你工资低的原因都在这里了
很多朋友说自己做了好多年的全盘会计，都没有机会做管理，遇到了瓶颈，去哪里学财务分析，预算，财务管理等等。又在担心自己没有证书，在那里纠结，总觉得自己经验不够。
所以就去拼命考证，在工作中委曲求全，或者混个轻松的工作，心里想想着，等我考完了，就去找一份好工作，考过后，发现还是没有好工作。
我们不管考证也好，积累经验也好，我们的最终目标就是为了多一些工资，找工作是需要运气和机会的，如果有好的机会不要去放弃，千万别等待。
记得我做审计的第 5 个年头，就面试了一家上市公司的财务经理，通过后，我当时定位不明确，又在思考注会还有 2 个月就要考试了，怕新工作，新环境，影响考试，那时候觉得考试太重要了，等待考完后再找工作，总觉得工作机会大把的，随便投了个简历就有这么好的工作。
等考完考试后的 2 年都没有遇到适合自己的工作，就一直继续在事务所熬着。
我终于明白了，工作不是等你啥都具备了就会有的，我们考证，积累经验的最终目的就是为了多一些工资，只要工作适合自己，待遇不错，前景好，我们就应该抓住不是在那里纠结和犹豫。
在舒适区，轻松的工作呆了几年，等待你有了证书，但是你没有经验，还是没有企业愿意接纳你，所以你这个时候更痛苦，心里更不平衡，因为你都考到了证书，依然找不到工作。
我们要明确自己的目标，职场的本质就是赚钱，不要把对象搞错了。
炒股靠技术能挣钱吗？
我们在股市中投资，不能脱离技术，但也不能过于信任技术。技术的初衷是辅助投资者投资，而不是决定投资者投资。投资者正确看待技术是基础，绝非是炒股赚钱的根本。一、认识经常使用的技术：1、投资者最经常使用的应该就是MACD指标了，包括我也是如此。在这里就需要大家认识清楚MACD指标并非是股市的全部信息呈现，而是由12日移动平均线减去26日移动平均线得到快线，再用2×（12日移动平均线-9日加权移动均线），最后得出MACD柱。所形成的有两根移动平滑线以及MACD柱，因为具有快慢离散、聚合的表征，对股价的的发展呈现着趋势化，分析阅读也是极为方便。所以，被广大投资者所使用。自1979年提出以来，经历了几十年的时间，仍旧受到广大投资者的热爱。2、KDJ指标，通常是投资者使用MACD指标的配合使用指标，又称随机指标。不仅仅是股市投资者偏爱，更是受到外汇、期货市场投资者的偏爱。其计算原理是以当天交易最高价、最低价及收盘价为基本数据进行计算，然后得出K值、D值和J值，分贝在指标的坐标上形成一个点，将这样的点连接在一起，也就成为了一个能反映价格波动的指标。因为指标内包括着最高价、最低价、收盘价，参考的信息直观并且准确表达股价波动，从一定程度上以强弱值反映股价的情况。因此，受到了广大投资者的使用，并且推演出结合MACD指标更适合股市。3、RSI指标，通常被专业投资者、机构等使用、参考。它与MACD指标、RSI指标的计算方式有很大的区别。这个指标的全名为：相对强弱指标，也是用来分析投资者强弱程度的指标，能反映阶段市场内投资者的热度。计算方式是根据一定时期内上涨点数和涨跌点数之和的比率制作出一种技术曲线，进而提供给投资者作为分析参考使用。比如，一件商品50%以上的人要买，说明这件商品的需求高，有涨价倾斜；一家商品50%以上的人要卖，说明这件商品的抛售力度大，有价格下跌的可能。4、波浪理论。相信进入股市的投资者，研究最多的理论是波浪理论，这与指标不一样，而是从经济出发对股市研究的特有理论，分为上升五浪、下跌三浪。在股市中使用波浪理论的投资者，可谓众多。从经济的层面讲“经济是曲折向前的”，其上升五浪为上升经济期，下跌三浪为下跌经济期且不破上升五浪最低点，确实十分贴合经济理论。