‘壹’ 如何快速转行数据分析师
需要首先你掌握该行业的知识，才能更好的掌握自然科学的不断创新。对于外行应届毕业生转行数据分析，必须承认的一点就是：它很难，但也不是不可能。只是转行，可能需要你付出多余别人十倍甚至更多的努力。
注意事项：
1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。
‘贰’ 数据库dba工程师有35岁中年危机吗30岁之后再入行数据库dba职位可以吗
基本来不及，数据库这块和编程什么的有一定的共同性，那就是“易懂难精”。
就平时用到的来说可能增删改查就足够了，不过如果是dba那就不一样了。
小一些的简单一些的：表的设计，范式结构设计（其实就是数据范式结构化的意思），查询语句设计。
系统化一些的：展现控制，数据流程，数据调优，系统优化，数据治理等等。
高大上一些的，比如数据库架构，算法设计等等。
现在提倡云计算，可能还要有一些java的变成基础，可能还需要hadoop等等。
如果原来是做实施运维的，那么数据库确实会接触一些，不过内容不会特别深入，但是如果转行做dba那就不一样了。
记得十年前给公司的运维培训的时候，我曾经讲过数据库，不过运维大多兴趣缺缺，因为这些在实际中虽然一直在用，但并不是那么明显，他们不想弄明白为什么要这么调，只要知道怎么调就可以了，而为什么这么调正是dba的工作。
至于有没有35岁危机，答案是有，在国内来说dba和程序员是一样的，如果一个人35岁还是一个程序员，你觉得会不会有危机，肯定有，dba的工作也一样。当然dba稍微好一点就是这个工作真的需要经验，不过按照你的说法，现在入行，确实有点晚了。
不过也可能你十分适合数据库的工作，很快就能完成以上的内容，然后大获成功，马云也是30多岁才创业，不也成功了吗，我的说法只适合一般人，如果你能转行成功，那么只能说明你真的很强。
‘叁’ 工作两年，想转行做数据分析，不知道路怎样走
如何转行数据分析师
近年来，各大平台开始炒起了“数据分析”热，导致有不少小伙伴来问我：做数据分析师有那么好吗？如何转行做数据分析师？学数据分析难不难？
我想首先澄清一个概念：“转行”。对于从未接触数据分析领域或者大数据领域的童鞋而言，“转行”这个词其实是不够准确的，大部分的童鞋还是符合“入行”这个词。就我看来，字面意义的“转行”更像是平行概念，似乎是在同一个水平面，走到街转角，然后右转，便到了另一番天地。
但是实际的“转行”是远比这残酷的。
“转行”的第一个动作一定是放弃和下沉。放弃你现在所拥有技能带给你现在的地位和薪资，是走下现在的台阶，到达更低的台阶，然后再往上攀登的过程。也就是说：没有放弃和下沉，你谈不上是在转行。如果你要转行，一定要意识到转行的残酷性。
很好，你已经意识到转行的残酷了。你放弃了现有的，也心态和身体都下沉做好了起跑的准备了。下一步，就是精准地找到那扇门：进入数据分析师世界的大门。
注意“精准”这个词。那一定是旁边那些形形色色的门你都不选，而选了唯一的这一扇门。为了找到这扇门，你经过了无数次的网络搜索，论坛搜知识点，然后在判别上去伪存真，最终找到了进入数据分析师这条正确的大门。
那如何找到这扇门呢？
高度概括就两件事：工具+方法论。工具从初级到高级的排序是：Excel, Mysql, BI, Python, 算法等。
你需要做以下几件事：
1. 掌握数据分析工具
A. 基础工具：excel
excel能够帮助你实现数据透视并可视化，只需用到其中部分功能即可完成日常量数据的计算工作。
B. 提取数据工具：MySQL
MySQL数据库中包含基本的增、删、改、查等语法，你可以利用它对数据进行清洗和规范化。
C. 分析工具：python
爬取数据，并对数据进行分析和挖掘收集，python有非常丰富的库去访问网页文档的api以及后期网页文档的快速处理。
D. 可视化工具：excel、PPT、FineBI
可视化就是将原本比较抽象的数据用图表的方式呈现出来，使数据变得更加清晰，便于理解。excel和PPT就是相当常用的可视化工具。
E. 机器学习或神经网络等算法
