先说背景: 腾讯数据分析师， 5年+数据分析经验

data science 最直接的工作就是数据分析师，那么我们看数据分析师的前景是怎么样的？

现在基本上所有的企业都需要数据分析,

比如传统国企行业, 三大运营商, 电信, 联通, 移动, 对数据分析的要求有绝对的干需,

还有银行业, 比如，招商银行,

互联网: 互联网的行业简直就是数据分析师的重大需求地， 为什么呢, 你想想淘宝， 微信， 百度， 微博是不是你经常在用的app, 这些经常被用户使用的就会拥有很大的用户体量, 这些就是我们所说的大数据， 这些大数据要想挖掘出数据的价值， 就很依赖 数据分析

传统零售业: 美的, 立白， 屈臣氏也是大批量在招数据分析

这些数据分析岗位可以去 拉勾网， Boss直聘, 脉脉， 领英上找

数据分析师, 市面上的岗位很多, 主要就是看你自己水平

整个市面上的工资待遇不同的公司差距较大， 但总体来说, 基本上都是在10k 起步， 高的可以达到30k 以上， 根据你的背景以及工作年限而定的

从初级分析师到中级到高级到专家， 工资也会随之飞跃

数据分析师的发展总体来说, 后期主要有几条路线

(1) 数据分析师专业路线， 这种到后来基本就是成为数据分析专家， 成为一个专业方向的专家

(2) 转管理, 这种到后期基本是成为数据分析组长或者总监，来管理一个组或者一个部门

(3) 转其他方向, 数据分析因为是跟业务很紧密的一个工作, 所以就可以往产品运营方向来转,或者往数据产品方向来转

那么， 这么好的数据分析前景应该怎么学习呢，

经过多年的摸索以及工作经验， 我总结了以下这些数据分析需要学习的东西

总的来说数据分析需要的技能分成5个方面:

什么是数据体系搭建呢， 简单来说比如我们天天用的微信, 我们要知道每天有多少人打开, 有多少用了朋友圈, 有多少发表情, 有多少发消息， 发的朋友圈中平均点赞数, 评论数等等有多少这些都需要用数据去看

我们搭建一套可以用来监控和评价产品或者功能的走势的东西就叫做数据体系

数据体系可以参考的文章

2. 数据分析方法和思维

在数据分析的工作中, 我们是不是经常会遇到拿到数据分析问题, 不知道从哪里开始, 这需要运用专业的方法去分析相对应的问题, 这些都需要专门的去分析。

常用的数据分析方法论如下:

在做数据分析之前, 我们必须从数据库或者数据仓库中取出我们需要分析的数据, 并进行加工处理, 这就需要我们熟练掌握sql 取数技能

excel 主要是用来对数据进行汇总排序筛选等处理, 以及制作各种可视化的图来作为数据报告进行展示汇报等

学完能够了解excel 的数据处理的一些函数的用法以及排序， 筛选, 数据透视表, 作图(, 折线图, 饼状图)等等

学习python 的基础编程知识, 以及利用python 去做机器学习建模

为什么要学习python呢, 现在的岗位招聘已经开始要求我们能够利用python 进行建模来解决业务中的问题，常规的问题有:

（1）如何预测用户留存/流失

(2) 如何预测用户付费

(4) 如何对用户进行分群

学习的过程是可能需要付出很多心血, 但坚持是成为一个优秀数据分析师必然要经历的过程。

数据分析的学习之路, 并不是学的越多越好, 而是要将学习的方向明确好, 再使正确的力, 这样才可以在正确的方向 做正确的事。

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我有一个数据帧df，它有一个列标记。列标记的每个元素都是字典的列表，如下所示：

列表可以有任意数量的元素

我想从标记列创建一个所有id的列表，其中类型为用户标记