并且，波浪理论处于研究阶段的时候也是由经济周期作为基础，以200年经济周期为划分。所以，对股市的呈现，是具备的。通过对波浪理论的研究，这套路理论所阐述的13种形态以及自身延伸出的波浪与形态，并不适合A股市场，甚至也不适合美股市场。重要的原因是，以200年为经济周期为划分，从经济周期的角度讲，没有任何问题。但长于200年、短于200年的经济周期呈现，多为变异性走势，并不是规律型的刻板走势，每一个阶段世界的资本流动是不同的。所以，从波浪理论的上升五浪、下跌三浪而言，不停的进入变异浪、延伸浪，在之初又无法预测是否为变异浪还是延伸浪。所以，这个理论只是理论，在实践中使用的效果很弱。5、K线、形态、图形技术。这是进入股市就会涉及到的技术，K线、形态、图形技术。这类技术与以上讲到的技术有所不同，而是通过直接K线、均线所呈现的技术。K线，也就是大家打开股票软件第一时间看到的股票历史价格，其中包括着开盘价、收盘价、最高价、最低价，具有很好的呈现力。当然，因为K线的发展历史长久，所以不断有人总结出K线的技术，也就是K线组合技术，比如“早晨之星”、“乌鸦盖顶”之类的。形态技术，也就是K线形成的多根组合，比如“圆弧底”、“M顶”等。图形技术就是利用均线所形成的技术，也包括均线与K线图之间的技术，比如“一阳穿五线”、“五日均线金叉”等。这类技术实际上与MACD指标、KDJ指标、RSI指标的计算方式类似，都是通过几日均价、几个交易日表现所构成的技术，还是基于的股票价格的表现所形成。二、利用技术炒股能否盈利？那么多的技术、指标、理论，到底能不能促使投资者实现盈利呢？如果单一的使用技术炒股，多数投资者不能实现盈利。如果结合着使用不同的技术，能提高投资成功率，但最后仍旧多数人不能实现盈利。为什么？以上除了波浪理论是以经济周期作为基础研究的理论，而MACD、KDJ、RSI、K线、形态、图形指标技术，都是以价格波动作为的基础，从而构成的技术。但是，他们所呈现的价格是已经反应过的价格，虽然具有参考价值，但并不是未来的价格。也就是说，技术、指标是通过统计之前价格的走势、变化而形成，对未来仍旧是一无所知。而股市的投资，投资的是未来，而不是以前。又或者可以理解为：技术具有参考性，但不具有未来预测性。其中的区别就很大了。就好比波浪理论，通过经济的曲折向前行，我们能很好的认知波浪理论的曲折向上，故上涨五浪、下跌五浪。但是，其中的划分、每一天的变化，能从其中预测到吗？这个理论还有众多的变异浪、衍生浪，在实际的过程中是无法预测到的。就算是预测到了，随时也有可能发生改变。技术、指标也是这个道理，利用之前的形态、走势预测未来，可是未来的走势具体如何走，比如，何时到顶，何时横盘，何时触底？这些都是不清楚。既然不清楚，炒股靠技术赚钱，也就不可能实现。或者说，对绝大多数的投资者而言，不可能实现。这是基于技术、指标的研究基础为股票价格所决定的，而不是研究的未来业绩表现、估值表现。三、真实案例：我拿我自己以及一位朋友给大家举例：1、我18岁的生日一过，就去证券营业部开户。当时，自认为对股市的了解能在股市中赚得盆满钵满。但，事实总是残酷的。以上我讲到的MACD指标、KDJ指标、RSI指标、波浪理论、K线、图形、形态技术，均是在我正式入市之后的四年里日复一日的研究所呈现的理解。当然，不仅仅是这些技术，还有市场中所有的“战法”、理论、技术、指标，包括：135、亚当理论、缠论、打涨停、CCI、DMI等等，不下于一百种。四年的时间，也就是我整个大学的时间，都埋头于图书馆以及电脑室研究技术。并且，通过自己对技术的理解，在这四年中都在实践。甚至我还去学了一段编程，然后在软件内编程导入研究的技术计算成功率。