網(wǎng)友解答: 謝謝邀請(qǐng)！答案是肯定的，即使不會(huì)Python編程也是可以從事數(shù)據(jù)分析崗位的。目前數(shù)據(jù)分析崗位有兩種工作方式，一種是采用各種數(shù)據(jù)分析軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析（BI工具方式），另一種是通

謝謝邀請(qǐng)！

答案是肯定的，即使不會(huì)Python編程也是可以從事數(shù)據(jù)分析崗位的。

目前數(shù)據(jù)分析崗位有兩種工作方式，一種是采用各種數(shù)據(jù)分析軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析（BI工具方式），另一種是通過算法設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)來完成數(shù)據(jù)分析（機(jī)器學(xué)習(xí)方式），在行業(yè)實(shí)際應(yīng)用過程中，采用工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析更加普遍一些。

通過BI工具來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析需要做好以下幾件事情：

第一：業(yè)務(wù)建模。業(yè)務(wù)建模是BI數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵點(diǎn)，也是BI分析師需要重點(diǎn)掌握的內(nèi)容。業(yè)務(wù)建模說到底就是一個(gè)邏輯問題，通過BI工具完成業(yè)務(wù)邏輯的分析是BI分析師考慮問題的出發(fā)點(diǎn)。業(yè)務(wù)建模需要掌握各種算法，這往往需要一個(gè)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過程。另外，不同行業(yè)的業(yè)務(wù)模型是不同的，也需要一段時(shí)間才能逐漸掌握。

第二：數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)。做數(shù)據(jù)分析是需要掌握數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)的，重點(diǎn)在于數(shù)據(jù)的提取，BI工具需要通過Sql語句完成對(duì)于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)的提取，當(dāng)然對(duì)于非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（NoSQL）來說也可以通過中間件來完成操作，比如Hive就是一個(gè)不錯(cuò)的工具。

第三：數(shù)據(jù)呈現(xiàn)。數(shù)據(jù)分析工具往往都會(huì)提供豐富的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式，對(duì)于采用工具完成數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的分析師來說，如果想達(dá)到Python的靈活性還是需要下一番功夫的，畢竟呈現(xiàn)方式關(guān)乎用戶的使用體驗(yàn)。

對(duì)于廣大的傳統(tǒng)行業(yè)來說，通過BI工具完成數(shù)據(jù)分析是比較常見的做法，其實(shí)Excel本身就能夠完成大量職場(chǎng)上常見的數(shù)據(jù)分析任務(wù)。

目前大數(shù)據(jù)正處在落地應(yīng)用的初期，大部分的數(shù)據(jù)分析任務(wù)依然是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析，這種情況下，采用BI工具等進(jìn)行數(shù)據(jù)分析是比較現(xiàn)實(shí)的選擇，也是效率比較高的選擇。

總之，即使不會(huì)編程依然可以從事數(shù)據(jù)分析工作，但是具備編程能力會(huì)明顯提升自己的數(shù)據(jù)分析能力。

作者簡(jiǎn)介：中國(guó)科學(xué)院大學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè)研究生導(dǎo)師，從事IT行業(yè)多年，研究方向包括動(dòng)態(tài)軟件體系結(jié)構(gòu)、大數(shù)據(jù)、人工智能相關(guān)領(lǐng)域，有多年的一線研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。

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