混跡網際網路的同學們，或多或少都對「數據分析師」這一職業有所耳聞。即使你不認識任何數據分析師，也一定看到過這類研究報告或者文章：
Smart is the new sexy. 酷炫的圖表，理性的分析闡述，出其不意又在情理之中的思考角度，總讓人對這群「用數據講故事的人」充滿了嚮往。
潛力巨大的數據分析崗位
在資訊時代的今天，數據推動業務發展、數據輔助業務決策早已成為大勢所向，而順應大數據時代號召的人，薪資待遇自然也是讓人羨慕不已——數據分析師確實是高薪職業，大部分公司提供的待遇基本上是10K往上走；且隨著工作經驗的累積和技能樹的完善，薪資超過30K也是指日可待！
▲某招聘網站的數據分析師薪資待遇分布情況
數據分析師的職業之路
數據分析師大體工作流程可以簡化描述成：數據獲取整理——數據分析——數據報告幾個關鍵環節。那麼，小白想成為數據分析師應該從哪裡開始努力呢？
我們先從數據分析師最常用的工具——Excel和Python入手。
1、基礎能力：使用Excel完成簡單的數據分析工作
Excel相信大家都已經很熟悉了，它適用於一些數據量不大、重複性不算強的工作場景，但面對海量數據和批量任務時，也會存在效率低（數據量大時會卡死）、復用性不強等問題。
2、進階能力：使用Python語言進行更高效、更深入、更強大的數據分析
Python是近年來最火的程式語言之一，在數據分析領域，Python語言的運行效率是Excel望塵莫及的，圖表的交互性和工作可復用性也非Excel可比擬。
▲使用python構建交互式圖表查看整體營收情況
當你不滿足於熟練使用Excel，轉向對Python技能的探索，新的職業大門也會向你敞開——無論是Web開發，作業系統、運維、數據開發、機器學習等等，都離不開Python。
3、從技術到業務：數據分析師的基本素養。
數據分析師對數據的處理往往是為業務服務的，這就需要數據分析師熟知業務痛點和需要，使用自己的專業知識，從數據中提取出有價值的結論。有意從事數據分析的同學，還一定要結合具體項目來實踐自己的數據技能。
Python是一個不練習就學不會的技能。