当时通过Hadoop存储数据，使用Hive建立离线的脚本清洗、分区、加工。用户浏览产品的页面、使用的功能、停留的时间都能构成用户画像的基础。

　　我曾经很好奇什么是用户画像，因为网络上说用户的性别、地域、年龄、婚姻、财务、兴趣、偏好是构成用户画像的基础。

　　但是我们的业务获取不到那么多数据。而我认为，用户画像是为了业务服务的，它不该有严格统一的标准。只要在业务上好用，就是好的用户画像。

　　就像在线视频的用户画像会收集电影的演员、上映时间、产地、语言、类型。还会细分到用户是否快进，是否拖拽。

　　这些都是以业务为导向。甚至视频网站的分析师们本身就得阅片无数，才能根据业务分析。

　　不然那么多电影类目和类型，如何细分各类指标？能通过拖拽快进去判断用户是否有兴趣，自身也得用过类似行为才能理解。

　　零基础怎么学习行业和业务知识？如果本身和业务接触，只是想做数据分析，难度小不少。如果像当初的我一样，既没有义务知识又不懂数据，也是可以的。

　　数据如果是假设性思维学习的话，那么业务应该是系统性思维学习。业务知识也需要一个目的和方向，但是和数据分析不同。业务注重的是系统性，系统性不是大而全，而是上而下的结构知识。先瞄准一个方向钻取深度，广度会随着深度的挖掘逐渐拓展。

　　比如你是一个外行，想学用户运营体系的分析，不要先考虑啥是用户运营，这问题太大。而是瞄准一个方向，例如活跃度，了解它的定义和含义，再想怎么应用。线下商场的活跃度如何定义，医院患者的活跃度如何定义，某个学校社团的活跃度如何？拿身边例子去思考活跃度。商场的活跃，可以是走来走去的人流，可以是进行消费购物的客流，可以是大包小包的土豪。什么因素会影响活跃？促销还是打折，节假日还是地理。等这些问题想通了，上手用户运营会很快。

　　再通过同样的思维去想留存、去想拉新。就会知道，如果商场的人流下次继续来消费，就是留存，有新客人来，就是拉新。这又有哪些因素互相影响？最后的知识思维一定是金字塔结构的。上层是用户运营，中间是拉新、活跃、留存。下层是各个要点和要素。

　　数据分析的学习注重演绎和推理，业务的学习注重关联和适用，学以致用就是说的这种情况。期间也会用到好奇心和假设，这两点都是加速学习的途径之一。

　　实际上说了这么多，对于零基础想当数据分析师的同学来说，可能仍旧有一些云山雾罩吧。

　　这些软技能也不会助人一步登天的，其实的七周成为数据分析师，从最开始我也说过是入门的大纲。重要的是自己是否真的想学和学好，师傅领进门，修行靠个人，其他一切都是虚的。

　　想起很久以前看的一句鸡汤话，当你想要前行时，一切都会为你让路。我想这比我说的一切都更有力。

　　所以你问我零基础能成为数据分析师吗？我的回答是能。

　　文章其实有一些赶，最后祝大家圣诞快乐。