作为互联网快速发展的必然产物，大数据行业爆火。国家层面布局大数据战略，企业层面推动数字化转型，职场层面最热、最火的岗位之一就是大数据分析。大数据时代的大背景下，数据分析能力更是成为每个职场人的必备竞争力。想要进行全面的数据分析能力培养，数据思维、方法工具、实践应用、总结提炼必不可少。
（一）奠基础：培养数据分析思维能力
对于一些初进数据分析行业的人来说，会有一些疑惑，为什么学习了很多业务知识、掌握了很多技能和工具，但是在实际工作中依然做不好数据分析，撰写出来的分析报告领导不满意。这个在很大程度上是缺乏数据思维的培养，正所谓“思维先行,技巧其后”，思维能力是数据分析能力的基础和核心。
怎么进行数据分析思维能力的培养呢，推荐三本书给您：
1、先读维克托迈尔舍恩伯格的《大数据时代》。
作者在书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。通过此书，可以快速了解大数据时代的核心思维方式和经营模式。
2、再读《谁说菜鸟不会数据分析》和《深入浅出数据分析》。
两本书生动有趣、通俗易懂，帮您的大脑快速构建数据化思维的雏形，轻松掌握数据分析的基本技能和方法，领您快速入门，初步构建对于数据分析的认知。
3、深读麦肯锡巴巴拉·明托的《金字塔原理》。
金字塔原理是一项层次性、结构化的思考、沟通技术，可以用于结构化的说话与写作过程。对实际工作的进行数据分析、撰写分析性报告的人士中大有裨益，帮助写作者创造性地思考、清晰地辨析、准确地表述观点，高效培养人的逻辑思维、数据思维。
（二）磨利器：掌握数据分析方法工具
“工欲善其事，必先利其器。”，要想在实际工作中高效地开展数据分析工作，必须掌握基本的数据分析方法、熟练使用一到两种数据分析工具。
1、数据分析方法学习
相信大家在摸索的过程中都接触过很多数据分析方法，如描述统计法、相关分析、方差分析、回归分析等。建议大家通过一些专业书籍对数据分析方法进行系统、全面的学习和了解，这里先推荐两本比较基础的书籍。
初级：《深入浅出统计学》作者:（美）DawnGriffiths（道恩·格里菲思）
《深入浅出统计学》具有“深入浅出”系列的一贯特色，提供符合直觉的理解方式，让统计理论的学习既有趣又自然，对于数据分析能力的培养具有比较好的价值。
中级：《统计学》（第七版）作者:贾俊平
《统计学（第7版）》是由贾俊平、何晓群、金勇进编著，中国人民大学出版社于年出版的21世纪统计学系列教材、“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材、教育部推荐教材、国家统计局优秀统计教材。作为教材虽然有些生涩，但是在知识点丰富、逻辑严谨等方面却是下足了功夫，是数据分析方法学习的优秀教材之一。
注：如果想要实现高级进阶，建议进行各种算法和模型的学习研究。类似的书籍也不少，如《算法导论》、《数学建模方法与分析》等，这里不做过多介绍。
2、数据分析工具学习
数据分析工具有很多种，基础的有Excel、SQL，门槛高一点的有SPSS、R、Python等，作为数据分析人员，掌握并精通其中1-2个工具即可，数据分析工作的关键是业务目标、分析算法、操作工具的融合。
Excel学习
在数据量有限的情况下，Excel是开展数据分析的一大利器。Excel支持平均值、求和、方差等各种算法的统计，有强大的数据透视表功能，有强大的数据可视化功能。
关于Excel工具数据分析方法学习，我学习的是王佩丰老师的Excel系列视频教程。
SQL学习
作为刚入门的数据分析人员，可以不是SQL专家，但是需要进行SQL的基础学习，一是能够进行自动的数据查询和提取，实现取数自由；二是在开发提取数据后可以快速进行数据核验。
SPSS
SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，软件集数据录入、整理、分析功能于一身，通过拖拉拽方式即可实现数据分析处理和模型的搭建。
Python
Python是近几年比较火热的软件，可以进行机器学习、网络爬虫、大数据分析、文本分析等工作。从数据分析的角度分析，简单易学可用性强，能够处理比较大的数据集、复杂的数据逻辑，有成熟的机器学习方法库，更加适合面向业务的实际场景。推荐学习。
（三）强提升：加强应用实践经验积累
1、掌握数据分析流程，加强应用实践
说起数据分析流程，不得不提最经典的CRISP-DM(cross-industrystandardprocessfordatamining),即为"跨行业数据挖掘标准流程"。
在数据分析全流程中，数据是贯穿全流程的核心，但商业理解是数据分析发起的原因，更是数据分析目标和结论最后的落脚点。
整体流程显而易见，这里不做过多讲解，给大家分享一些数据分析工作中曾经遇到过的坑，希望大家可以规避。
（1）必须先确定好业务目标，因为只有这样，才能提出正确的数据需求，数据需求越精准，数据分析的工作就会越聚焦；
（2）很多公司数据提取是一拨人，数据分析是一拨人，而数据提取出错的概率很大，所以数据分析工作开始之前最重要的是数据检查，否则做到一半，你就会唱起刘欢老师的“看成败，人生豪迈，只不过是从头再来”；
（3）无论在哪个行业、哪个公司，都不要把数据质量想象的太好，要给数据清洗、数据处理预留充足的时间，有经验的同学都知道，数据分析工作80%的时间都是在处理数据，碰到苦逼的业务场景，“手动”上场也不为过哦；
（4）数据分析一定要有结论，而且结论一定要回归到最初的业务目标，否则，即使用的算法再高级、呈现的结果再好看，没有业务价值的数据分析必须等于0。
另，刚好看到一个很有意思的图片，分享给大家乐呵一下。
2、时刻