财务转行数据分析：30岁财务转行数据分析师能行吗

在数据分析师被大家进一步的了解之后，对于这个颇具发展前景且薪资诱人的职位，很多人都忍不住考虑转行，尤其是一些本身与数据分析沾点边的行业，比如说财务会计等。最近我们就遇到有同学来问，财务转行数据分析能行吗，大龄转行数据分析来得及吗，下面我们就来聊一聊这些问题。

财务转行数据分析，其实相对其他很多行业来说，是具有一定的优势的，因为财务本身涉及到一定的数据分析工作，也有一些数据分析的经验积累，但是这些经验主要针对的数据分析的量，其实不算大，一般Excel就能处理好。


而在大数据时代的数据分析，面对的数据体量跟传统的财务数据相比，可就要大得多也要复杂得多了。所以，财务转行数据分析，首先在这一点上要有清晰的认识，面对更广的数据源和更多的数据样式，数据分析所需要掌握的技能，需要足够的精力去学习和掌握。

随着计算机存储技术的发展，各行各业（包括金融证券保险、游戏、咨询、医疗、能源、通信、零售、体育等）都可以从其大数据的采集、传输、存储、分析等各个环节产生巨大的经济价值，这也是为什么现在市面上数据分析师需求提升的原因。

数据分析师的发展方向，主要分为两个，一是业务分析师（偏业务分析），另一个是数据挖掘工程师（偏数据挖掘建模），相对来说，数据挖掘工程师对于技术能力的要求要更高一些。

业务分析师一般从业务的角度出发，为公司的其他部门（比如：运营、产品等）提供业务方面的数据服务，工作绝大多数通过Excel和SQL查询语句就能搞定了。最关键的是数据分析思维和业务的理解，每个人所展现出来的能力都会有所区别和高低，关于这方面的培养可以多跟公司的运营部门同事交流、查看运营相关的书籍或者与有经验的数据分析师进行探讨等。

关于财务转行数据分析，这里给到大家的建议是，先对数据分析工作做一个初步的了解，然后再有计划地进行系统的学习，补足自己的技能缺陷。大数据时代的数据分析师，除了数据分析能力，对技术同样有需求，建议大家可以通过专业的课程来学习。成都加米谷大数据学院，数据分析与挖掘周末班，每月开班中，课程大纲可咨询客服领取！