90年的想转行，有销售和SQL SERVER 数据库两个方向 求大神指点迷津 建议干什么 在线等大神回复。

楼主，其实这两个职位毫无关联，其实我建议你考虑一下之前做什么，和哪个贴近一些，或者说，你更对什么感兴趣。这两个职位，一个是技术，一个是业务，相对来说跨度不小。我是做数据库的，是一个数据分析师。我先说说SQL数据库能做什么。数据库最后的发展方向就是纯数据技术。比如数据库管理员，数据分析师，数据挖掘工程师，等等与数据自动化有关的各种职位，包括开发中涉及到的数据库架构师，数据管理工程师，数据运维工程师。这些职位要求对数据敏感，数据库技术成熟，熟悉各种数据逻辑和数据算法。但是这些职位要求精确，技术成熟度要求比较高。不过薪资稳定可观，就数据分析师一个行业来说，百度一下你就知道，猎聘网2016年度调查显示，数据分析师成为当前国内紧缺的人才之一。相对来说，数据自动化方向的工作还是比较好找的。那么我们再谈谈销售。销售要想做得好，首先你要看销售什么，销售的东西是否好开拓市场。销售通常都是业绩考核的，前期可能会苦一点。但是要是做好的话，是比技术行业赚钱的。如果干销售，你要看你做的销售是不是有前景，比如以后可以只维系客户关系，就可以有很好的收入。做销售看的是交流能力，口才，对业务的熟练程度，如何能够搞定一个客户。很多的时候也要看酒量。

不过话说回来，想做哪个，还是要看你的兴趣，兴趣是在业务上还是技术上。另外看以前的工作更贴近业务还是技术。

如何转行数据分析师

近年来，各大平台开始炒起了“数据分析”热，导致有不少小伙伴来问我：做数据分析师有那么好吗？如何转行做数据分析师？学数据分析难不难？

我想首先澄清一个概念：“转行”。对于从未接触数据分析领域或者大数据领域的童鞋而言，“转行”这个词其实是不够准确的，大部分的童鞋还是符合“入行”这个词。就我看来，字面意义的“转行”更像是平行概念，似乎是在同一个水平面，走到街转角，然后右转，便到了另一番天地。

但是实际的“转行”是远比这残酷的。

“转行”的第一个动作一定是放弃和下沉。放弃你现在所拥有技能带给你现在的地位和薪资，是走下现在的台阶，到达更低的台阶，然后再往上攀登的过程。也就是说：没有放弃和下沉，你谈不上是在转行。如果你要转行，一定要意识到转行的残酷性。

很好，你已经意识到转行的残酷了。你放弃了现有的，也心态和身体都下沉做好了起跑的准备了。下一步，就是精准地找到那扇门：进入数据分析师世界的大门。

注意“精准”这个词。那一定是旁边那些形形色色的门你都不选，而选了唯一的这一扇门。为了找到这扇门，你经过了无数次的百度搜索，论坛搜知识点，然后在判别上去伪存真，最终找到了进入数据分析师这条正确的大门。

那如何找到这扇门呢？

高度概括就两件事：工具+方法论。工具从初级到高级的排序是：Excel, MySQL, BI, Python, 算法等。

你需要做以下几件事：

1 掌握数据分析工具

A 基础工具：excel

excel能够帮助你实现数据透视并可视化，只需用到其中部分功能即可完成日常量数据的计算工作。

B 提取数据工具：MySQL

MySQL数据库中包含基本的增、删、改、查等语法，你可以利用它对数据进行清洗和规范化。

C 分析工具：python

爬取数据，并对数据进行分析和挖掘收集，python有非常丰富的库去访问网页文档的api以及后期网页文档的快速处理。

D 可视化工具：excel、PPT、FineBI

可视化就是将原本比较抽象的数据用图表的方式呈现出来，使数据变得更加清晰，便于理解。excel和PPT就是相当常用的可视化工具。

E 机器学习或神经网络等算法

算法的作用就是把事物的已有特征跟这件事的结果，这个“特征x”和“结果y”之间建立一个数学公式之间的联系。从无数个已知的x，y之中找到x,y最优的关系的数学公式，最终找到一个数学公式能在已知很多x的情况下，预测它的y值。这个听起来或许没那么直观。但是它的应用是极其广泛的。比如：如果已知各个森林的各种实时数据，就能够知道哪个森林更容易着山火，下次就避免这种山火。

2 掌握数据分析方法论

这个就是结合到公司的业务要找到最符合公司的数据分析模型。通常每一个特定行业都有业务分析习惯使用的模型，例如电商中常使用的分解因子分析，漏斗分析等；零售行业常用RFM模型；教育行业常用时间趋势分析，描述性统计分析，人物画像分析等。每个行业所对应的数据运营模型甚至是算法，都会是定制化的，个性化的，但是这背后都会有通用逻辑。掌握这些通用逻辑，是数据分析师在业务模型上变通的基础。也就像是学习篮球，你先得学会基本运球技巧，熟练左右手上篮，然后再在实战中练习传球，走位等等。掌握通用技能就是练习左右手上篮以及运球技巧，在实际业务中运用模型也就是练习走位和传球。对于想入行的零基础学员来说，掌握数据分析通用方法论是极其重要的。

然而，没有人是能够一蹴而就就掌握好这么多工具和方法论的。所有的远航都得有一个开始的远点，入门数据分析师也一样。

一开始，你可能只是学习成为初级数据专员。这要求你熟练掌握excel、PPT，会做VBA、会做透视表、会使用基本公式，这样你已经能做很多传统公司的数据专员了。第二阶段是要会SQL、懂业务，能够做一些基本的数据处理，再加上上一阶段的那些技能，你就能做大部分公司的数据运营和数据产品。然后是专业的数据分析师，你要非常熟悉统计学，回归、假设检验、时间序列等等，还要会做数据可视化，掌握了这些技术，就足以应付大多数的互联网业务。最高阶的就是数据科学家，到了这个阶段，已经成为了数据分析师中的王者，要求你精通统计学，会使用机器学习，比如调参数和优化，而取数、数据仓库、可视化什么的，对你来说就是小菜一碟。

其实，数据分析已经逐渐成为了职场中的必备技能，无论你是不是想要成为一名数据分析师，数据分析都应用在我们生活中的方方面面。学习数据分析能够充分发挥你在工作中的超强能力，如果你想要有更系统的学习方案和职业规划，欢迎加入聚数学院~

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