毕业后，就开始从事数据分析工作，目前已将近两年，这个时间不长不短，还没到资深，但已入了门。因此，我的经历就特别适合刚刚要开始学数据分析的同学，甚至是转行的同学。
这两年里，由于数据在当今社会的价值越来越高，很多人会问我各种关于数据分析的问题。
在此，我会对我过去的一些经历做个总结，也会回答一些大家常问的问题。
本文不讲故事，满满干货，有兴趣的同学请跟缓缓一起往下读。
职场干货：我做数据分析的这两年，超级菜鸟都能学会的攻略
01 第一年：什么是数据分析？
数据分析在我看来，就是从数据中提取一些规律和价值，让数据流动起来。
举个例子吧，我们最常面对的场景就是：运营提个需求过来，想让我们把一大堆数据按某个维度聚合，然后把数据吐给他，到网页上去展示或做接口使用。
也就是说，数据分析其实就是把数据处理好给人使用，怎么处理呢？要是数据不多，你用excel汇总都行。肯定有人会说这个好简单，谁都会做。很好，那么咱们就可以继续讲一讲。
因为excel的功能还是太基础了，而且数据量处理就不能超过1048576行，这在真实数据不断需要扩充的情况下显然不够用。
那么，sql就上场了，sql其实就是一些简单的数据库处理功能，但已经很实用。
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如果数据量级在扩展，就需要学一些hive的知识，hive跟sql类似，无非是针对大数据的hadoop集群。当然，有人会说，只写写查询语句就够用了吗？其实也不够用，还是需要针对业务需求，开发一些特有的汇总功能。
特有的汇总功能自然不能直接用sql语句查询了，那么就需要利用python语言写一写数据分析的脚本。例如有些运营想要看到时序图，有些运营想要特殊取数据，那么python都可以满足。
所以，最开始学习的计划就很简单：掌握excel，然后学sql和hadoop，最后学点python。
这也是我第一年做数据分析的经历，主要就是用sql查询数据，然后用python写脚本。
当然很多人很关心的一定是数据分析的薪资问题，跟程序员差不多，都挺高的，月收能过万。
而且对于入门来说更友好，也就是更简单。
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02 第一年：数据分析枯燥吗？
由于每天面对数据，使用的也就是sql和python，其实工作内容也不会相差甚远，那么有很多人问我，数据分析枯燥吗？
说真的，分析过程是枯燥的，但是当你分析一个结果出来，然后能让这个结果发挥价值的时候，感觉真的超好！
你会觉得自己做了一件特别有意义的事，会觉得自己怎么这么聪明，简直通体舒畅。这种分析有结果的感觉，让我第一年过的特别顺利。
而且，由于我研究生期间学的是自然语言处理（NLP），所以在完全成长为一个初级数据分析师后，我开始学着加入一些算法。
完全的汇总很难出彩，当加入一些机器学习算法后，数据的价值更能被充分挖掘，所以我并不觉得枯燥，反而越干越来劲。
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03 第二年：女生做数据分析？
但是当我进入数据分析的第二年后，感觉自己有进入瓶颈，因为每天都要处理一大堆数据，很少再系统性的学习，疯狂的输出有时候会犯错。
而犯错多了，让我开始有点怀疑自己。甚至遇到了出数据后，运营直说，怎么回事，这不是他想要的内容。但是出数据是按照运营给的指标来的，不是他想要的，必然是我对指标的理解上有点问题，那一次我哑口无言。
其实，指标就例如日活/月活/次日留存/在线人数等等，但业务经常更换，指标其实也会换，按照老思路的话就会错。而且，如果对业务理解不充分，字段和指标理解起来也会很困难。
我开始有点怀疑自己，是不是女生不适合做数据分析，因为我对数据的敏感性并不是那么强，每次新指标的理解上都需要好多功夫。
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但我是一个很倔的人，学了这么多年计算机，肯定不会这样轻易放弃。
既然我对数据不敏感，我就天天看业务指标，画业务曲线，同时也每天抽半个小时看数据分析的专业书，那段时间看的最多的就是《利用python进行数据分析》。
而数据分析就是一件付出就有收获的事，那艰难的时光我熬过去了，现在面对指标得心应手了很多。也可以说，终于从初级数据分析师的懵懂，到充分理解了业务，渐渐变成了中级数据分析师。
当然距离数据科学家，还有很长很长的路要走。
这里我想回答的是，女生适合做数据分析吗？其实很适合，因为女生天性细致，而数据分析相对来说编程没那么多，更多的是一些逻辑思维。
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04 第二年：数据分析应用实例？
最后，说那么多理论，给一个数据分析的应用实例吧：
例如，头条App今天活跃用户超过1个亿，请你用数据评价是否正常？
最简单的思路是：分析维度是时间序列，需要找到之前的用户数，进行同比或环比，最后给出结论。同比是：即同期相比，表示某个特定统计段今年与去年之间的比较。环比是：表示本次统计段与相连的上次统计段之间的比较。
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05 总结
在本文里，缓缓已根据自己两年的工作经验，由浅入深地介绍了数据分析的基础知识，也讲了数据分析的应用案例。
接下来，我只想说，如果对数据分析有兴趣，请立即开始尝试吧。
在数据为王时代，“数据+”将会贯穿各行各业，前景广阔。