来⾃211统计学院实习⽣的数据分析实习总结和建议
这是⼀位来⾃211硕⼠统计专业的⼩，有着⾮常扎实的统计理论知识，在第⼀次实习之后的总结，希望对于⼤家有所参考。(因为我发现很多在校的学⽣想做数据分析，但是⾃⼰完全不知道⽅向）
何为数据分析
在我看来，数据分析便是⽤相关的统计⽅法对数据进⾏分析预测，以求最⼤化地发挥数据的作⽤，提升公司的业务处理效率，能够更精准的制定策略。
总结以及建议
2021年3⽉份⾄5⽉份这段时间⾥，我在某垂直领域上市公司开始了我的第⼀段数据分析的实习⽣涯。在此之前，我⼤多是在课业上⾯或是在⽜客⽹上⾯学习相关的知识、刷题库等等。在此，我想给⽬标是往数据分析⽅向发展的⼩伙伴们简单分享⼀下我的经验。
⾸先：
理论知识的积累是必不可少的。我在本科期间所修专业是统计学，⾮常偏学术⽅向，学习的⼤多都是时间序列、计量经济学之类的理论⽅法，因此在本科期间，我将统计学相关的基础知识掌握的⽐较扎实。进⼊
研究⽣以后，我选择了应⽤统计专业，学习如何将理论知识运⽤到实际⽣活中去。在这五年的积累下，我的理论知识储备的较为完备。
如果想要做数据分析相关的⼯作，⽽之前所学的专业与统计学关联性并不⼤，也没有关系，家中常备贾俊平的《统计学》，闲来⽆事翻上⼀翻，在学习⽣活中如果遇到不明⽩的模型，可以上CNSD论坛查看⼤神详细图解。在平时的⼀点⼀滴的积累下，你很快就会发现，你已然能够独⽴地解决很多数据分析的问题。
其次
⼀定要掌握⼀⾄两门语⾔。随着⼤数据时代的到来，我们必须掌握处理⼤数据的语⾔，⽅能在茫茫数据中到我们需要的数据，并对该数据进⾏准确的分析预测。关于提数取数的语⾔，⽬前使⽤最⼴泛、最便捷的语⾔便是SQL，这个语⾔是提数取数的利器，能够快速从⼤量数据中根据条件筛选出需要的数据。
取出需要的数据之后，就要进⾏数据的分析预测⼯作了，⽽这⼀⽅⾯的软件，较为推荐的是R语⾔或是python。R语⾔是专门做统计算法的开源软件，⾥⾯有各种各样便捷的R包；⽽python同样是⼀门可以作数据处理的开源软件，且python的语⾔浅显易懂，很适合新⼈⼊门学习。
最后
便是实习⽅⾯的经验累积。初⼊公司的⼏天，所做的⼯作都是较基础的，但是在做这些⼯作的过程中，能够很快了解公司的架构、部门的主要职责，以及提升处理任务的效率。
在熟悉部门职责之后，便会开始协同解决部门需求，⽽这⼀部分的处理过程中难免需要使⽤⼤量的SQL语⾔进⾏取数提数，并使⽤R或是python 进⾏数据分析，这就需要你事先掌握相关的软件技能，以及数据分析的理论知识。在处理数据的过程中，能够快速提升⾃⼰软件技能的熟练程度，⽽在遇到瓶颈之时，同组的⼤⽜们都会不吝赐教。不得不说，实习能够让你所有的技能熟练程度有质的飞跃（当然前提是要有量的积累）。
写在最后
python是做什么的通俗易懂的最后的最后，祝⼤家都能到⾃⼰向往的⼯作。
如果⼤家有关于这部分具体的问题可以留⾔

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