可能很多读者看到我研究一百种技术，会认为不如研究一种。当时投机盛行，市场风格切换的速度很快，并且不同的期间有不同的技术，所以“技多不压身”，学习的方法也就多了一些。不仅仅是学习技术，而且是研究技术，研究其的计算方式。我在大学的四年里，有没有通过技术赚到钱呢？是没有的。虽然股市整体的氛围偏空，是因素之一，但我确确实实没有通过技术在大学赚到什么钱。我们研究的技术，本质上市在价格之后，而股市是提前市场的反应，本身具有延后性。从投资的角度讲，技术呈现的时候，就已经滞后了。所以，单一研究技术的投资者，绝大多数是赚不到钱的。2、在北京工作的时候，认识一位“兄弟”公司的经理。他的炒股方式也很简单，就是通过MACD指标，然后利用自己固定的方式进行投资。我入职之后的那时候，一直顺风顺水。在行情好转的时候，确实所有的技术都是管用的、有效的，但是当市场偏空的时候，就像魔力一般，所有的技术都将会失灵。100元的价格上涨100%是200元，而200元的价格下跌50%是100元。股市中筑底的时间是缓慢的，上涨的时间是快速的，而下跌的时间则是更快。当股市出现阶段下跌的时候，这位经理所使用的技术指标并没有第一时间出现抛售点位，而下跌是快速的。所以，短短几个星期就将他这几年的盈利系数倒吐回市场，竹篮打水一场空。不仅仅有这两个案例，市场中通过技术亏损的案例多之又多。我不否认通过技术能在股市中赚钱，但一定是极少数，而绝大多数通过技术炒股的投资者，则是亏损。
兄弟你问这个问题，就说明你没赚钱，如果你真赚钱了为什么会这么问呢？技术分析能不能赚钱，我可以肯定的告诉你，如果用的真的是技术肯定是不会赚钱的！如果以结果论你看那些赚钱的大佬，王亚伟说过技术没，你看徐翔说过技术没？为啥这些我们知道赚钱的大佬从来不谈技术，而谈技术的那些都是名不见经传的小喽喽。所谓技术分析，只不过是看图说话而已，而图背后的交易动能变化和数量的变化才是股价涨跌的根本很多散户都说自己是技术分析，但到底技术是什么呢？K线、指标？说来说去还是图，所以很多个人投资者所谓的技术分析只不过是看图说话而已。看图说话，多半是从历史当中找到过往走势相近的K线对比历史同样形态的K线出现后的走势，对股价进行判断，所以看图说话就是散户所为的技术分析。K线或者分时都是记录价格变化的一种工具，记录的目的是更方便的透过工具发现图形后的本质任何的图形或技术形态的变化都是以价格和成交量的变动而变化的，所以推动股价涨跌的根本原因并不是图形，而是图形背后的价格变动，买卖动力变动，和成交量的变动所以技术分析不是让你去看图押大小，而是让你通过图看到背后的价格、买卖动力和成交量的变化会对价格产生什么影响而得出价格运动方向的分析结论。所以你还在已技术为你的分析依据就可以说明你还在看图说话，正是因为你看图说话，所以才导致了对你认为的技术分析产生了疑问。咱就说点实话，你想想凡是回答你这个问题的人如果真的都能赚钱，谁有工夫来回答你这个问题呢，比如我就是手艺不灵，转行自媒体的一个,哈哈哈！按照惯例最后说一句，欢迎关注！
炒股靠技术能挣钱吗？
我们在股市中投资，不能脱离技术，但也不能过于信任技术。技术的初衷是辅助投资者投资，而不是决定投资者投资。投资者正确看待技术是基础，绝非是炒股赚钱的根本。一、认识经常使用的技术：1、投资者最经常使用的应该就是MACD指标了，包括我也是如此。在这里就需要大家认识清楚MACD指标并非是股市的全部信息呈现，而是由12日移动平均线减去26日移动平均线得到快线，再用2×（12日移动平均线-9日加权移动均线），最后得出MACD柱。所形成的有两根移动平滑线以及MACD柱，因为具有快慢离散、聚合的表征，对股价的的发展呈现着趋势化，分析阅读也是极为方便。