35岁转行数据分析师可以吗？

1.自己年纪稍许大了些，担心转型后拼不过年轻人，最后花了很多经历，但并没有达到效果；

2.没有经验，学习数据分析要花多长时间？会不会等我成专家了，这个行业都不景气了。

1、结合当下社会需要与发展，如果把数据分析当成一门技能来学，或许是对你最好的回报。

很多行业都有广度和深度发展两条路子，数据分析也不例外。如果是30岁以上的朋友，不太建议完全抛弃以前的经验入行数据分析。

转行数据分析师，一定程度上是学习数据分析技能，而不一定就是转行。

如果可以的话，建议选择自己所熟悉领域或者专业的数据分析岗位。

因为三十多岁的你已经有了一定的岗位经验，这些经验对于你来说都是独一无二的。在自己熟悉领域上开展数据分析，应该是能够最快实现落地的。

如果只是单纯的数据分析师，对于落地的实现就有了一定的难度，因为数据分析师的本职工作是分析，所以多数的输出是并不是可执行文件，但是你不一样，你可以用数据分析的方法让你的思考、假设、推断变的更加严谨，从某种意义上来讲，可以使数据更好的去知道业务，实现数据价值最大化。所以或许是比专业分析师更有潜力，也更有价值。

2、如果非要转行，建议先从商业分析师入手

为什么要从商业分析师入手呢？很简单，你已经在社会摸爬滚打几年了，早已不是在校生了，你应该更能理解老板需要什么，也更能体会到自己想要什么，缺少什么？你学起来会很顺手，而且有种历历在目的感觉，也会对你以前的做事方式进行一次根深蒂固的复盘。

开始只需要重点打磨思维、数据、业务之间的关系，工具就先从excel学习，把常用的一些算法搞清楚场景即可，等这部分都清楚了，再考虑中下游的算法、工具需不需要深入，值不值得深入的问题，当然如果你做了数据分析团队的老大，那就只需要招人即可，有人帮你做，这个职位是为数不多可以站到高处仰视全局的人，公司的很多问题都能从数据中发现，也很容易成为高层的谋士，甚至完成人生逆袭。

做分析千万不要把自己当成是观众，而是要让自己成为主演或者导演。

一听到数据分析，可能大多数人的第一感觉就是学数据分析就一定要数学好、计算机基础扎实，其实不是这样的，真正的高手是会用数据，而且能用数据讲好故事，那为什么用数据讲故事呢？可信度高，当然不排除一些用数据来伪装自己的人。

要入行商业分析，相对来讲比较简单，职坐标有针对性的学习路径和对应的课程。

3、要切就切一个好行业

其实单独学数据分析这门技能，很多人学完了不知道如何用？甚至不知道从哪开始？

要想深入理解数据的价值就一定要有行业作为背景，如果脱离了行业去学数据分析，那价值至少损失一半。

那么如何去选择一个好行业，用简单的2个指标去看，一是行业规模（目前+未来），决定你可以跑多久；二是行业增速，决定你薪资跑多快。

当然复杂的可能要看看行业的上游、中游、下游，这个取决于你思维机制。那行业好，就要切吗？不是。行业好是告诉你要有个方向，烟草的行业很好，但对数据分析需求高吗？显然一般

所以还要从行业的模式上去看看，比如互联网，满足数据多，变化快、竞争大的特点，那数据多，就可能需要进行数据分析，变化快是必须要用数据来引导，竞争大就需要数据来提升决策水平，运营要时刻调整方向，决策层要用数据来指导业务方向，对用户要进行精确营销获取高收入，反之要对广告投放进行效益最大化，减少浪费。

选好了行业，就先读懂这个行业，再去学数据分析，你会发现你的出发点不一样。

我的观点：无论你多大，都要尝试学习数据分析，新基建玩的就是数据，不要与时代为敌。 今天小编也给大家分享一份Python学习资料，里面的内容都是适合零基础小白的笔记和资料，不懂编程也能听懂、看懂。如果需要的话直接划到文末免费获得，让我们一起学习！ 一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。

书籍的好处就在于权威和体系健全，刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课，但等你学完之后，你觉得你掌握了，这时候建议还是得去看一下书籍，看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

用通俗易懂的漫画，来教你学习Python，让你更容易记住，并且不会枯燥乏味。

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