『壹』 如何快速轉行數據分析師
需要首先你掌握該行業的知識，才能更好的掌握自然科學的不斷創新。對於外行應屆畢業生轉行數據分析，必須承認的一點就是：它很難，但也不是不可能。只是轉行，可能需要你付出多餘別人十倍甚至更多的努力。
注意事項：
1、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。
2、懂管理。一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。
3、懂分析。指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。
『貳』 資料庫dba工程師有35歲中年危機嗎30歲之後再入行資料庫dba職位可以嗎
基本來不及，資料庫這塊和編程什麼的有一定的共同性，那就是「易懂難精」。
就平時用到的來說可能增刪改查就足夠了，不過如果是dba那就不一樣了。
小一些的簡單一些的：表的設計，範式結構設計（其實就是數據範式結構化的意思），查詢語句設計。
系統化一些的：展現控制，數據流程，數據調優，系統優化，數據治理等等。
高大上一些的，比如資料庫架構，演算法設計等等。
現在提倡雲計算，可能還要有一些java的變成基礎，可能還需要hadoop等等。
如果原來是做實施運維的，那麼資料庫確實會接觸一些，不過內容不會特別深入，但是如果轉行做dba那就不一樣了。
記得十年前給公司的運維培訓的時候，我曾經講過資料庫，不過運維大多興趣缺缺，因為這些在實際中雖然一直在用，但並不是那麼明顯，他們不想弄明白為什麼要這么調，只要知道怎麼調就可以了，而為什麼這么調正是dba的工作。
至於有沒有35歲危機，答案是有，在國內來說dba和程序員是一樣的，如果一個人35歲還是一個程序員，你覺得會不會有危機，肯定有，dba的工作也一樣。當然dba稍微好一點就是這個工作真的需要經驗，不過按照你的說法，現在入行，確實有點晚了。
不過也可能你十分適合資料庫的工作，很快就能完成以上的內容，然後大獲成功，馬雲也是30多歲才創業，不也成功了嗎，我的說法只適合一般人，如果你能轉行成功，那麼只能說明你真的很強。
『叄』 工作兩年，想轉行做數據分析，不知道路怎樣走
如何轉行數據分析師
近年來，各大平台開始炒起了「數據分析」熱，導致有不少小夥伴來問我：做數據分析師有那麼好嗎？如何轉行做數據分析師？學數據分析難不難？
我想首先澄清一個概念：「轉行」。對於從未接觸數據分析領域或者大數據領域的童鞋而言，「轉行」這個詞其實是不夠准確的，大部分的童鞋還是符合「入行」這個詞。就我看來，字面意義的「轉行」更像是平行概念，似乎是在同一個水平面，走到街轉角，然後右轉，便到了另一番天地。
但是實際的「轉行」是遠比這殘酷的。
「轉行」的第一個動作一定是放棄和下沉。放棄你現在所擁有技能帶給你現在的地位和薪資，是走下現在的台階，到達更低的台階，然後再往上攀登的過程。也就是說：沒有放棄和下沉，你談不上是在轉行。如果你要轉行，一定要意識到轉行的殘酷性。
很好，你已經意識到轉行的殘酷了。你放棄了現有的，也心態和身體都下沉做好了起跑的准備了。下一步，就是精準地找到那扇門：進入數據分析師世界的大門。
注意「精準」這個詞。那一定是旁邊那些形形色色的門你都不選，而選了唯一的這一扇門。為了找到這扇門，你經過了無數次的網路搜索，論壇搜知識點，然後在判別上去偽存真，最終找到了進入數據分析師這條正確的大門。
那如何找到這扇門呢？
高度概括就兩件事：工具+方法論。工具從初級到高級的排序是：Excel, Mysql, BI, Python, 演算法等。
你需要做以下幾件事：
1. 掌握數據分析工具
A. 基礎工具：excel
excel能夠幫助你實現數據透視並可視化，只需用到其中部分功能即可完成日常量數據的計算工作。
B. 提取數據工具：MySQL
MySQL資料庫中包含基本的增、刪、改、查等語法，你可以利用它對數據進行清洗和規范化。
C. 分析工具：python
爬取數據，並對數據進行分析和挖掘收集，python有非常豐富的庫去訪問網頁文檔的api以及後期網頁文檔的快速處理。
D. 可視化工具：excel、PPT、FineBI
可視化就是將原本比較抽象的數據用圖表的方式呈現出來，使數據變得更加清晰，便於理解。excel和PPT就是相當常用的可視化工具。