所以，被广大投资者所使用。自1979年提出以来，经历了几十年的时间，仍旧受到广大投资者的热爱。2、KDJ指标，通常是投资者使用MACD指标的配合使用指标，又称随机指标。不仅仅是股市投资者偏爱，更是受到外汇、期货市场投资者的偏爱。其计算原理是以当天交易最高价、最低价及收盘价为基本数据进行计算，然后得出K值、D值和J值，分贝在指标的坐标上形成一个点，将这样的点连接在一起，也就成为了一个能反映价格波动的指标。因为指标内包括着最高价、最低价、收盘价，参考的信息直观并且准确表达股价波动，从一定程度上以强弱值反映股价的情况。因此，受到了广大投资者的使用，并且推演出结合MACD指标更适合股市。3、RSI指标，通常被专业投资者、机构等使用、参考。它与MACD指标、RSI指标的计算方式有很大的区别。这个指标的全名为：相对强弱指标，也是用来分析投资者强弱程度的指标，能反映阶段市场内投资者的热度。计算方式是根据一定时期内上涨点数和涨跌点数之和的比率制作出一种技术曲线，进而提供给投资者作为分析参考使用。比如，一件商品50%以上的人要买，说明这件商品的需求高，有涨价倾斜；一家商品50%以上的人要卖，说明这件商品的抛售力度大，有价格下跌的可能。4、波浪理论。相信进入股市的投资者，研究最多的理论是波浪理论，这与指标不一样，而是从经济出发对股市研究的特有理论，分为上升五浪、下跌三浪。在股市中使用波浪理论的投资者，可谓众多。从经济的层面讲“经济是曲折向前的”，其上升五浪为上升经济期，下跌三浪为下跌经济期且不破上升五浪最低点，确实十分贴合经济理论。并且，波浪理论处于研究阶段的时候也是由经济周期作为基础，以200年经济周期为划分。所以，对股市的呈现，是具备的。通过对波浪理论的研究，这套路理论所阐述的13种形态以及自身延伸出的波浪与形态，并不适合A股市场，甚至也不适合美股市场。重要的原因是，以200年为经济周期为划分，从经济周期的角度讲，没有任何问题。但长于200年、短于200年的经济周期呈现，多为变异性走势，并不是规律型的刻板走势，每一个阶段世界的资本流动是不同的。所以，从波浪理论的上升五浪、下跌三浪而言，不停的进入变异浪、延伸浪，在之初又无法预测是否为变异浪还是延伸浪。所以，这个理论只是理论，在实践中使用的效果很弱。5、K线、形态、图形技术。这是进入股市就会涉及到的技术，K线、形态、图形技术。这类技术与以上讲到的技术有所不同，而是通过直接K线、均线所呈现的技术。K线，也就是大家打开股票软件第一时间看到的股票历史价格，其中包括着开盘价、收盘价、最高价、最低价，具有很好的呈现力。当然，因为K线的发展历史长久，所以不断有人总结出K线的技术，也就是K线组合技术，比如“早晨之星”、“乌鸦盖顶”之类的。形态技术，也就是K线形成的多根组合，比如“圆弧底”、“M顶”等。图形技术就是利用均线所形成的技术，也包括均线与K线图之间的技术，比如“一阳穿五线”、“五日均线金叉”等。这类技术实际上与MACD指标、KDJ指标、RSI指标的计算方式类似，都是通过几日均价、几个交易日表现所构成的技术，还是基于的股票价格的表现所形成。二、利用技术炒股能否盈利？那么多的技术、指标、理论，到底能不能促使投资者实现盈利呢？如果单一的使用技术炒股，多数投资者不能实现盈利。如果结合着使用不同的技术，能提高投资成功率，但最后仍旧多数人不能实现盈利。为什么？以上除了波浪理论是以经济周期作为基础研究的理论，而MACD、KDJ、RSI、K线、形态、图形指标技术，都是以价格波动作为的基础，从而构成的技术。但是，他们所呈现的价格是已经反应过的价格，虽然具有参考价值，但并不是未来的价格。也就是说，技术、指标是通过统计之前价格的走势、变化而形成，对未来仍旧是一无所知。