本人马上成为一名材料专业研究生，虽然了解到本专业工作环境和薪酬待遇的恶劣情况，但是作为一位资深的懒癌患者，一直迟迟没有做出改变。幸好有个每天像催债一样逼我学习的男票，才使得我把数据分析的学习提上了日程。此时此刻给男票比小心心♥(ˆ◡ˆԅ)

（查阅资料 7月20日~7月23日 历时4天）

那么到底什么是大数据分析呢？

在这之前，我们先来说说大数据（归根结底在于一个“大”字，即海量的、没办法想象的数据）。大数据在本质上不是一种技术，而是一种思维方式。大数据思维方式就是从大数据中直接找答案，寻找相关性，即使不知道因果关系。对于我们这些理工科学生来说，不管遇到什么问题，都会如同职业病一般地总想挖出其根本原因，找到因果关系，从而得出结论。然而如今，身处于大数据时代的我们，不得不重新思考这个问题，大数据时代是因果性到相关性思维模式的变革。

如若需要通过算法获取大量数据并进一步对海量数据进行预处理，使得这些数据可以应用于后续的分析过程，这就是大数据分析。数据分析更倾向于与某种业务结合的职位，而不是完全独立的一个职业。我们所进行的数据分析，最根本的目的就是保证分析结果的落地实施。

初步了解了数据分析之后，我们是不是该想一想，在这样一个新时代面前，人类的思维发生了怎样的改变，进而这种改变会给我们个人未来的成长带来怎样巨大的机会。我们传统的研究思维可以直白的称为“认死理”，最典型的例子就是：学好数理化，走遍全天下。这会使我们的视野和见识变小，无法认识世界。然而，多维度思维正是大数据时代的核心。多维度（统计＋数据）的方法也是大数据解决问题的思维办法，进而，你会发现一个新的趋势，跨界能给自己拓展一个新的维度，最典型的例子就是：跨界歌王。随着跨界歌王节目的播出，越来越多在演艺界和歌坛通吃的艺人被熟知，甚至圈粉无数。所以我比较推崇学习上的“出轨”。

既然下定决心要学数据分析，那就应该了解数据分析师的职业要求以及要用到的主要工具。数据分析主要分为业务线和技术线两条发展路径，业务方面主要就是初高级数据分析师，主要工具分为四个阶段：①数据获取，②数据处理，③建模，④数据可视化。其中可以应用的软件甚多，在此不一一列举。建议掌握的软件有：SQL（My SQL），EXCEL，R，SPSS，PPT，Python。技术方面主要是数据开发工程师，这方面目前没有做过多的了解。

下面是大家最关心的问题——Money。数据分析岗位目前主要还是集中在北上广深和新一线城市，数据分析薪酬多数人均值月薪可达到15~22k。越大规模的企业，给数据分析师开出的薪酬平均值越高。对于数据分析师，随着经验的增长，企业需要的能力构成不会有太明显的变化，但对技能掌握程度、综合素质和管理能力的要求越来越高。所以说要想做好数据分析师不光技术过硬，还要具备良好的职业素养。

努力的前提，是先选好自己要走的路，这点很重要，因为条件概率的大小决定了我们之后成功的概率。

加油，共勉！

2018年7月23日