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对于一名金融数据分析师，最重要的就是分析思维，数据是21世纪最性感的行业，生活在大数据年代，需要用到数据去解决问题，并且支持决策，数据分析从广泛上来理解，不仅包含数据分析师这个岗位，同时更多的是一种技能，无论从事什么行业什么岗位，都可以通过学习这种技能，来提高自己的工作效率，增强自己对于数据的洞察能力，而这个能力，无论是在工作学习还是生活中，都能起到很大的作用。
一、为什么找数据分析工作？
先明确为什么找这个工作，才能明确需要学什么，其实很多人是看别人投这个职位，或者看到这个职位很火，自己也想投，而不是真正明确自己为什么要找这个工作。
数据分析不是某一个固定的职位，而是各行业一个通用的能力，例如运营、产品经理、市场、数据分析师等等职位，在招聘职位都会要求“具备数据分析能力”。所以数据分析也可以说是职场人的核心竞争力之一。
现在互联网行业的趋势也是“人人都是数据分析师”，小到周报、月报，大到复盘、留存，做任何产品都要讲究数据导向，不分析好数据，很难做出正确的判断。
所以，很多人不是学完数据分析只是找“数据分析师”这一个职位，相关的职位都是可以投递的。
二、零基础需要学什么？
零基础不是一上来学习Python，最近人人学Python，Python好像成了万能语言，这股热潮需要冷静下，不建议零基础的人一上来就从Python入手。一是零基础入手学Python，90%的概率学不懂，因为你的基础是零。另外一个原因是，现在工作里最常用的数据分析工具，并不是Python，而是Excel、SQL。
所以，建议零基础学习数据分析工具，先学Excel，然后SQL，最后才是Pyhon。按这个顺序学习才会事半功倍。而且大部分人都有Excel基础，学起来也不会有太大的挫折感，否则学了半个月啥都不懂，基本就直接放弃了。
数据可视化的工具有Excel、Tableau、Powerbi，根据求职的职位要求选择对应的学习即可。有精力的可以都学，这几个工具也是各有侧重，根据不同的行业项目，会有各自的优先级。
另外，很多人会忽视PPT，觉得这个和数据分析无关，这其实想得有点简单了。俗话说“做得好不如讲得好”，很多时候，你需要用PPT制作分析报告来向领导汇报分析结果。数据分析师的工作价值，可能就体现在这几张PPT上了，所以学会使用PPT制作分析报告也是必须的。
还需要学习描述统计分析，推理统计分析，概率这些。因为数据离不开统计学这些基础知识。
掌握了工具，可以操作数据，接下来就是分析了。
常用的分析方法要会，不然面对数据，你都不知道如何下手。常用的分析方法包括：多维度拆解分析方法，对比分析方法，假设检验分析方法，相关分析方法，群组分析方法，RFM分析方法等。
掌握数据分析工具和方法以后，就可以做几个项目案例，放到简历上，用于求职了。比如电商行业的项目，金融行业的项目，教育行业的 项目。根据自己的求职目标来选择对应行业的项目，做到聚焦。
三、学到什么程度可以找工作？
不是说所有技能学完了再去找工作，而是一边学习一边去投简历。这样做的好处是，你可以通过看招聘了解市场的需求，然后回头去思考自己学习的方向有没有偏。同时，还能通过不断面试，去弥补自己哪里不足，然后有针对性地补充。
如果是自学的话，新手建议看通俗易懂的书，而不是看那种专门给统计学专业、计算机专业才能看懂的书。SQL推荐看《SQL基础教程》，Python推荐看《利用Python进行数据分析》，统计知识推荐看《深入浅出统计学》，分析方法方面可以看《数据分析思维》、《增长黑客》，机器学习可以看周志华的《机器学习》、李航的《统计学习方法》。这些书通俗易懂，对新手友好，根据自己求职的职位要求选择对应的书来看，这样目的性更明确。
当然，以上几本书不能说是完全零门槛的，而且一本一本的学，很容易出现技能上的割裂，就是说你在工作中肯定是要完整地做一个项目的，但你不知道什么时候用什么方法，用什么工具，如何结合这几种方式。
而且光看书没地方练手，实际业务情况肯定千变万化，复杂得多，就容易出现纸上谈兵的情况。
