網(wǎng)友解答: 謝謝邀請！答案是肯定的，即使不會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)分析軟件進行數(shù)據(jù)分析（BI工具方式），另一種是通

謝謝邀請！

答案是肯定的，即使不會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)分析軟件進行數(shù)據(jù)分析（BI工具方式），另一種是通過算法設計和實現(xiàn)來完成數(shù)據(jù)分析（機器學習方式），在行業(yè)實際應用過程中，采用工具進行數(shù)據(jù)分析更加普遍一些。

通過BI工具來進行數(shù)據(jù)分析需要做好以下幾件事情：

第一：業(yè)務建模。業(yè)務建模是BI數(shù)據(jù)分析的關鍵點，也是BI分析師需要重點掌握的內容。業(yè)務建模說到底就是一個邏輯問題，通過BI工具完成業(yè)務邏輯的分析是BI分析師考慮問題的出發(fā)點。業(yè)務建模需要掌握各種算法，這往往需要一個系統(tǒng)的學習過程。另外，不同行業(yè)的業(yè)務模型是不同的，也需要一段時間才能逐漸掌握。

第二：數(shù)據(jù)庫知識。做數(shù)據(jù)分析是需要掌握數(shù)據(jù)庫知識的，重點在于數(shù)據(jù)的提取，BI工具需要通過Sql語句完成對于傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)的提取，當然對于非關系型數(shù)據(jù)庫（NoSQL）來說也可以通過中間件來完成操作，比如Hive就是一個不錯的工具。

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

對于廣大的傳統(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Excel本身就能夠完成大量職場上常見的數(shù)據(jù)分析任務。

目前大數(shù)據(jù)正處在落地應用的初期，大部分的數(shù)據(jù)分析任務依然是結構化數(shù)據(jù)分析，這種情況下，采用BI工具等進行數(shù)據(jù)分析是比較現(xiàn)實的選擇，也是效率比較高的選擇。

總之，即使不會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明顯提升自己的數(shù)據(jù)分析能力。

作者簡介：中國科學院大學計算機專業(yè)研究生導師，從事IT行業(yè)多年，研究方向包括動態(tài)軟件體系結構、大數(shù)據(jù)、人工智能相關領域，有多年的一線研發(fā)經(jīng)驗。

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