E. 機器學習或神經網路等演算法
演算法的作用就是把事物的已有特徵跟這件事的結果，這個「特徵x」和「結果y」之間建立一個數學公式之間的聯系。從無數個已知的x，y之中找到x,y最優的關系的數學公式，最終找到一個數學公式能在已知很多x的情況下，預測它的y值。這個聽起來或許沒那麼直觀。但是它的應用是極其廣泛的。比如：如果已知各個森林的各種實時數據，就能夠知道哪個森林更容易著山火，下次就避免這種山火。
2. 掌握數據分析方法論
這個就是結合到公司的業務要找到最符合公司的數據分析模型。通常每一個特定行業都有業務分析習慣使用的模型，例如電商中常使用的分解因子分析，漏斗分析等；零售行業常用RFM模型；教育行業常用時間趨勢分析，描述性統計分析，人物畫像分析等。每個行業所對應的數據運營模型甚至是演算法，都會是定製化的，個性化的，但是這背後都會有通用邏輯。掌握這些通用邏輯，是數據分析師在業務模型上變通的基礎。也就像是學習籃球，你先得學會基本運球技巧，熟練左右手上籃，然後再在實戰中練習傳球，走位等等。掌握通用技能就是練習左右手上籃以及運球技巧，在實際業務中運用模型也就是練習走位和傳球。對於想入行的零基礎學員來說，掌握數據分析通用方法論是極其重要的。
然而，沒有人是能夠一蹴而就就掌握好這么多工具和方法論的。所有的遠航都得有一個開始的遠點，入門數據分析師也一樣。
一開始，你可能只是學習成為初級數據專員。這要求你熟練掌握excel、PPT，會做VBA、會做透視表、會使用基本公式，這樣你已經能做很多傳統公司的數據專員了。第二階段是要會SQL、懂業務，能夠做一些基本的數據處理，再加上上一階段的那些技能，你就能做大部分公司的數據運營和數據產品。然後是專業的數據分析師，你要非常熟悉統計學，回歸、假設檢驗、時間序列等等，還要會做數據可視化，掌握了這些技術，就足以應付大多數的互聯網業務。最高階的就是數據科學家，到了這個階段，已經成為了數據分析師中的王者，要求你精通統計學，會使用機器學習，比如調參數和優化，而取數、數據倉庫、可視化什麼的，對你來說就是小菜一碟。
其實，數據分析已經逐漸成為了職場中的必備技能，無論你是不是想要成為一名數據分析師，數據分析都應用在我們生活中的方方面面。學習數據分析能夠充分發揮你在工作中的超強能力，如果你想要有更系統的學習方案和職業規劃，歡迎加入【聚數學院】~
『肆』 我想轉行做數據分析師，怎麼入門
需要一定的知識儲備和對業務的基本了解及運用。對於希望轉行數據分析的零基礎小白們，在對於進入數據分析行業需要學什麼、數據分析行業薪酬待遇如何、如何更好地掌握數據分析領域的技能，都是一臉茫然。因此本文給出一些建議，針對想要轉行數據分析行列且是零基礎轉行的小夥伴們。
注意事項：
1、互聯網本身具有數字化和互動性的特徵，這種屬性特徵給數據搜集、整理、研究帶來了革命性的突破。以往「原子世界」中數據分析師要花較高的成本（資金、資源和時間）獲取支撐研究、分析的數據，數據的豐富性、全面性、連續性和及時性都比互聯網時代差很多。
2、與傳統的數據分析師相比，互聯網時代的數據分析師面臨的不是數據匱乏，而是數據過剩。因此，互聯網時代的數據分析師必須學會藉助技術手段進行高效的數據處理。更為重要的是，互聯網時代的數據分析師要不斷在數據研究的方法論方面進行創新和突破。
3、就行業而言，數據分析師的價值與此類似。就新聞出版行業而言，無論在任何時代，媒體運營者能否准確、詳細和及時地了解受眾狀況和變化趨勢，都是媒體成敗的關鍵。
4、此外，對於新聞出版等內容產業來說，更為關鍵的是，數據分析師可以發揮內容消費者數據分析的職能，這是支撐新聞出版機構改善客戶服務的關鍵職能。
『伍』 大數據專業成熱門，該如何轉行做大數據分析師
那我就轉載一篇別人轉行做數據分析的經驗貼給題主吧：
親愛的各位加米穀學院的老師和同學們好，首先非常感謝大家在17年9月到18年3月份5個月時間的陪伴，以及張老師和曾老師在我學習期間的耐心輔導。在大數據培訓的道路上，正是因為有你們的辛勤付出與陪伴，才讓我在大數據職業道路上有了今天我很滿意的薪資待遇。再次謝謝你們！
在數據分析挖掘培訓的過程中給我印象最深就是張老師，張老師的課講的很清楚，尤其是PPT圖解理論，讓我這樣的0基礎學員能夠理解到位，不愧是國家大數據標准組的成員。雖然只有短短五個月的學習時間，但是對於我個人來說收獲非常大，不止讓我從一個小白成功入行，並成功面試到張老師推薦的公司，拿到了我非常滿意的薪水。
