毕业至今，浪迹制造业两年有余，无存款无房产，想想毕业当初的豪情万丈，简直无地自容。2017年12月份有幸一个偶然的机会了解到数据分析师这个岗位，便下定决心趟这个浑水。

2017年初入职一家新公司，当时Excel还不太了解，只知道有些sum、average，但新工作需要做月生产汇总报表，没办法硬着头皮也要上啊，买Excel书籍、百度、逛论坛，终于不再被报表穷追猛打了，想想那时无非用一些sumif、countif、left、right以及柱状图折线图。后来的工作里因为无聊，学了数组函数、查找、引用、日期函数等，这应该是8、9月份的光景了。突然有一天我发现，我们产品库存表没有，每次都是月底去盘点一次，我决心要做一个实时更新的库存表，最初想到的就是跨表引用，简单粗暴，但不能后台更新，每次要把引用的表全部打开一遍，无奈之际求助网友，大家推荐的也都是VBA，尝试学了但没学会，便心灰意冷。停摆了一段时间，随便安装了office 2016，看攻略时发现有一个叫Power Query的功能，简直逆天，实时更新的库存表就这么解决了。其功能之强大（主要用于数据连接和数据清洗），门槛之低，使用过的都不会吝惜赞美。后来才知道Power BI是一个系列，还有power map、pivot、view。此后便对数据可视化十分痴迷，学习了power map、dashboard、tableau。

一次关于tableau的搜索，便看到了数据分析师。好像冥冥注定，如果不深入学习excel，也不会接触VBA；如果学会了VBA，可能就完美错过power query；如果不对可视化感兴趣，就不会学习Tableau，看到数据分析岗位又不知要等到猴年马月？

查了两天资料，发现转行之路并不孤单，成功的也不在少数。根据大家总结的经验，大致要学习excel、统计学、SQL、数据分析方法、Python/R以及具体应用场景。从2月到5月，统计学方面：《深入浅出统计学》刷了两遍、《商务与经济统计》大致看一遍；数据分析方法方面：看了《谁说菜鸟不会数据分析》；R语言方面：把《R语言实战》基础和中级部分代码敲了一遍；Excel方面：常用函数基本上都学过了，自定义格式和宏也学了，后来也学了数据分析小插件，主要涉及描述性统计、相关性分析，但没有深入研究。SQL方面：看了《MySQL必知必会》。最近发现学的东西很多了，但很乱，也没有落到实处，迷茫中看到大家都在推荐Master Monkey,便入了社团，这两天思考了现状，决定将目标明确如下：

1.以问题和需求为导向，在数据分析过程逐渐习惯数据分析方法的套路（需求是什么？方法有章可循吗？）

2.应用过程中，注意统计学在其中扮演哪些角色，以便对统计学不同知识深化理解。

3.在练习过程中熟悉R/Python语言使用场景。

4.跟着猴子老师的思路梳理下各种知识，分清主次及轻重缓急。

目标暂定这些，剩下的就是努力了。目前工作无论工资还是前景均不能让我满意，所以只能义无反顾去转行，即使转行失败，我也不会后悔。几个月之后我只会因为自己当初的优柔寡断而浪费了时日怨恨自己。我希望，也一定能看到“待到山花烂漫时，她在丛中笑”。加油！On life’s earnest battle, they only prevail, who daily march onward,and never say fail.

2018.5.17