算法的作用就是把事物的已有特征跟这件事的结果，这个“特征x”和“结果y”之间建立一个数学公式之间的联系。从无数个已知的x，y之中找到x,y最优的关系的数学公式，最终找到一个数学公式能在已知很多x的情况下，预测它的y值。这个听起来或许没那么直观。但是它的应用是极其广泛的。比如：如果已知各个森林的各种实时数据，就能够知道哪个森林更容易着山火，下次就避免这种山火。
2. 掌握数据分析方法论
这个就是结合到公司的业务要找到最符合公司的数据分析模型。通常每一个特定行业都有业务分析习惯使用的模型，例如电商中常使用的分解因子分析，漏斗分析等；零售行业常用RFM模型；教育行业常用时间趋势分析，描述性统计分析，人物画像分析等。每个行业所对应的数据运营模型甚至是算法，都会是定制化的，个性化的，但是这背后都会有通用逻辑。掌握这些通用逻辑，是数据分析师在业务模型上变通的基础。也就像是学习篮球，你先得学会基本运球技巧，熟练左右手上篮，然后再在实战中练习传球，走位等等。掌握通用技能就是练习左右手上篮以及运球技巧，在实际业务中运用模型也就是练习走位和传球。对于想入行的零基础学员来说，掌握数据分析通用方法论是极其重要的。
然而，没有人是能够一蹴而就就掌握好这么多工具和方法论的。所有的远航都得有一个开始的远点，入门数据分析师也一样。
一开始，你可能只是学习成为初级数据专员。这要求你熟练掌握excel、PPT，会做VBA、会做透视表、会使用基本公式，这样你已经能做很多传统公司的数据专员了。第二阶段是要会SQL、懂业务，能够做一些基本的数据处理，再加上上一阶段的那些技能，你就能做大部分公司的数据运营和数据产品。然后是专业的数据分析师，你要非常熟悉统计学，回归、假设检验、时间序列等等，还要会做数据可视化，掌握了这些技术，就足以应付大多数的互联网业务。最高阶的就是数据科学家，到了这个阶段，已经成为了数据分析师中的王者，要求你精通统计学，会使用机器学习，比如调参数和优化，而取数、数据仓库、可视化什么的，对你来说就是小菜一碟。
其实，数据分析已经逐渐成为了职场中的必备技能，无论你是不是想要成为一名数据分析师，数据分析都应用在我们生活中的方方面面。学习数据分析能够充分发挥你在工作中的超强能力，如果你想要有更系统的学习方案和职业规划，欢迎加入【聚数学院】~
‘肆’ 我想转行做数据分析师，怎么入门
需要一定的知识储备和对业务的基本了解及运用。对于希望转行数据分析的零基础小白们，在对于进入数据分析行业需要学什么、数据分析行业薪酬待遇如何、如何更好地掌握数据分析领域的技能，都是一脸茫然。因此本文给出一些建议，针对想要转行数据分析行列且是零基础转行的小伙伴们。
注意事项：
1、互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。
2、与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。
3、就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。
4、此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。
‘伍’ 大数据专业成热门，该如何转行做大数据分析师
那我就转载一篇别人转行做数据分析的经验贴给题主吧：
亲爱的各位加米谷学院的老师和同学们好，首先非常感谢大家在17年9月到18年3月份5个月时间的陪伴，以及张老师和曾老师在我学习期间的耐心辅导。在大数据培训的道路上，正是因为有你们的辛勤付出与陪伴，才让我在大数据职业道路上有了今天我很满意的薪资待遇。再次谢谢你们！
在数据分析挖掘培训的过程中给我印象最深就是张老师，张老师的课讲的很清楚，尤其是PPT图解理论，让我这样的0基础学员能够理解到位，不愧是国家大数据标准组的成员。虽然只有短短五个月的学习时间，但是对于我个人来说收获非常大，不止让我从一个小白成功入行，并成功面试到张老师推荐的公司，拿到了我非常满意的薪水。
