这几年，只要我身边有想转行，准备全职当数据分析师的朋友，我都会劝他们：不要因为数据分析被炒的火热，就一拍脑袋决定放弃现在的工作，从零开始学数据分析。数据分析其实和语言一样，本质上只是一种技能，必须同时擅长其他专业领域知识（比如你是财务、产品、人力，把自己专业领域知识+数据分析技能结合起来），才能够走得长远。

　　如果现在盲目进入数据分析领域，当数据分析师，只会是从一个坑爬上来，然后换个姿势再掉入另外一个坑…

　　可以这么说，如果你在企业之中工作，你未来会开始越来越多的和数据打交道，这个时候数据分析已经成为工作的必要条件。

　　举个例子，还是拿运营来说，更离不开数据了。大到做一个活动，预计初期、中期投入多少产出多少，小到一个营销话术，这些都需要数据的支持。同时也需要切分不同人群进行对照实验来决定。可以说，现在不会数据分析的运营人已经越来越少。

　　我的建议，分三步走：

　　第一步：利用业余时间学习数据分析思维和工具； 第二步：在工作中，刻意练习自己的数据思维，多使用数据分析工具，孰能生巧； 第三步：让自己通过数据分析后的结论有价值地输出，让其真正辅助自己职业发展。针对以上三点，老李展开来说下

　　首先，跟前文一样，千万不要贸然裸辞学习，要学会充分利用自己的业余时间，把数据分析当成是自己的一个必要技能来学习，这才能为自己日后的职业发展打下一个坚实的基础。

　　其次，现在网络上可以学习数据分析的资源太多了，不过学习资料这东西，在精不在多，只要找准1-2个你觉得不错的课程去学，坚持学下去，肯定会有所收获。

　　数据思维不是你上了几节课，在头条知乎看了几篇自媒体文就能学会的，这需要你在日常工作和生活中不断进行刻意的练习，只有才能让自己拥有数据分析的意识。

　　至于工具，老李我始终认为思维和工具是相辅相成的，思维>工具，你所使用的工具是根据处理的量级以及你要达到的目的选择的，什么意思呢？也就是说如果你的工作中，遇到的数据量不那么大的话，就没必要去学Python和R这些，把Excel学精就不错了。等到之后处理数据的量级大了，再去学Python和FineBI这些数据分析工具来辅助。

　　上面说了那么多，练了思维学了工具，要是最终没有输出有价值的结论都是白搭。这里我就不赘述了，想看的话，可以参考我以往的这篇文章。

　　数据分析不仅是一种职业，更是当代职场人一种必备的技能，往大了说，人人都应该是数据分析师。说扎心点，在如今内卷严重的职场，不学点硬技能傍身，怎么体现出你的价值？