1. 對數據分析師完全沒有概念，只是聽說這個新興行業，且就業薪資高，想對這行有更加清晰的認識。一般對于這類人員，我都是先了解是否有概率論和數理統計基礎，然后建議和推薦入門書籍，培養對大數據的認識和看自己是否對這個行業感興趣，然后推薦幾款可以自學的數據分析工具。每個人學習方法不一樣，有的人習慣從理論到實踐，有的人習慣先實踐，在充實理論，純粹看個人興趣。如果你對一項工具感興趣，且能通過使用工具的過程中培養自己對這個行業的興趣，你自然而然地會去了解相關的理論知識，學習也是水到渠成的事情。
關注大數據的人群：
2. 本身是從事數據分析的人員，主要是一直從事數據搜集，只會用Excel處理數據的基礎人員，想對數據分析這個行業有更深的認識，能處理更多的數據，培養更高的數據分析思維。這個碰到最多的貌似是房地產和做金融的比較多，都屬于有數據，卻不知道從何分析，標準的是坐擁寶山而不知道怎么挖啊！于是對數據分析這種培訓課程有很高的學習興趣。這類人員更多的是需要專業行業人士給其進行案例分析，數據分析思維培養，缺的是經驗和累積。
3. 有技術基礎的技術人員，這部分人也有兩種，一種想學Hadoop，本身擁有Jave、HPH、C++等語言基礎，想學會熱門技術作為轉行的殺手锏。技術行業的語言太多，一門合適且高薪的技術也是大部分技術員一直追求的。還有一部分就是技術專業的畢業生，沒有技術實踐經驗，想畢業之后從事業務層面的數據分析師，其實數據分析師如果有技術基礎的話，對其發展會達到事半功倍的效果。舉個例子，本身擁有業務經驗的技術員永遠比純粹技術員吃香。因為技術員開發的產物是為了業務服務的。
4. 傳統行業連鎖店負責人，可能突然意識到數據的應用，之前一直使用傳統報表的形勢收集數據，于是有了數據，卻不知道如何分析和使用這些數據，不知道如何在龐大的數據下挖掘出適合自己的產品線和挖掘客戶的潛在需求。于是就有了數據分析內訓的需求，這也是時代發展的產物。15年將會有更多這樣的企業面臨著同樣的問題。
5. 互聯網行業從事人員，就網店店長、運營、產品經理等等人員，這些人通過分析數據來分析用戶，分析產品，用數據說話，對他們來說可能是迫在眉睫的事情，這類人群屬于有數據思維，也有銷售運營意思，可是缺少的是對數據挖掘的能力。
6. 已經退休的技術類工程師，還別說，100個人中，就有1個是已退休的工程師，當我知道他們僅僅是對新興行業感興趣，想跟上時代的步伐，就每天對著網站上的視頻學習的時候，我是真心被感動了，什么時候年輕人都有這種學習的精神，中國應該不愁未來了。
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