一：我想知道你平时的工作内容是什么呀？
1.数据报表，进阶数据产品经理，进阶可视化BI体系；
2.异常监控，进阶原因分析与业务方案，进阶公司业务监控与管理；
3.数据需求，进阶向需求要产出，辅助推动全公司业务
4.项目分析，进阶项目经理
5.数据模型，进阶高级建模师
是否属于这五个模块里面的？
二：有没有你经常看的网站？
三：你工作用的工具是什么？
四：推荐几本和工作相关实用的书？
五：其实我就是想知道怎么入门进去。现在只是对机器学习有初步的了解，知道一些智能算法。怎么正确的切入这个行业。
前言
看到你这么多问题，有点受宠若惊，我觉得你找前辈或者牛人指点，比我浅薄之见更有收获，相信你也早有此念，倘若有高人指点咱也可以共享一下哈，我这边把我的工作也给你汇报一二，仅供参考。
另外由于在地铁里，有可能思路会像列车一样比较跳跃，如果有逻辑不清的地方也请见谅。下面切入正题，然而该换乘了。
一、日常工作
说实话，除了项目分析，其他几项都有覆盖，或者说涉猎。因为我的职位就是风险分析师，之前是数据分析师，二者的区别就是分析方向所在行业的不同，本质上都是通过分析数据达到指导业务的目标。
公司在成长期会出现各种各样的业务问题，比如业绩不好，客户体验差，市场营销不到位，等等，数据分析师之于业务，就像医生之于病人，总是需要通过各种诊断分析来判断病因，然后对症下药制定策略方案，推动业务健康发展。
而数据浩如烟海，我们就需要工具来装载盛放，于是就有了数据库，比如Oracle,Sqlserver,Mysql,Mongodb,Access等，有专门维护这些数据库和建表的同事，他们就是DBA和数据仓库ETL，做些底层清洗数据和建模工作，好的数据表结构，干净的底层数据离不开这些人的辛苦工作。
数据报表团队则是根据业务方或者管理层需求，确定当下持续关注的指标进行一系列的常规报表开发，其实就是将底层数据处理成指标数据，为了美观需要做些比较炫的图形可视化，经济实用型的还是Excel,但也有一系列数据报表工具，比如Tableau，SmartBI，PowerBI，Cognos，R等。报表系统除了能够满足运营层管理层了解业务的目的，同时也有异常监控的作用，只是维度、粒度和精度有区别。所以我认为报表和监控是相辅相成的，二者都是结合常规需求来的。
之所以说常规需求，是区别于临时需求，后者在目前报表系统或者监控报告中不够精细或者没有涵盖，就需要单独拎出来重点分析，通过横向交叉纵向对比，寻找历史规律，或者其他对业务有帮助的findings。
而模型算法，或者说数据挖掘，也分几方面，算法类，工程类，前者偏应用，后者偏底层，甚至涉及开发等，我们这边有专门的模型团队和机器学习专家，所以我主要是使用他们模型输出结果，只是对他们的模型变量会有所了解。
如上所述，我们最主要的产出还是策略调整，它不仅仅依赖于表面数据和模型算法，最重要的还是业务理解力，因为数据的收集过程有一种滞后性，再加上一些不可抗力和人为因素，所以和业务同事多沟通交流还是收获巨大的，他们会让你了解到策略变更后最直接的影响，以及上传下达后政策有没有贯彻执行。
一句话总结，这门活计其实是科学和艺术的结合，既要会看数据懂模型，也要结合业务洞察人性。入门简单，但一入侯门深似海，你真会这样感觉的，因为这里有你一辈子都学不完的知识，每时每刻都要保持谦卑，可能再也没有时间去玩摄影了，就像我再也没时间写字一样。这也需要你自己去平衡。
二、经常看的网站
知道的网站还蛮多，但并没有养成经常看的习惯，主要是工作事情做不完啊，不过在知道自己短板的时候可以马上找到资源和组织，这个倒是挺有帮助的。
统计之都，首次接触R的地方，作为一门开源统计软件必须强烈推荐，而且网站创始人谢益辉，刘思颉也都是行业前辈R骨灰级玩家，陈堰平及其雪晴数据网后来者居上，兴宝及其数据科学家联盟平分秋色，天善智能数据分析网也成掎角之势，当然还有其他组织者不一而足。公众号的话，也都琳琅满目，除了上述网站，也推荐之前有参与运营的R中文社区，现在也是搞的风生水起，另外一些行业专家的博客公众号也都值得关注，留心自有发现。
三、工作用的工具
Excel自不用多言，每天都会亲密接触，但是VBA依然止步不前，说来惭愧，要想深入了解它，不会VBA真的很难，因为它会像蒙娜丽莎的微笑一样神秘，但工作中也不算必需品。
其次是SQL，作为查询语言仅次于Excel，但它相对简单，基本都是“Select * from table where condtion”这样的语句，一分钟就能上手，但要深入了解底层原理和其他高级功能，可能要付出很多。
再次，数据查询也不单是SQL能实现的，如果你会用SAS R Python，连接上数据库也同样可以实现，所谓条条大路通罗马，只是每门语言的习性擅长领域不同而已，这和人是一样的。你用查询语言做分析不是不可以，可能就是麻烦点，和你用分析工具去查询一样，数据量小还是能够分分钟钟搞定的，但它的优点在于对数据探索数据分析这一块上，当然Python也可以做开发。
所以，语言这一块如果有一定基础那就选择深入探索直到精通，如果零基础的话建议先了解你想要进入的行业甚至是公司，基本上你同事用什么你不自然地就跟着用什么了，而且遇到问题也能及时得到解决。
四、荐书
不管是语言还是行业，书籍都是汗牛充栋，学R你可以看《R语言编程艺术》《R初学者指南》，学SAS你可以看姚志勇写的《SAS编程与数据挖掘》，和《深入解析SAS》，学VBA可以看看《别怕，Excel VBA就是这么简单》，作图的话也可以看下《Excel图表之道》，甚至每门语言的帮助文档都可以精读。Python倒是没有专门去看书，只是看了点视频，在工作中用的并不多。
五、怎么入门
跟对人做对事，想入门最重要的是找个愿意带愿意培养你的人，这个过程着实坎坷，所以像找对象一样艰难，而且师傅领进门修行在个人，只要迈过了门槛，剩下的就是你自己的事情了。
关于编程，我再多说点，其实是分享一下写给我小弟的一些话：
在编程语言方面，实践重要但发现规律也很重要，在实践中不断总结思考，发现异同，触类旁通，可以促使你更快地学习其他语言，在工作中你会发现一门编程语言是不够的，因为每种语言都有它的局限性和适用领域，你也要在大方向上把握编程语言的发展，同时精通一门语言。小米创始人雷军有句话说的很好，不要以战术上的勤奋来掩盖战略上的懒惰。这句话适用于企业管理，同时也适用于学习，在学习中有目标导向，有循序渐进的方案，往往可以达到事半功倍的效果，而不是每天瞎忙却没有很大的进步和收获。
后记
昨晚和前同事聊到很晚，颇有感触，内心再强大也都需要心理辅导老师，天外有天人外人，你现在经历的也许就是别人走过的路，和智者同行会受益匪浅。
职场之路并非坦途，太多谜团需要参悟，猜不透的就只能成为棋子，参透后有可能成为人精，再回首，却发现早已不似曾经那般模样。
