大家好，又是妖精学姐时间～最近有许多商科的小朋友大朋友加了我说：“妖精呀，家里人让我出国读商科，不多，专业技能又少，大多数人只有理论知识，公司要从零培养。

说不难的人，也是大有人在，毕竟最近可是听到不少同学给妖精报喜，说拿到了很好的面试机会。

我发现，说不难的人，都有一些共同的特点，那就是……

什么一技之长呢？

这也分很多种，但今天妖精想特别讲讲数据分析。至于为什么，毕竟 Data Scientist 可是被《哈佛商业评论》评为二十一世纪最性感的职业。

商科生学习数据分析需要哪些知识储备呢？

1. 储备定量学（quantitative）知识

作为一名商学背景的学生，首先你要明白自己的优势和不足分别是什么。

如果你还是在读生，请多花一些时间在你有限的定量学课程上，如果条件允许尽量可以选修几门统计学科的课程。

说完了劣势，来讲一下你的优势吧。一些大的公司的数据分析团队通常三种背景的人：第一商科背景，第二计算机背景，第三统计学背景。不要忘记了数据分析的意义是什么？解决问题！你的商学背景为你带来的附加技能是那些学计算机科学和统计学的同学不具备的。

2.掌握一种或多种数据分析软件

做数据分析必然需要使用到软件。以现在社会而言，Excel 可能已经不够用，掌握一门编程语言才是可持续的发展之路。至于学什么，这里给大家推荐一下 R.

为什么要学 R ？这是每一本 R 语言书籍都喜欢首先谈起的内容，而且答案也出奇的一致。

1. R是目前使用最广泛、使用者最多的数据分析软件。

2. R开源免费。

3. 正因为以上两点，无数的数据分析工作者自己在R平台上贡献函数包，让R数据分析变成一件群策群力的事情。

4. R拥有强大的数据可视化能力，用R绘制图表非常方便。

好了，我既然要写这篇文章，就不是想要照抄网上的东西。

举个实际的例子，要理解单因素方差分析的原理，绘制均值分布图是最简单的方法。而R绘制均值分布图，只需要一行代码。

试想，当别人毕业之后一脸茫然的去学习听都没听过的 R 的时候，你已经可以享受去用 R 做出报表的感觉了。

“诶呀代码好难啊我学不会的。“

我就知道会有人这么说。那咱们直接看看行业薪资状况激励一下你的斗志好不好。下面的图上能看出来，光是起步已经比很多商业初级职位要高了。

所以这里就要给大家一条我所信奉的基本观念：

不会走路，就先走两步试试，摔倒了再想办法。

大部分学科的基础内容都是最枯燥最抽象的。但R有一点好处，学不会数据清洗不代表你无法进行回归分析，不了解统计学不代表你无法制作数据图表。

什么意思呢？R 语言和其他编程语言一样，可以做很多事，但你实际用到的，其实只有简单的一小部分。

如果你有一个好的指导老师，那么你从零基础小白到可以做项目的时间是……

2天。