而股市的投资，投资的是未来，而不是以前。又或者可以理解为：技术具有参考性，但不具有未来预测性。其中的区别就很大了。就好比波浪理论，通过经济的曲折向前行，我们能很好的认知波浪理论的曲折向上，故上涨五浪、下跌五浪。但是，其中的划分、每一天的变化，能从其中预测到吗？这个理论还有众多的变异浪、衍生浪，在实际的过程中是无法预测到的。就算是预测到了，随时也有可能发生改变。技术、指标也是这个道理，利用之前的形态、走势预测未来，可是未来的走势具体如何走，比如，何时到顶，何时横盘，何时触底？这些都是不清楚。既然不清楚，炒股靠技术赚钱，也就不可能实现。或者说，对绝大多数的投资者而言，不可能实现。这是基于技术、指标的研究基础为股票价格所决定的，而不是研究的未来业绩表现、估值表现。三、真实案例：我拿我自己以及一位朋友给大家举例：1、我18岁的生日一过，就去证券营业部开户。当时，自认为对股市的了解能在股市中赚得盆满钵满。但，事实总是残酷的。以上我讲到的MACD指标、KDJ指标、RSI指标、波浪理论、K线、图形、形态技术，均是在我正式入市之后的四年里日复一日的研究所呈现的理解。当然，不仅仅是这些技术，还有市场中所有的“战法”、理论、技术、指标，包括：135、亚当理论、缠论、打涨停、CCI、DMI等等，不下于一百种。四年的时间，也就是我整个大学的时间，都埋头于图书馆以及电脑室研究技术。并且，通过自己对技术的理解，在这四年中都在实践。甚至我还去学了一段编程，然后在软件内编程导入研究的技术计算成功率。可能很多读者看到我研究一百种技术，会认为不如研究一种。当时投机盛行，市场风格切换的速度很快，并且不同的期间有不同的技术，所以“技多不压身”，学习的方法也就多了一些。不仅仅是学习技术，而且是研究技术，研究其的计算方式。我在大学的四年里，有没有通过技术赚到钱呢？是没有的。虽然股市整体的氛围偏空，是因素之一，但我确确实实没有通过技术在大学赚到什么钱。我们研究的技术，本质上市在价格之后，而股市是提前市场的反应，本身具有延后性。从投资的角度讲，技术呈现的时候，就已经滞后了。所以，单一研究技术的投资者，绝大多数是赚不到钱的。2、在北京工作的时候，认识一位“兄弟”公司的经理。他的炒股方式也很简单，就是通过MACD指标，然后利用自己固定的方式进行投资。我入职之后的那时候，一直顺风顺水。在行情好转的时候，确实所有的技术都是管用的、有效的，但是当市场偏空的时候，就像魔力一般，所有的技术都将会失灵。100元的价格上涨100%是200元，而200元的价格下跌50%是100元。股市中筑底的时间是缓慢的，上涨的时间是快速的，而下跌的时间则是更快。当股市出现阶段下跌的时候，这位经理所使用的技术指标并没有第一时间出现抛售点位，而下跌是快速的。所以，短短几个星期就将他这几年的盈利系数倒吐回市场，竹篮打水一场空。不仅仅有这两个案例，市场中通过技术亏损的案例多之又多。我不否认通过技术能在股市中赚钱，但一定是极少数，而绝大多数通过技术炒股的投资者，则是亏损。
兄弟你问这个问题，就说明你没赚钱，如果你真赚钱了为什么会这么问呢？技术分析能不能赚钱，我可以肯定的告诉你，如果用的真的是技术肯定是不会赚钱的！如果以结果论你看那些赚钱的大佬，王亚伟说过技术没，你看徐翔说过技术没？为啥这些我们知道赚钱的大佬从来不谈技术，而谈技术的那些都是名不见经传的小喽喽。所谓技术分析，只不过是看图说话而已，而图背后的交易动能变化和数量的变化才是股价涨跌的根本很多散户都说自己是技术分析，但到底技术是什么呢？K线、指标？说来说去还是图，所以很多个人投资者所谓的技术分析只不过是看图说话而已。