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34岁转行数据分析师靠谱么

1、首先从年龄上回答你的问题，其实数据分析师目前的岗位需求最看重的是项目经验，说直白点就是进了公司以后能不能立马上手做，我们历届学员中最大的一个学员是83年的，毕业后找工作也很顺利，所以还是要看个人能力的，年龄大也有年龄大的优势。

2、我觉得没有什么不可行的，只要你本身是一个爱学习的人，你有耐心能把这个行业学好，我完全可以转行的。其实在现代社会，很多行业是没有年龄的区分的。反而在你这个年纪你有着更多年轻人没有的成熟和稳重，在做数据分析的时候，可能会有更多的耐心以及足够的毅力，所以年龄来说对你反而是个优势。

3、如果是开发方向，可能会随着年龄的增大，家庭的琐事导致精力和集中度严重不足，网友们也经常热议35岁危机，但我个人觉得并不是那么的绝对，但的确年龄小是优势，年龄大了以后容易遇到瓶颈。

4、作为一个爸爸一个儿子一个丈夫（假设你是男的）你需要考虑很多，而不是像一个刚毕业的人一样去大胆去做，你已经有了很高的转行成本。

转行做大数据行业怎么样?

所以，大数据行业的就业前景一片光明，人才缺口不断增加。就业薪资 招聘平台数据统计，大数据人才起薪平均15k/月 内部数据统计，2017年毕业学员平均月薪14K，最高月薪27K，最低月薪10K。2018年毕业学员平均月薪17K，最高22K，最低15K。所以，大数据就业薪资偏高，属于土豪职业之一。

随着近年来中国互联网市场环境不断壮大，很多数据工程师都是从程序员等升职而来，因为有一定的基础，学起来不是很难，所以程序员转行做大数据工程师，还是很不错的选择。再有就是中国大数据技术还处于萌芽状态，因此，现在正是学习大数据技术的最佳时期。

以一线城市例子，有2年以上工作经验的大数据工程师，月薪突破15K不是难事，实习期的薪资也是8000起步。而且随着能力的提升，薪资待遇也会跟着一路稳步上升。

转行数据分析师后悔了?

编程语言： 数据分析的进阶需要会使用一门或多门编程语言，如Python和R，这将会使你的数据分析变得更加高效。 5）机器学习算法入门： 如果需要的话可以学习常用的分类、回归、聚类和降维等的常用算法以及它们的优缺点和使用场景，这将是你转行进入公司的加分项哦。

然后是专业的数据分析师，你要非常熟悉统计学，回归、假设检验、时间序列等等，还要会做数据可视化，掌握了这些技术，就足以应付大多数的互联网业务。

作为一个爸爸一个儿子一个丈夫（假设你是男的）你需要考虑很多，而不是像一个刚毕业的人一样去大胆去做，你已经有了很高的转行成本。

我觉得没有什么不可行的，只要你本身是一个爱学习的人，你有耐心能把这个行业学好，我完全可以转行的。其实在现代社会，很多行业是没有年龄的区分的。反而在你这个年纪你有着更多年轻人没有的成熟和稳重，在做数据分析的时候，可能会有更多的耐心以及足够的毅力，所以年龄来说对你反而是个优势。

女生转行做大数据分析师是可以的，大数据分析师应该要学的知识有，统计概率理论基础，软件操作结合分析模型进行实际运用，数据挖掘或者数据分析方向性选择，数据分析业务应用。统计概率理论基础。这是重中之重，千里之台，起于垒土，最重要的就是最下面的那几层。

数据分析工作确实对数学、逻辑思维能力、编程能力有要求，文科学生在教育过程中可能缺乏对这块技能能力的培养。但是不接触并不代表不行。我接触过很多文科生转型数据分析师成功的案例，有些甚至比理工科或者数据相关专业的同学做的还好。

工作两年,想转行做数据分析,不知道路怎样走

1、“转行”的第一个动作一定是放弃和下沉。放弃你现在所拥有技能带给你现在的地位和薪资，是走下现在的台阶，到达更低的台阶，然后再往上攀登的过程。也就是说：没有放弃和下沉，你谈不上是在转行。如果你要转行，一定要意识到转行的残酷性。很好，你已经意识到转行的残酷了。

2、现在数据分析前景还是很不错的，做数据分析用python比较多。可以先去了解一下python，如果是转行的话，主要分为几个途径：自学：自学的话，成本低，但是时间长，而且对自身的要求更高一些。需要有很强的自制力和学习能力，另一方面，自学在项目实战这一块就比较缺乏。

3、我们可以采用两种办法来处理：第一种就是直接删除缺失的数据；第二种就是通过建立模型进行插值的办法来补充这些数据。现在的社会就是一个商业社会，如果想转行跨界到数据分析领域，一定要注意上面小编提到的内容，应该会给你的转行跨界之路带来不少帮助和启发。

4、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。懂管理。

5、一定要用细心、耐心、和平静的心态去做数据分析。数据分析是个细活，根据二八原则，其中数据的处理将占去数据分析中的八成时间，如果数据处理不当将影响接下来的分析，需要良好的心态减少犯错误的概率。具有独立思考与换位思考的能力。数据分析并不仅仅是为了完成一些业务上面的数据需求和论证。

6、如果你现在的岗位是在做报表分析或产品市场分析，或者电商、金融行业的市场定位以及产品的分析设计等等，并没有直接和数据分析打交道，那这不算是转行，顶多是学习了一门新的技能，在原有的基础上，提升了自己的综合实力，为自己博得了增值的砝码。

如何快速转行数据分析师?

现在数据分析前景还是很不错的，做数据分析用python比较多。可以先去了解一下python，如果是转行的话，主要分为几个途径：自学：自学的话，成本低，但是时间长，而且对自身的要求更高一些。需要有很强的自制力和学习能力，另一方面，自学在项目实战这一块就比较缺乏。

技能二：掌握数据整理、可视化和报表制作。数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，实用工具有DataWrangler和R。数据可视化，是创建和研究数据的视觉表现，实用工具有ggvis，D3，vega。数据报表是将数据分析和结果制作成报告。也是数据分析师的一个后续工作。这项技能是做数据分析师的主要技能。

BI商业智能工具 BI可以理解成Excel图表透视表的高级版。BI是将表与表相连，然后得出很多指标图。它是一个大屏的看板。有了这个看板，领导层在监控企业业务方面就有了非常直观的数据，以供他们及时做出决策调整。

你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。