在通信、互聯網、金融等這些行業每天產生巨大的數據量（長期更是積累了大量豐富的數據，比如客戶交易數據等等），據說到2020年，全球每年產生的數據量達到3500萬億GB；海量的歷史數據是否有價值，是否可以利用為領導決策提供參考依據？隨著軟件工具、數據庫技術、各種硬件設備的飛快發展，使得我們分析海量數據成為可能。

而數據分析也越來越受到領導層的重視，借助報表告訴用戶什么已經發生了，借助OLAP和可視化工具等分析工具告訴用戶為什么發生了，通過dashboard監控告訴用戶現在在發生什么，通過預報告訴用戶什么可能會發生。數據分析會從海量數據中提取、挖掘對業務發展有價值的、潛在的知識，找出趨勢，為決策層的提供有力依據，為產品或服務發展方向起到積極作用，有力推動企業內部的科學化、信息化管理。

我們舉兩個通過數據分析獲得成功的例子：

（1） Facebook廣告與微博、SNS等網絡社區的用戶相聯系，通過先進的數據挖掘與分析技術，為廣告商提供更為精準定位的服務，該精準廣告模式收到廣大廣告商的熱捧，根據市場調研機構eMarketer的數據，Facebook年營收額超過20億美元，成為美國最大的在線顯示廣告提供商。

（2） Hitwise發布會上，亞太區負責人John舉例說明： 亞馬遜30%的銷售是來自其系統自動的產品推薦，通過客戶分類，測試統計，行為建模，投放優化四步，運營客戶的行為數據帶來競爭優勢。

此外，還有好多好多，數據分析，在營銷、金融、互聯網等方面應用是非常廣泛的：比如在營銷領域，有數據庫營銷，精準營銷，RFM分析，客戶分群，銷量預測等等；在金融上預測股價及其波動，套利模型等等；在互聯網電子商務上面，百度的精準廣告，淘寶的數據魔方等等。類似成功的案例會越來越多，以至于數據分析師也越來越受到重視。

然而，現實卻是另一種情況。我們來看一個來自微博上的信息：在美國目前面臨14萬~19萬具有數據分析和管理能力的專業人員，以及150萬具有理解和決策能力（基于對海量數據的研究）的管理人員和分析人員的人才短缺。而在中國，受過專業訓練并有經驗的數據分析人才，未來三年，分析能力人才供需缺口將逐漸放大，高級分析人才難尋。也就是說，數據分析的需求在不斷增長，然而合格的為企業做分析決策的數據分析師卻寥寥無幾。好多人想做數據分析卻不知道如何入手，要么不懂得如何清洗數據，直接把數據拿來就用；要么亂套模型，分析的頭頭是道，其實完全不是那么回事。按俗話說就是：見過豬跑，沒吃過豬肉。

近幾年美國公布的相關數據分析中，薪酬最高、最吃香的行業中便有IT業。IT產業日益崛起，技術也被越來越多的人掌握，而往往最被看重的技能是：數據分析、風險管理、機器人技術、信息安全、網絡技術。數據分析排名第一最受青睞。接收到這樣的信號，一定有很多非專業人士也想成為數據分析師吧，如何速成數據分析師？下面的技能讓你事半功倍。

一：理解數據庫。

還以為要與文本數據打交道嗎？答案是：NO！進入了這個領域，你會發現幾乎一切都是用數據庫來存儲數據，如MySQL，Postgres，CouchDB，MongoDB，Cassandra等。理解數據庫并且能熟練使用它，將是一個基礎能力。

二：掌握數據整理、可視化和報表制作。

數據整理，是將原始數據轉換成方便實用的格式，實用工具有DataWrangler和R。數據可視化，是創建和研究數據的視覺表現，實用工具有ggvis，D3，vega。數據報表是將數據分析和結果制作成報告。也是數據分析師的一個后續工作。這項技能是做數據分析師的主要技能?？梢越柚滦蛙浖椭约貉杆賹W會分析。

三：懂設計

說到能制作報表成果，就不得不說說圖表的設計。在運用圖表表達數據分析師的觀點時，懂不懂設計直接影響到圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等，只有掌握設計原則才能讓結果一目了然。否則圖表雜亂無章，數據分析內容不能良好地呈現出來，分析結果就不能有效地傳達。

四：幾項專業技能

統計學技能——統計學是數據分析的基礎，掌握統計學的基本知識是數據分析師的基本功。從數據采集、抽樣到具體分析時的驗證探索和預測都要用到統計學。

社會學技能——從社會化角度看，人有社會性，收群體心理的影響。數據分析師沒有社會學基本技能，很難對市場現象做出合理解釋。

另外，最好還能懂得財務管理知識和心理學概況。這些都將會使你做數據分析的過程更容易。

五：提升個人能力。

有了產品可以將數據展示出來，還需要具備基本的分析師能力。首先，要了解模型背后的邏輯，不能單純地在模型中看，而要放到整個項目的上下文中去看。要理解數據的信息，形成一個整體系統，這樣才能夠做好細節。另外，與數據打交道，細心和耐心也是必不可少的。

六：隨時貼近數據文化

擁有了數據分析的基本能力，還怕不夠專業？不如讓自己的生活中充滿數據分析的氣氛吧！試著多去數據分析的論壇看看，多瀏覽大數據知識的網站，讓自己無時無刻不在進步，還怕不能學會數據分析嗎？

擁有這些技能，再去做數據分析，數據將在你手里變得更親切，做數據分析也會更簡單更便捷，速成數據分析師不再遙遠。

有一位數據分析牛人曾經總結過數據分析師的能力和目標：

能力：一定要懂點戰略、才能結合商業；一定要漂亮的presentation、才能buying；一定要有global view、才能打單；一定要懂業務、才能結合市場；一定要專幾種工具、才能干活；一定要學好、才能有效率；一定要有強悍理論基礎、才能入門；一定要努力、才能賺錢；最重要的：一定要務實、才有reputation；不懂的話以后慢慢就明白了。