本文详细阐述了数据分析行业的职业发展路径，涵盖初级、中级及高级分析师的工作职责与所需技能。内容分析了从业务支持到技术建模的进阶过程，以及向管理岗或技术专家方向发展的可能性。同时提供了关于学习基础（统计学、数学）的重要性建议，并补充了 Python、SQL、ETL 及机器学习等核心技术领域的知识框架，旨在帮助零基础人员建立清晰的学习规划与职业认知。
数据分析并非单一职位，而是大数据与人工智能时代的通用能力。几乎所有行业都依赖数据驱动决策。有了数据，谁能离得开分析？看下面的数据更直观：
数据分析其实分业务方向和技术方向。
对于零基础的人来说，这个图是什么意思呢？其实，任何行业随着你深入发展，都分为 3 个阶段：初级、中级、高级。这根打游戏闯关一样，一级一级往上爬。所以，如果是零基础进入这个行业也对应规划为这 3 个阶段，你按下面各个阶段要求来对号入座。
工作内容： 要求熟练使用 Excel，PPT。针对产品经理提出的需求来做分析。然后用 PPT 做分析报告。
比如说，之前社群会员面试的一家互联网教育机构，他们的要求就是用 Excel 整理学生买课的信息，看看哪一门课程最受大家喜欢之类的。
需要掌握的核心技能：
月薪： 这种职位的大概薪资在一线城市的话大概税前有 5000-10000 元。
常见的职位名称有： 数据分析师、数据运营、商业分析、战略分析、经营分析、市场行业分析。
给你看个招聘要求直观感受下：通常要求具备基本的办公软件操作能力，能够独立完成简单的数据提取和报表制作。
工作内容： 不仅要会技术还要懂业务，通过发现问题，分析问题，得出结论，为公司的决策做支持。主要干的工作是数据提取、撰写分析报告。负责和支撑各部门相关的报表，监控数据的波动和异常，找出问题，输出专题分析报告。
需要的核心技能：
月薪： 这种职位的大概薪资在一线城市的话大概税前大概是 7000-20000+ 元。
这个级别的招聘要求如下：通常要求具备独立取数能力，能发现数据背后的业务问题，并能提出改进建议。
工作内容： 通过编程来处理数据，分析数据，建立模型，预测。
需要的核心技能：
月薪： 这种职位的大概薪资在一线城市的话大概税前有 15000-30000+ 元。
来个招聘职位感受下：强调建模能力与算法应用，能解决复杂业务场景下的预测问题。
对于高级数据分析师的职业发展，如果喜欢业务方向，可以往管理端发展，常见的职位名称有：数据产品经理、数据运营经理。
如果喜专研技术，可以往技术专家端发展，常见的职位名称有：数据挖掘工程师、数据开发工程师、大数据工程师。
如果是往业务端发展，最终可以成为业务资深专家，总经理，或者 CEO。我的一位师兄，经过几年的发展，从刚毕业一名数据分析师，到现在已经是一家公司的总经理，他的优势就是既懂数据，又懂业务。他刚毕业也是在北京租房子，现在早已实现了财务自由。
来个招聘职位感受下，都需要多年行业的积累，才能成为这个行业的专家。
如果是往技术端发展，你如果工程技术能力突出，那么可以担任公司数据科学部门的老大，常见的职位名称是数据科学家。你如果理论能力非常强，可以写 paper，那么可以担任研究院的一把手。我的导师因为科研能力强，现在是一个科研单位数据部门的负责人。
弄清楚自己的基础是怎么样的，学习转行从事哪个岗位的难度更小些，以及自己更适合哪个岗位。很多人一上来没有任何基础，就开始啃机器学习这是不对的。因为你没有统计概率，数学基础，里面很多专业术语根本无法理解。
数据科学是一门交叉学科，除了计算机相关知识，还需要有统计学、数学基础，以及一定业务知识。所以可以作为终身职业发展目标，每天学习一点，慢慢积累进步。
搞清楚各个职位的区别，以及了解自己的基础，知己知彼，就对学习和转行有方向和信心了。最关键的是要在自己的'最佳领域'工作。所谓的'最佳领域'，就是你热爱的、你擅长的、以及社会需要的这 3 个重叠的领域。
面对不同的职位，我们需要结合自身经历、个人能力选择一个上车，才能分享到人工智能时代的红利。数据分析师是比较适合上车的方向，因为它起步门槛相对较低，市场需求量大，未来职位发展空间好。零基础建议从初级数据分析开始学起。
我观察过身边的人，不管是同学、同事、还是创业合作伙伴，发现大多数人越到关键的时候，越容易放弃。
然而，那些最终坚持下来的，最后都成功了。所有的成长都源于那关键时刻的一点坚持。大多数人都是刚开始一腔热血，找来一堆资料，但是遇到困难却不想解决，在进步的前一刻放弃了，所以他们从来没有感受过成功的快感。
上面是对于完全零基础想进入这个行业的人，数据分析和数据挖掘的职业发展轨迹。愿你在这个行业，成为一个关键时刻不放弃的人。
为了帮助读者更好地构建知识体系，以下补充具体的技术细节和学习重点。
下面这些内容是 Python 各个应用方向都必备的基础知识，想做爬虫、数据分析或者人工智能，都得先学会他们。任何高大上的东西，都是建立在原始的基础之上。打好基础，未来的路会走得更稳重。
包含：
爬虫作为一个热门的方向，不管是在自己兼职还是当成辅助技能提高工作效率，都是很不错的选择。
通过爬虫技术可以将相关的内容收集起来，分析删选后得到我们真正需要的信息。
这个信息收集分析整合的工作，可应用的范畴非常的广泛，无论是生活服务、出行旅行、金融投资、各类制造业的产品市场需求等等，都能够借助爬虫技术获取更精准有效的信息加以利用。
清华大学经管学院发布的《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告显示，2025 年，数据分析人才缺口预计将达 230 万。
这么大的人才缺口，数据分析俨然是一片广阔的蓝海！起薪 10K 真的是家常便饭。
企业需要定期将冷数据从业务数据库中转移出来存储到一个专门存放历史数据的仓库里面，各部门可以根据自身业务特性对外提供统一的数据服务，这个仓库就是数据仓库。
传统的数据仓库集成处理架构是 ETL，利用 ETL 平台的能力：
机器学习就是对计算机一部分数据进行学习，然后对另外一些数据进行预测与判断。
机器学习的核心是'使用算法解析数据，从中学习，然后对新数据做出决定或预测'。也就是说计算机利用以获取的数据得出某一模型，然后利用此模型进行预测的一种方法，这个过程跟人的学习过程有些类似，比如人获取一定的经验，可以对新问题进行预测。
从基础的语法内容，到非常多深入的进阶知识点，了解编程语言设计，学完这里基本就了解了 python 入门到进阶的所有的知识点。
到这就基本就可以达到企业的用人要求了，如果大家还不知道去去哪找面试资料和简历模板，我这里也为大家整理了一份，真的可以说是保姆及的系统学习路线了。
但学习编程并不是一蹴而就，而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线，是希望和大家共同进步，我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手，还是需要进阶的有一定经验的程序员，我相信都可以从中有所收获。
一蹴而就，而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线，是希望和大家共同进步，我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手，还是需要进阶的有一定经验的程序员，我相信都可以从中有所收获。
学习编程并不是一蹴而就，而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线，是希望和大家共同进步，我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手，还是需要进阶的有一定经验的程序员，我相信都可以从中有所收获。
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