1樓：九道門聊資料
每個行業都需要資料分析。
發覺資料的內在價值是實現資料智慧型化的重要途徑。大資料除了量大、處理速度快、結構種類多之外，實現資料價值才是大資料的主要內涵，資料價值化賦予資料生命力，使得大資料有「肉體」，也有「靈魂」。
當你將大資料與強大的分析思維結合在一起時，大資料就能幫助公司改善運營並做出更快、更明智的決策。捕獲，格式化，操縱，儲存和分析這些資料後，可以幫助公司獲得有用的見解和決策，以增加收入，吸引、留住客戶並改善運營方式。
但是具體要怎麼做還是要根據你自身的條件，你要對自己有乙個認知，看自己的性格適不適合做做資料分析師，資料分析師經常要和人打交道，所以需要你有較強的溝通能力。
我這裡有份物流專業的資料分析學習導圖，可以向我了解一下
2樓：
決定能不能成為資料分析師不是專業，是個人的軟硬體背景。
資料分析師 Data Analyst，不是乙個像大學老師、醫生那樣有高門檻的工作。從小我們學習算數開始，已經在進行資料分析了。從曾經寫物理實驗報告到大學的很多理工類課程的實驗報告、大作業多多少少都接觸了資料分析。
而企業需要的資料分析師更多是用資料分析來服務與公司具體的業務、為商業決策賦能。
物流管理專業能不能成為資料分析師呢？
答案肯定是可以，這不取決於是什麼專業，更多的還是個人的軟硬體背景。雖然馬雲爸爸說「中國缺資料人才」，但是中國更缺用資料決策的公司。資料決策的公司不多，那麼相關資料分析師的職位就不多。
資料分析師的職位不多，留給應屆畢業生的機會也就不多。誰能拿到資料分析師的offer呢，那就要看方方面面的個人能力和背景了。
「僧多粥少」讓資料分析人才競爭白熱化
當計算機剛剛興起的時候，人少職位多，有很多專科的同學和本科非計算機專業但是通過職業教育成功轉行程式設計師的同學成功拿到了offer。現在資料分析的人才，遠遠依然是人才供大於求的情況。「僧多粥少」的情況下，對於學歷背景有劣勢的。
突破瓶頸最好好好準備，Excel/PPT/Python/SQL 這些工具、 一般的數學、統計的相關知識好好學起來。盡早的找相關的實習，天南地北的找實習不要侷限在自己學校的城市。有大平台的公司去鍛鍊最好，沒有的話在初創企業實習也比在宿舍肯書本要強。
畢竟在工作中學習和遠離職場的學習狀態不一樣，同時還能多觀摩，多利用公司的資源幫助自己提高。在實習當中，能提公升自己的是資料分析的邏輯思維能力、方式方法和解決商業問題的方式，更能夠鍛鍊自己溝通能力、領導力、執行能力等等的軟實力，也能給自己的軟實力和硬實力乙個良好的定位。盡早的認識自己各方面的能力在市場中的位置更有利於在本科後面的學習當中有的放矢。
總結一下，物流管理專業走資料分析師可以，但沒有那麼容易。「活兒」可能很多人都能幹，但不是所有的公司都願意給機會嘗試。「僧多粥少」的環境下，帶有「學歷歧視」的人才篩選機制都無法改變。
如果軟硬體實力均不突出，還是很有挑戰的。還是建議盡早的去實習、在工作環境當中找到自己的位置，認識差距，彌補不足，才能突破眾人拿到自己理想的職業生涯起點。否則只能在「學歷內卷」的夾縫中，煎熬折磨。
3樓：
完全可以 ，想幹啥和專業沒啥關係的。關鍵是你有多大決心，投入多少時間。
先分析分析物流資料唄，教程一大堆，電腦上多敲幾次
大學不是技校，如果專業相關，開挖掘機專業最相關了
4樓：大北
我更傾向於把學歷專業看成乙個人的背景，這個背景代表ta在該領域可能有一定的能力，但不受限。
而工作，是能力和崗位的匹配，只要你能滿足資料分析師的能力要求，專業是啥無所謂，幹就完事了！
當然可以去從事物流資料的分析，二合一，也hin不錯。
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機智的叉燒 其實，職業都類似，只要工作你會做，且精通，你就不用擔心因為你的專業不要你。感覺是有專業要求的工作會越來越少的 劃重點，精通！因此，資料分析師首先要熟悉基本的分析方法和思路，一般的數學模型到一些思維模式。然後乙個是對行業的理解，例如你做金融領域的，要有敏感性，當出現什麼問題，要知道去分析什...