你是如何走上数据分析之路的？

说实话，当初决定走数据分析这条路，并不是什么“命运的召唤”或者“突如其来的灵感”，更多的是一种循序渐进的探索和对当下状况的“被动”适应。

本科的时候，我学的专业其实和数据分析八竿子打不着，更偏向于一些人文社科领域。那时候，大家都想着找一份“稳定”的工作，或者继续深造。我一开始也没什么特别明确的目标，就是跟着大流，想着毕业了找个还不错的单位，然后慢慢熬资历。

然而，工作之后，我很快就发现，现实跟我想象的有点差距。我所在的公司，虽然不是什么科技巨头，但业务流程中涉及到的各种数据越来越多。领导们也开始频繁地谈论“数据驱动”、“精细化运营”之类的词汇。那时候，我虽然不太懂，但隐约感觉到，如果不能理解这些数据，未来可能会有点吃亏。

最开始，我只是被迫地去处理一些报表，把Excel表格里的数字整理一下，然后按照模板填进去。说实话，这过程枯燥乏味，就像在流水线上拧螺丝一样，没有太多思考的成分。但我发现，在处理这些数据的过程中，我偶尔会冒出一些小小的疑问：“为什么这个月的销售额会突然下降？”“为什么这个渠道的用户转化率这么低？”

这些问题，当时的同事们大多也只是耸耸肩，或者简单地归结于“市场不好”、“季节性因素”。但我总觉得，背后一定有什么更深层次的原因，而这些原因，很可能就藏在那些冰冷的数字里。

于是，我开始利用业余时间，主动去了解一些关于数据的东西。一开始，也就是随便翻翻网上的文章，看看别人是怎么做分析的。那时候，Excel对我来说还是个只能做简单加减乘除的工具，我开始学习一些更高级的函数，比如VLOOKUP，IF，SUMIFS之类的。虽然学得很慢，也很磕磕绊绊，但每次学会一个新技巧，我都会有一种小小的成就感。

后来，我接触到了一些关于数据可视化的概念。我发现，把数据做成图表，比单纯的数字表格更容易理解。尤其是那些柱状图、折线图、饼图，它们能很直观地展现数据的趋势和对比。我开始尝试着用Excel里的图表功能，把那些枯燥的报表变得稍微“好看”一点。那时候，我甚至觉得，能把图表做得漂亮，就已经是一种“分析”了。

转折点大概是在我工作了几年之后。公司开始引进一些新的项目，需要对用户行为进行更深入的分析。我当时负责的部门，正好需要这样的能力。领导也尝试着让我去接触一下。

那时候，我开始接触到一些真正意义上的数据分析工具，比如SQL。一开始，SQL对我来说就像一门天书，那些SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY的语法，让我头疼不已。我花了很长一段时间，才勉强能写出一些简单的查询语句，从数据库里把需要的数据提取出来。

提取出数据之后，我发现Excel已经满足不了我的需求了。数据量越来越大，处理起来非常吃力。我又开始学习Python，以及一些常用的数据分析库，比如Pandas和Matplotlib。

学习Python的过程，可以说是“痛苦并快乐着”。痛苦在于，代码的世界是那么的严谨，一个小小的语法错误都能让程序崩溃。快乐在于，当我终于能写出一段代码，从海量数据中提取出我想要的信息，并且用图表清晰地展现出来时，那种满足感是前所未有的。

我记得有一次，我负责分析一个新产品的用户留存情况。通过Python，我提取了用户的注册时间、活跃时间、操作行为等一系列数据。然后，我用Pandas进行了用户分群，并用Matplotlib画出了不同用户群体的留存曲线。

当我把这份分析报告交上去时，领导的反应出乎我的意料。他不是简单地看一眼数字，而是仔细地研究我做的图表，并且根据我的分析，提出了后续的产品改进方向。那是我第一次感觉到，我的工作不仅仅是“处理数据”，而是能够真正地“洞察数据”，并且影响业务的决策。

