刚一从事SEO这样的工作，你对它不了解，所以你就需要自己在网上找资料、搜索资料等等。做网络推广这一块，你还要关于观察，论坛、博客、之类的。因为从这些细节当中你可以找到对你网站的一些判断。比如说：你的网站收录量很好，快照也很好，那为什么就是权重上不去呢？或者说，你每天都在定时的去更新文章、去加一个高质量的链接，那文章怎么还不会被收录呢？网站的权重怎么还是上不去呢？又或者说你的网站怎么被降权了，怎么又被K了等等这些问题都可以在论坛上可以找出你想要的答案。
在论坛里你不但可以找到你想要的答案，可以帮助你解决问题，也会在你不知不觉中交会你好多的东西。所以如果不是很专业的你，建议你要经常在论坛里走动啦！
第二、你需具备善于总结的能力
总结，就像我们小时候在上小学一、二年级时候，老师所说的那个写日记。就像是你每天都在干些什么？遇到了什么问题？用什么方法去解决的？你成功解决或者失败后的感觉等等。大家应该都知道百度都是一周一更新的，它是一个网站，一个规模这么大的网络都可以做到这样，那做我们是不是也应该学一学他人的优点呢？我们可以总结一下，从自己管理这个网站以后，网站的权重上去了吗？网站的链接链接了多少？文章写的被收录了多少等等。总结出来以后，你可以把现在网站的状况和以前的状况比较一下，看看最近一周自己的心血白费了没有？成功了没有？最后在自己心里会想到，自己下周会做到什么，我又希望下周我的努力结果会是什么样子的，同时这样也提高你本身的能力！
第三、你同时还需要具备执行能力
具备了以上两种能力之后，你还需要具备自己去发布、去亲自执行的能力。一样东西，你光知道应该怎么样做，但是你不去执行，那怎么会成功呢？而且做网站的唯一的方式就是坚持的做下去，我们都是很平凡的人，但是我们拥有着不平凡的执行能力。做这方面的工作是非常锻炼人的，因为我们每天要写原创文章去发布、要去论坛探讨、同时还要维护着我们的博客、总之总结出的这些都需要我们亲自动手去操作、去执行。
SEO行业的前景应该不错！尤其现在付费流量越来越贵，而SEO带来的自然流量就越来越重要了。SEO工作当然有前途啊，这里指的是正规SEO哦。SEO本意 就是让用户更好的找到想要的东西。
我觉得SEO个人发展方向有四个：
1、SEO优化专家，SEO是一个基本功，需要你不断用项目来练手；
2、SEO培训师，学而优者 教，把你的方法整理出来，可以培训，像夫唯老师一样；
3、SEO网站分析师，现在各个网站需要SEO诊断，吃香的哈
4、个人创业，也可以转流量运营然后再到整个网站运营，我现在走的这条路哈。
以上，以个人经验来说的。我是从SEO到市场，再到网络推广，再到带项目，再到流量运营、网站运营，加油！希望对你有帮助，采纳。SEO最重要是爱好和钻研，实践。
成为一名数据分析师所需要具备的技能：
数学知识
对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。
而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。
分析工具
对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。
编程语言
数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。
当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。
业务理解
对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。
对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。
逻辑思维
对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。
数据可视化
数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。
对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。
协调沟通
数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。
对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。