張老師希望我可以給後面的學弟學妹們分享一點學習經驗，學習這件事大家都不陌生，大家都是經歷過十幾年的學習生涯。尤其是轉行0基礎學習大數據的同學，對大數據行業了解的也一定很清楚了，才會決定來進行大數據培訓。下面我只說5個方面，後面的學弟學妹可以從中作參考，也希望對你們有幫助。
1、興趣是最好的老師，既然決定轉好從0基礎學習大數據，那你一定要從心裡愛上它，只有你真正的上心了，才能有動力去學好它。
2、多看，課前預習是少不了的，課前老師都會把當天講的課件提前發給你，一定要抽出時間先認真看一下，否則，你會發現到時候老師講的內容你接受起來非常吃力。
3、多問，如果你是一個0基礎學習大數據，之前沒有任何編程基礎，遇到問題一定要多問，第一時間問老師，不要礙著面子死撐，一方面可以鍛煉你的溝通能力，是否能用盡量通俗的話語讓老師明白你遇到的問題所在（對你以後面試很有幫助），另一方面現在的學習成果也影響著以後的薪資待遇。
4、多練，加米穀學院每個階段的實訓項目都是很有針對性的，全部是來自真實企業中真實的項目，現在多練習對於以後的面試以及工作經驗都會非常的有幫助。
5、勤奮，這個說起來很簡單，人都是有惰性的，就像我們上學時候一樣，同樣一個班級，老師教的東西也都一樣，為什麼有的學習好，有的學習不好？數據分析培訓也一樣，畢業之後為什麼有的薪資可以拿到18K，有的卻只有幾千？這跟自己的勤奮程度是成正比的，每個人請找到自己的勤奮點，加油！
『陸』 如何轉行到數據分析師
近年來數據分析行業大火，人才緊缺，就業前景好，薪資高！職業發展廣，起點好！
轉行數據分析師需要的技能大致分為六個模塊：
(1) Excel
零基礎學數據分析師一定要從Excel入門，因為Excel是處理小型數據量企業用的最多的工具，在基礎數據分析師與數據運營崗位中具有極其重要的地位。
(2) Mysql
SQL同樣是零基礎學習數據分析的核心內容。因為作為數據分析師，你首先要解決的問題就是你要有數據來做分析。通常企業都會有自己的資料庫，數據分析師首先得根據業務需要知道自己要從企業資料庫中提取哪些數據。
(3) Python
Python的基礎對於數據分析師而言是非常重要的。對於十萬級或者百萬級數據量而言，Excel和BI都會因為運行卡頓而變得完全無法使用。然而在實際企業運用中，一次性處理十萬級以及百萬級數據又是非常常見的。而Python則是處理這種中量級數據的利器。
(4) BI商業智能工具
BI可以理解成Excel圖表透視表的高級版。BI是將表與表相連，然後得出很多指標圖。它是一個大屏的看板。有了這個看板，領導層在監控企業業務方面就有了非常直觀的數據，以供他們及時做出決策調整。數據分析師需要做的是快速挖掘數據價值，將這些數據轉化成有用的信息，讓企業決策有數據依據，從而驅動企業決策和運營。
(5) 數理統計與數據運營
數理統計和數據運營方法論是數據分析師的理論基石。數理統計包括概率論，統計學，線性代數，以及基礎的微積分理論。這些內容都不需要理解的很深，但是對它們的原理以及內涵都需要有所掌握。
數據運營方法論實際上是學習各個行業所運營的分析模型。對於想往管理路線發展的數據分析師來講，數據運營是必須要學習的知識。其實數據運營知識也不復雜，就是根據自身業務需求將指標拆解到最細，然後運用同比和環比兩種數據分析方式。
(6) 機器學習
最後一個進階要求數據分析師掌握對大量數據分析的能力。這個階段的數據分析是利用大量的歷史數據構建出一套數學公式（也就是演算法），用這個數學公式去對未來進行預測。比如說：一個人大量地刷體育短視頻，根據演算法可以得出這個人可能對觀看足球比賽的騰訊體育會員感興趣。這類推斷和預測對於商業世界是有著極大變現意義的。
『柒』 我也已經25歲其實就有轉行的打算了，想轉數據分析大數據行業，我大學本科是和這個專業相關的，
讀研期間多跟著導師做項目，有些導師手上有很多橫向項目，是參與實踐的良好途徑，其實有人讀研期間跟上班一樣忙，不要讓學校時光虛度。另外，你年齡不小了，可以在讀書期間思考以後就業的問題，讀書時成家政策也支持，當然有合適的結婚對象才行。
『捌』 access資料庫中如何實現列轉行查詢
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