从那时候起，我才真正坚定了走数据分析这条路的决心。我开始系统地学习统计学、机器学习的知识，也尝试着去了解不同的数据分析方法论。我发现，数据分析的世界远比我想象的要广阔和有趣。它不仅仅是技术，更是一种思维方式，一种解决问题的能力。

所以，我的数据分析之路，并不是什么一蹴而就的“转型”，而是一个在工作中不断学习、摸索、积累的过程。从最初的被迫处理报表，到主动学习Excel技巧，再到掌握SQL和Python，以及最终能够运用数据分析来解决实际问题，每一步都充满了挑战，但也充满了成长的喜悦。

现在回过头来看，正是那些最初对“为什么”的好奇，让我一步步走进了数据分析的世界。我觉得，对于任何一个想要在这个领域发展的人来说，保持好奇心和持续学习的热情，是最重要的。

网友意见

也许是命吧？哈哈，开个玩笑~

虽然我只是一枚软妹子，但让家人出乎意料的是，我从小对数学的兴趣异常浓厚，导致我在大学填报志愿时毫不犹豫地选择了数学专业，从此便走上了数学这条不归路，在秃头的路上也是一去不复返...... 理所当然，“数据分析师”便成了我一直以来向往的职业，但在校期间学习到的知识完全不足以让我在数据分析上肆意发挥，作为一枚数据分析的“狂热粉”，也就只能靠自学“成才”了。

ok，那到底应该从何学起？这个疑问持续了很长的时间。

在这期间我悄咪咪的找资料，全面的学习了Python

（当然，我还是要特别感谢一下我的一位好朋友，做为一个编程基础薄弱的自学者而言，市面上琳琅满目的书籍以及编程课程真正让我体会到了什么叫“从入门到放弃”，但自从他给我安利了和鲸社区之后，我又逐渐找回了信心。利用这个小插曲我一定要向大家吐血安利一下和鲸社区，也就是Kesci啦！下面我就简单说一下最让我受益的两个方面吧~

1、专栏 ——— 和鲸的专栏相对而言比较成系统，而不是东凑西凑而成的专栏，适合学习者

2、K-Lab —— 在线编程工具，我学Python时一直用的这个，文件可以云端保存，超级方便！

好了，回到正题~

我深知仅仅学习Python是远远不够的，再花上大量时间去学习其他语言，耗时长，反馈少，导致后面逐渐丧失了信心；直到有一次我误打误撞进入了Echarts的网站，上面的数据可视化案例给了我惊喜，像是找到了门看到了光，我找到了答案----数据可视化。

• 什么是数据可视化？

数据可视化是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析；主要是借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。

• 如何快速上手Echarts？

即便官网上已经有了非常详细的教程说明，但对于编程基础薄弱或是完全零基础的使用者而言，一开始一定是懵的，根本无从下手，那就来讲一下我一开始是如何上手Echarts的吧~

第一步：获取Echarts

可以通过以下几种方法，将脚本下载至本地：

1、从官网下载界面选择你需要的版本下载

2、在 ECharts 的 GitHub 上下载最新的 release 版本

3、通过 npm 获取 echarts，npm install echarts --save

4：cdn 引入：http://www.bootcdn.cn/echarts/

<我是直接在官网上先下载了一个自定义版本，好处是可以根据自己的喜好自由选择打包下载，并且可对渲染引擎、兼容及压缩问题进行设置>

第二步：引入Echarts

运用前端开发工具（我用的是Brackets，这个可以根据自己的喜好，vscode、甚至是记事本都可以），新建一个脚本，输入以下代码，并保存为html文件

注意：引入Echarts文件时，需要根据自己的脚本保存路径引入，这样才能被工具读取到

第三步：准备DOM容器

在绘图前需要在里面输入一段代码，为 Echarts 准备一个具备高宽的DOM容器。

第四步：生成一个简单的柱状图

在HTML的底部输入以下JS代码，生成你的第一个表格：

就这样，第一个简单的Echarts图表就这个生成啦~

希望能够帮助到您~(*^__^*)

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