硕士学数据分析好吗？
数据类岗位目前是大热，但数据分析这个岗位到底是否适合自己呢？ 首先来看看数据分析师都要做些什么吧！ 通常来说，数据分析师的工作可以分为以下四个阶段： 数据整理与简单清洗、数据处理与提取、数据可视化、数据分析报告编写。 每一步都有其对应的python库和工具，下面来具体看看~
（1）数据整理与简单清洗 这是一个数据处理的流程，可以从这里入手开始自己的分析。在开始之前可以先根据自己的需求把需要的数据整理成合适的形式并导入到Python中。 这是一些常用的数据处理的函数，可以实现数据的简单清洗与整理。
（2）数据处理与提取 这一步是数据分析中最重要的一步，数据处理的好坏会直接影响后面步骤的进行以及结果的正确性。在这一步可以借助Pandas、Numpy等强大的数据分析包来完成。
（3）数据可视化 数据可视化可以说是数据分析中最“炫”的部分了，通过图形的方式展示数据更能让人印象深刻。在这里我们可以使用matplotlib、seaborn等库完成数据的可视化。
（4）数据分析报告编写 数据分析报告就像一篇数学证明题的最后结果展示，把分析的过程和结果清晰明了地呈现在读者面前。在这里我们可以使用Python的reportlab库来完成报告的输出，同时也可以添加一些漂亮的装饰。
根据以上工作内容的划分，我们再回归到最初的问题； 数据分析是否适合自己呢？ 这个问题问得有点宽泛，我试着从以下几个方面来回答： 擅长数据分析的人往往具备较好的数据思维，他们能够认识到不同的数据之间可能存在的关系并且能够运用这些知识来解决相应的难题。 拥有良好的数据意识对于数据分析而言非常重要，这关系到你在今后工作中能否从海量数据中快速挖掘到所需的信息。
同样，掌握一定的数据基础知识也是必不可少的。这里并不是说需要你把数据结构、算法等等都搞个清楚才算掌握了基础，而是说你能够运用基本的数据处理方法解决常见的问题并且能够通过搜索引擎快速得到问题的答案。最后能写出一份逻辑清晰、结构明确的数据分析结论就更好了。
对于大多数非计算机背景的人来说，掌握上述内容就已经能够应对绝大部分的数据分析工作要求了。当然，如果你还想进一步深造，可以了解了解大数据相关的内容。