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　　不少人后台问我，如何转行做数据分析师，或毕业生怎样入行。我之前的文章都是围绕硬技能来写，这次以我知乎上的一篇答案为基础谈一下软技能。权当做杂谈。

　　我进入互联网行业完全是零基础，不是数据分析零基础，是样样能力零基础。

　　零基础到什么样子？我找工作花了三到四个月时间，最后以运营身份入职。

　　我从来不是数理强人，大学虽学习过高数、统计学、SQL和C语言，均是低空略过，考试还借助了小伙伴的力量。现在回头看，当时应该多学些。

　　最开始我不会vlookup，也没人教我，Excel只能做基础的操作。那时要关联多张报表，我仗着手速快，一个个搜索复制黏贴的…数据量一多肯定哭。后来我想这可不是办法啊。于是借助万能的百度：

　　“Excel怎么匹配多张表的数据。”

　　然后第一次看到vlookup函数。我也没有一次学会，每次用都要先看一遍网上的样例。后续我教组员的时候，他们学得比我快多了。

　　Excel一步一个脚印，学习都是依赖搜索和琢磨，抽空用工作中的内容练习分析：比如什么样的用户愿意用我们APP，用户哪些指标特别好。

　　即使在此期间，我也不会数据透视表。

　　记得15年初，老板给了我一个任务：网上收集数据，大约需要几万条，我不可能全部复制黏贴下来啊，便继续查询：

　　如何快速下载网页上的数据。

　　于是知道了爬虫，知道了Python，但我并不会。最后靠第三方爬虫工具，按照教程学习。早期已经学习过HTML+CSS，然后再了解网页结构，学习Get／Post，学习正则。花了一周时间加班，才下载下来。

　　可没有结束，数据是脏数据，我还需要清洗。再花一周时间学习Excel的find,right,mid,replace,trim等文本处理函数。那时候不知道这叫数据清洗，但是学会了很多技巧，即使我尽可能快速省力，还是花费数天。

　　当我现在写Python爬虫的时候，效率快速很多。包括文本清洗，用Levenshtein速度杠杠的。加起来一晚上就搞定。

　　任何学习都不是无用的，很多知识相通。我因为爬虫学习了HTML+CSS，后续便触理旁通地了解了网站结构和网站分析。

　　后续知道布置百度统计，知道JS，学习网页端的各类指标，了解访问路径、漏斗转化、跳出率退出率等。这些知识不止能用在网站上。也能用在APP分析、用户行为上。

　　我们把学习当成一个点，学完这本书就看下本书，其实这样发挥不出学习的效率。任何知识都具有关联性，A知识可以应用在B知识上，知识技能树应该是呈网状发散的。

　　HTML+CSS—— 网页结构 ——网站分析——用户分析

　　HTML+CSS—— 爬虫工具——Python爬虫

　　HTML+CSS—— JS ——可视化JS

　　HTML+CSS——SEO——SEM

　　上面链条是我基于前置知识掌握新知识的关系谱。

　　数据分析涉及的领域很宽广，除了本身扎实的业务背景，还需要瑞士军刀般的技能树，属于T型能力（一专多才）。

　　比如你看到某个页面跳出率较高。除了常规的分析外，还要检查网络速度，用户弱网环境，是不是HTML页面加载过多，是否使用了缓存，网络DNS如何等。这些知识不会有人教你，但它左右业务结果。

　　看到这里别怕，虽然要学的多，atv，但是随着学习的加深，很多知识是共通的。就像转化率来源于网站分析，却能用于产品路径，既能升华为桑基图，又能做用户分层。越学到后面，越容易一法通万法通。

　　驱动力

　　其实零基础学习数据分析，最难的门槛不是技能，而是学习动力。我从零培养过数据分析师，从零教过Excel、从零教过SQL、从零教过分析思维、从零教过Python。难点从不在于这些知识，而是你真的想不想学。

　　不是下载了十几G的资料就是学习，不是关注了很多公众号就是学习。因为十几G的资料最终不会打开，很多公众号最后都是未读。这能说明想学习？零基础太容易无从下手，难以坚持，浅尝则止了。

　　无从下手，这是不知道学什么，我说过数据分析是一门比较宽广的学科。它既有传统商业分析的方法论，也有数据时代的统计和编程。可它又偏偏是任何岗位任何职业都能用到的技能，绕不过。

　　学习是很主观的事情，我们从小学开始读到大学，数十年的学生生涯，最缺漏的能力是主动学习。