看图说话，多半是从历史当中找到过往走势相近的K线对比历史同样形态的K线出现后的走势，对股价进行判断，所以看图说话就是散户所为的技术分析。K线或者分时都是记录价格变化的一种工具，记录的目的是更方便的透过工具发现图形后的本质任何的图形或技术形态的变化都是以价格和成交量的变动而变化的，所以推动股价涨跌的根本原因并不是图形，而是图形背后的价格变动，买卖动力变动，和成交量的变动所以技术分析不是让你去看图押大小，而是让你通过图看到背后的价格、买卖动力和成交量的变化会对价格产生什么影响而得出价格运动方向的分析结论。所以你还在已技术为你的分析依据就可以说明你还在看图说话，正是因为你看图说话，所以才导致了对你认为的技术分析产生了疑问。咱就说点实话，你想想凡是回答你这个问题的人如果真的都能赚钱，谁有工夫来回答你这个问题呢，比如我就是手艺不灵，转行自媒体的一个,哈哈哈！按照惯例最后说一句，欢迎关注！
做数据分析的女孩子，职业发展前景在哪里？数据分析枯燥吗？ 为什么分析能力强不赚钱
之前在刚毕业加入互联网这行的时候，也很焦虑也很着急，那会儿特别想做互联网产品序列的工作，但是脑袋里一片浆糊，不知道从何入手。
我先说说我的经历，然后再顺着我的经历讲数据分析这块的学习和提升的方法论，避免大家少走弯路，能用正确的方法快速成长。
很多小伙伴留言时都会提到不知道自己是否适合数据分析，害怕自己零基础入门难，或者文科生学不会。
其实最好的办法就是去尝试。
这里我给大家推荐一个免费的商业数据分析入门训练营。通过5天的学习，让你接触真正的数据分析思维与方法，体验2大主流数据工具，体验用数据分析解决商业问题。体验之后你就知道自己是不是真的适合数据分析了。
点击下面的链接就可以免费获得~
我刚毕业那会儿是13年，面了很多网络游戏公司，因为从小特别热爱游戏，也面了很多互联网公司，因为那会儿移动互联网刚起步没多久是一个风口，自己也挺喜欢，最终还是选择了游戏行业，因为还是遵循内心最真实的想法，选择自己热爱的领域作为未来的事业，这个选择一直到现在我都觉得很正确。
13年那会开始以管理培训生的身份到北京的一家知名游戏公司实习，机缘巧合，被选拔到了上海分公司做产品运营，负责一个moba+rpg项目的商业化和产品调优模块，刚去那会儿哪儿会这些专业的东西啊，去的时候甚至连封闭测试的目的都不知道，后来也是一个个问在工作中打磨出了方法论。说实话当时负责的是商业化和产品调优模块，如果你没有数据，你怎么去给研发提调优建议，怎么去设计商业化活动，如果商业化活动有问题你连调整的依据都没有，所以从那儿开始就开始接触数据分析的工作。
最开始的时候，我们内部对于用户流失的指标定义有很大的歧义，但是如果这个指标不确定下来，我们接下来的分析的结论会出现很大的偏差，最终会影响我们的调优决策，从而影响最终的业务，当时因为年轻也没有考虑太多就按照公司统一标准来，但现在转过头发现，真的很坑，当年的很多结论都是不对的，严重影响了大家的决策和判断。这里提到第一个点，叫做：业务数据指标的定义。这个东西至关重要！！！
当我们有了业务指标的定义的时候，需要去确定很多东西，比如说观测数据的维度，统计的周期等，比如拿一个最简单的流失分析来说，可能我的分析思路是抽丝剥茧，从大到小，逐项缩小范围的分析方式，那么具体分析的时候怎么分析呢？很多人都知道是看流失时的等级，如果等级看不出具体问题，还得到任务，如果任务还看不出来要到具体的客户端点击，当然这些都只是常规的操作，甚至如果有足够的经验和积累，不用做分析都大概知道哪里有问题，我们需要的分析不仅仅只局限于此，而是要更加的深入，深入的玩家背后的动机。这里提到第二个点，叫做：数据观测的维度，和统计的周期。这个东西同样直观重要！！！
