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本文作者：京东物流-浙江省区分公司-快运部-经营管理部-经营分析组-赖尧 @小尧

数据分析师一般有2个方向，一种偏技术，以数据库搭建、取数为主；另一种以业务分析为主。
题目中有个重点的关键词【快速】。那么我们预估一下大概需要多久时间：
首先，第一种，偏技术的，我们先从某招聘网站上拉一个数据分析师的招聘需求看看：
数据分析工程师：

职位描述

数据整理，分析，建模型与算法调试
能将各类业务需求转化为适合的数学模型

岗位职责

1、熟练使用一种或几种分析统计及数据挖掘工具，如：python、R等。对用户需求进行采集并实行相应的调研及分析
2、能将各类业务需求转化为适合的数学模型
3、能熟练编写各类业务需求分析、数据分析文档，文档的样式整洁、描述清晰、完整的覆盖分析要求
4、熟悉行业技术发展方向及技术动向，有较全面的技术知识面，能迅速掌握不同行业的技术要领

岗位要求：

1、统计学、计算机等相关专业大学硕士（含）以上学历；
2、熟练使用一种或几种分析统计及数据挖掘工具，如：python、R等
3、2-3年工作经验

先把学历要求和工作经验放在一边，我们发现，实际上这个岗位要求其实很简单，大概就是一个语言+一个分析工具+一套分析体系
接下来按照完全没有功底的测算学习时间：

一个语言：Python + SQL （SQL 还是必须学的）

网上可以搜到一大堆 XX 天内速成 Python，按平均值计算，大概2周左右。
SQL 的话，有 Python 功底大概一天左右，没有功底大概一周，按一周计算。

一个分析工具：Excel（尽量做到精通）

评论不要笑，Excel 真的是目前最方便新手的分析工具，入门门槛极低。按微软官方速成教程推荐，大概2周左右 OK

一套分析体系：《游戏数据分析实战》

大概2~3周左右能看完。
考虑可以同时学语言、Excel、看书，整体估计大概3周左右可速成。

另一个方向是偏业务的，各个行业不太一样，我随便举个例子，拉个招聘需求看看：

工作职责:
1、熟悉互联网行业常用数据分析指标，掌握产品运营数据的监控和分析方法；
2、熟悉用户分析方法论，深掘用户价值；
2、熟悉数据仓库，能尽快熟悉公司的数据源和提数环境，能按需求准确及时的提取符合要求的数据；
3、对数据敏感，建设、完善数据报告体系，提升现有数据分析的便捷性和深度；
4、具有独立承担复杂分析任务的能力，支持各方不定期的数据相关需求；

任职资格:
1、本科及以上学历，2-3年IT/互联网数据分析或大数据相关岗位工作经验；
2、熟悉数据分析领域常见产品，了解数据挖掘的相关知识，对数据采集、加工、可视化有深入理解，有大数据相关从业经验优先；
3、熟悉Hive、SQL、Oracle、MySQL，熟悉数据库相关工具；
4、对商业数据分析和业务逻辑敏感，具备较强的创新思维和逻辑分析能力；
5、精通Excel、PPT、Xmind等办公软件，具备良好的书面和口头表达能力；
6、数学、统计学或计算机专业毕业者优先；
7、具有良好的组织沟通能力和团队精神，讲诚信，执行力强，愿意分享和承担责任；
8、有用户画像、用户洞察等项目经验优先。

注意到有什么不同了吗？工作职责变了。
之前技术向的岗位职责要求主要是建模，这里变成分析为主了。
注意工作职责，总结下来就是运营能力+行业知识+业务理解
这3点无论哪一点都没办法速成，但是一般情况下，运营这个岗位锻炼大概1~2年，就会有初步感觉。这些都是需要工作中加强的技能。有数据感觉后，再回到前面的偏技术向数据分析，就可以【快速成为数据分析师】了

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