名師指路 不走彎路
近年來，當資料分析像程式設計一樣，
愈發成為從業者的一種必備技能，
其應用的領域與範圍也越來越大。
資料科學這項多學科方法伴隨大資料的發展，
正在成為商業決策中不可或缺的一部分。
資料分析類崗位的大致方向
一般就網際網路行業而言，所從事的資料崗位一般分為資料/商業分析、資料探勘、資料產品、資料工程四個方向：
· 資料/商業分析師
主要從事收集、處理和執行統計資料，將大型資料集轉化並處理成可用的形式，從而幫助決策過程，為組織得出有意義的結論。
資料分析、運營崗位也是大部分人開啟職業生涯的第一崗位，對新人入門比較友好。
其管理崗位包括資料運營經理/總監、資料分析經理等，相對應的能力是能建立指標體系；也可以考慮向資料探勘工程師等分支發展。
· 資料探勘工程師
資料探勘工程師除了要掌握演算法，同樣需要強大的程式設計能力及工程實踐經驗，尤其在特徵選取方面，需要對業務擁有深刻洞察。
除了網際網路行業，資料探勘在金融、電商等業務領域同樣擁有重要地位。資料探勘工程師可向演算法專家、深度學習專家發展，當然其理論及業務要求也會更高。
· 資料產品經理
無論是基於強資料分析能力來最佳化產品，還是做資料相關產品的規劃，資料產品經理都可謂一專多能的典型。
目前這一崗位還處於新興階段，崗位缺口也比較大，感興趣的同學可以以溝通能力、專案管理能力為突破口進行嘗試。
· 資料工程師
選擇走資料工程路線，主要負責準備、處理、管理收集和儲存資料，將資料從一個系統連線到另一個系統，用於分析或操作用途。
相較來說，資料工程更偏底層技術，也是不少傳統的資料庫從業者可以考慮的發展方向。
資料技能的更多應用場景
除了上述提到的更偏向於網際網路行業的資料類崗位，資料架構師、機器學習工程師、資料統計學家、資料科學家、商業智慧開發人員等，都是目前備受矚目和歡迎的資料科學職業道路。
專職的資料分析師是高薪行業，而其它崗位，如果有資料分析技能，不僅因為它的可遷移性強，在就業市場上很有競爭力，能拿到更多的薪資。
因此，如何自學資料分析、哪些分析軟體好用？也成了越來越多同學所關注並急需解決的問題。
哪些分析軟體最好用
無論是商用的SAS，還是開源的R或Python，只要掌握其中一種，基本就可以解決常見的挖掘升析問題。
這裡的“掌握”是指熟練運用，並有在各種分析工具之間觸類旁通的能力。
Tableau
Tableau幫助任何人快速分析、視覺化並分享資訊，可在數分鐘內完成資料連線和視覺化，無論是電子表格、資料庫還是Hadoop和雲服務。
Tableau的一個關鍵特性是提供了一個有助於產生洞察的分析引擎，使人們能夠在資料集上構建報告、儀表板和儀表板，然後它將提供有關資料圖形表示的資訊。
Power BI
Power BI 簡單且快速，能夠從Excel電子表格或本地資料庫建立圖表。同時Power BI也是可靠的、企業級的，可進行豐富的建模和即時分析，及自定義開發。
就功能而言，Microsoft Power BI 擁有非常友好的使用者介面。透過使用 Azure Data Lake Analytics 工具，企業所有者可以比以往任何時候都更好地控制他們的資料處理能力，因為它提供了直接支援。
SPSS
SPSS是世界上最早採用圖形選單驅動介面的統計軟體，它最突出的特點就是操作介面極為友好，輸出結果美觀漂亮。
使用者只要掌握一定的Windows操作技能，精通統計分析原理，就可以使用該軟體為特定的科研工作服務。
SAS
SAS 的主要功能包括訪問大約120種工具和應用程式，在 SAS 記憶體處理引擎的幫助下分析大資料，以及使用SAS視覺化資料分析 (SAS ViDA) 探索和視覺化整個企業的資料。
SAS由於其功能強大而且可以程式設計，很受高階使用者的歡迎，也正是基於此，它也是最難掌握的軟體之一。
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