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作為一個搞數據的理工男給你一些建議！首先從運營到技術這個轉變還是比較大的，自己要有很強的決心和意志。如果這些都具備，那我們就可以看一下需要具備必要的技能！就目前要從事數據分析行業，必須具備以下技能。
第一，Excel：
這個工具功能非常強大，不到可以滿足日常辦公，製作報表等需要，還可以做數據分析，數據可視化。需要掌握知識有，一些基本函數的使用，數據透視，可視化圖表等。目前所做的數據分析工作70%都可以用Excel完成！但是有一個缺點就是數據超過100萬時Excel就顯的力不存心了，開始卡了！
第二，數據庫：
數據庫是做數據分析所必需的基礎技能，日常要分析的數據都要來源於它。在數據庫方面應該知道的知識有，基本SQL的增刪改查，數據庫的調優，事務和遊標是使用等等，最好還要知道數據倉庫，以及各層的作用。
第三，BI工具的使用：
做數據分析一定要會用一些BI工具，比如國內的帆軟，永洪。以及國外的tableau，powerbi等。這些都是很智能的數據分析軟件。無論是報表還是各種大屏都可以實現。如果BI工具用的很熟練也可以找到一個工作。
第四，Python：
這個很神秘的有很簡單的編程語言，它是目前數據分析的主流語言(雖然R語言也是)，Python有個有點就是學起來簡單，但是它有很多功能很強大的包，所以要搞數據分析不但要會Python還得熟練掌握它的包比如：Numpy、Pandas、Matplotlib。其實它有很多很實用的包，但是掌握這三個做數據分析就夠用了。
總結：對於數據分析其實各個企業的要求不一樣，很多企業直接BI工具就完成了，這時候就不需要Python和Excel也可以做。但是對於未來的趨勢，Python分析，R語言分析，還有SPSS分析都是企業運用的方向，而且現在就在用了！除此之外，要想數據分析做的更好，就得有比較深的一些數學，統計學的知識了！
希望這些能夠幫到你，有疑問的可以留言或者私信
安易之之
有類似轉型經歷的人來說說，個人認為有利有弊：
首先，擁有運營工作經驗，去做數據分析，的確是一項優勢的。如果你正面臨這樣機會，恭喜你，說明公司看到你的做數據分析的潛力和優勢。
然而，做數據分析需要的能力，和做運營完全不同。要考慮幾方面因素：
1、數據來源：是從類似ERP之類系統中抓取，還是從其他各部門收取人工統計的數據，是否需要跟各個提供方頻繁溝通確認核實？
2、分析的角度，以及結果呈現的方式（系統生成，還是PPT）
3、領導層的關注重點是什麼？你或你的上司是否能準確的做出符合老闆心意的分析結果？這裡暫且不談數據作假和美化的成分。
這裡僅僅列舉以上三個最基本的環節，也是最有可能出問題的環節，供你參考。簡單說，數據就像食材，任誰都能做成菜，但口味如何，顧客們可是眾口難調？則全憑你的廚藝，甚至運氣了。
再說一點額外話，個人經驗發現，數據分析崗位較運營崗位的職業上升路徑比較窄，屬於容易出錯，難出業績的。除非有較大薪酬職位的提升，否則一動不如一靜。
Lucci姐姐
為啥想著轉呢？想好了？想清楚了？