张老师希望我可以给后面的学弟学妹们分享一点学习经验，学习这件事大家都不陌生，大家都是经历过十几年的学习生涯。尤其是转行0基础学习大数据的同学，对大数据行业了解的也一定很清楚了，才会决定来进行大数据培训。下面我只说5个方面，后面的学弟学妹可以从中作参考，也希望对你们有帮助。
1、兴趣是最好的老师，既然决定转好从0基础学习大数据，那你一定要从心里爱上它，只有你真正的上心了，才能有动力去学好它。
2、多看，课前预习是少不了的，课前老师都会把当天讲的课件提前发给你，一定要抽出时间先认真看一下，否则，你会发现到时候老师讲的内容你接受起来非常吃力。
3、多问，如果你是一个0基础学习大数据，之前没有任何编程基础，遇到问题一定要多问，第一时间问老师，不要碍着面子死撑，一方面可以锻炼你的沟通能力，是否能用尽量通俗的话语让老师明白你遇到的问题所在（对你以后面试很有帮助），另一方面现在的学习成果也影响着以后的薪资待遇。
4、多练，加米谷学院每个阶段的实训项目都是很有针对性的，全部是来自真实企业中真实的项目，现在多练习对于以后的面试以及工作经验都会非常的有帮助。
5、勤奋，这个说起来很简单，人都是有惰性的，就像我们上学时候一样，同样一个班级，老师教的东西也都一样，为什么有的学习好，有的学习不好？数据分析培训也一样，毕业之后为什么有的薪资可以拿到18K，有的却只有几千？这跟自己的勤奋程度是成正比的，每个人请找到自己的勤奋点，加油！
‘陆’ 如何转行到数据分析师
近年来数据分析行业大火，人才紧缺，就业前景好，薪资高！职业发展广，起点好！
转行数据分析师需要的技能大致分为六个模块：
(1) Excel
零基础学数据分析师一定要从Excel入门，因为Excel是处理小型数据量企业用的最多的工具，在基础数据分析师与数据运营岗位中具有极其重要的地位。
(2) Mysql
SQL同样是零基础学习数据分析的核心内容。因为作为数据分析师，你首先要解决的问题就是你要有数据来做分析。通常企业都会有自己的数据库，数据分析师首先得根据业务需要知道自己要从企业数据库中提取哪些数据。
(3) Python
Python的基础对于数据分析师而言是非常重要的。对于十万级或者百万级数据量而言，Excel和BI都会因为运行卡顿而变得完全无法使用。然而在实际企业运用中，一次性处理十万级以及百万级数据又是非常常见的。而Python则是处理这种中量级数据的利器。
(4) BI商业智能工具
BI可以理解成Excel图表透视表的高级版。BI是将表与表相连，然后得出很多指标图。它是一个大屏的看板。有了这个看板，领导层在监控企业业务方面就有了非常直观的数据，以供他们及时做出决策调整。数据分析师需要做的是快速挖掘数据价值，将这些数据转化成有用的信息，让企业决策有数据依据，从而驱动企业决策和运营。
(5) 数理统计与数据运营
数理统计和数据运营方法论是数据分析师的理论基石。数理统计包括概率论，统计学，线性代数，以及基础的微积分理论。这些内容都不需要理解的很深，但是对它们的原理以及内涵都需要有所掌握。
数据运营方法论实际上是学习各个行业所运营的分析模型。对于想往管理路线发展的数据分析师来讲，数据运营是必须要学习的知识。其实数据运营知识也不复杂，就是根据自身业务需求将指标拆解到最细，然后运用同比和环比两种数据分析方式。
(6) 机器学习
最后一个进阶要求数据分析师掌握对大量数据分析的能力。这个阶段的数据分析是利用大量的历史数据构建出一套数学公式（也就是算法），用这个数学公式去对未来进行预测。比如说：一个人大量地刷体育短视频，根据算法可以得出这个人可能对观看足球比赛的腾讯体育会员感兴趣。这类推断和预测对于商业世界是有着极大变现意义的。
‘柒’ 我也已经25岁其实就有转行的打算了，想转数据分析大数据行业，我大学本科是和这个专业相关的，
读研期间多跟着导师做项目，有些导师手上有很多横向项目，是参与实践的良好途径，其实有人读研期间跟上班一样忙，不要让学校时光虚度。另外，你年龄不小了，可以在读书期间思考以后就业的问题，读书时成家政策也支持，当然有合适的结婚对象才行。
‘捌’ access数据库中如何实现列转行查询
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