在上海做了一年的产品运营之后，后续我调回北京总部，担任数据分析师，我是从普通数据分析师一步步走上管理岗位的，现在是公司业务数据部门的负责人，当然在15-19年这四年的过程中，对于产品设计，产品运营，数据分析，机器学习等相关领域均有比较深度的涉猎，所以在数据驱动业务这个事务上还算处理得比较得心应手，也推动了公司往“数据驱动”和“精细化运营”的方向发展，公司在这块的投入也逐步加大。
在这里，对于新人而言，我不会只推荐一些没啥卵用的书籍给你，比如《深入浅出数据分析》，这种书一点用都没有，我会给你推荐有用的书籍和实用的学习方法，看不好的书，看无用的书，往往感动了自己，却感动不了他人（你的上司和合作伙伴），你的能力并没有得到提升。
对于数据分析的小白而言，对于我现在培养的应届生而言，我有如下几个要求：
1）sql语句，你必须要给我学精通了，增删改查，以及存储过程你都需要样样精通，这块的话，给大家推荐一个学习地址，如果大家感兴趣或者有问题可以私信我要我之前整理学习文档资料
2）python，python的学习是为了让你后续处理繁杂庞大的数据集时更高效更方便更快速，以及后续有很多机器学习也好，或者深度学习也好的应用项目你能上手。这里推荐一个学习地址，大家可以多看，如果有问题可以私信我要我之前整理的学习文档资料
1）基本数学原理，统计相关的原理，比如平均值，方差，标准差，导数，反函数，拉格朗日等等，这里大家可以去csdn也好或者淘宝也好买一本相关的书籍就够用。
2）机器学习算法原理：回归算法，分类算法，聚类算法等等，比如最简单的分类算法：决策树，他的数学原理你真的掌握吗？信息熵和条件熵是啥意思，怎么计算的知道么？如果你只能调包，那么解决简单的问题ok，涉及到很多复杂的情形，比如样本不均衡，比如特征过少时，你就无从下手。这块的话，推荐大家多去逛逛csdn这个论坛，很有用，能学到不少东西。如下链接大家可以翻译成中文好好看，如果需要详细的算法原理资料，可以私信找我
3）动手做一些虚拟案例，或者参与组里同事的一些项目，比如一个游戏内广告聊天拉人识别的项目，其本质是通过分类算法达成文本识别，这块涉及到的知识点可能有：文本处理，分类算法应用等，这块可以多去github上转转，有一些也许是已经运营过的案例能够给你启发的。
1）如果是游戏行业的：
2）传统互联网（非游戏）：
我们在做具体的数据分析的时候，有时候需要快速响应业务，有时候通过传统分析方法很难找到问题点，这个时候积累就至关重要，游戏行业的产品决策，40%依靠数据，30%依靠用户反馈，还有30%依靠经验，这个经验就是积累。
积累是什么？积累是过往的产品调整，活动设计，跟数据之间的关系，我们只有在每一项工作都认真严谨对待的基础上，这个积累工作才能做好，这样你的产品和数据敏锐度会越来越高，后续你可以跨界成为产品专家。
我们有很多的数据分析师，一直都处于很被动的状态，业务提什么需求你照做，久而久之就变成一个机械式地接需求完成需求的人员，毫无存在感。怎么改变这个现状呢？第一是要多做积累就如同上述第四点所说，这块急不得需要时间，第二是需要主动，把自己当作半个产品或运营负责人来对待，这样面对日常数据的时候，你会主动去完善日常监控指标，你会每日去盯着数据的异常和变化，你会根据这些异常和变化往下去进行深度的挖掘，或者数据没有异常时，按照经验这个阶段该做什么分析了，赶紧做，发现了问题或者潜在风险赶紧跟业务聊解决方案，这样才能将数据分析师的价值发挥到最大
如有问题，随时私信我。谢谢大家。
最后发布一个招聘贴，完美世界游戏招聘〔资深游戏数据分析师〕和〔资深游戏产品运营〕，有想法的小伙伴来私信联系我哦
