问题，足以秒杀95%以上的忽悠和菜鸟！
我仅以此为努力之坐标，时刻提醒自己。! b- g" ^' `" d9 P: \
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路在前方，漫漫前行。
End.
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