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如何通过学习数据分析来改变自己的职业道路?

2020-12-28 10:15:55 阅读(132 评论(0)

如何成为数据分析师并不像如何成为程序员那样有章可循。大学没有专门的数据分析专业,有的是传统计学。很多人不太了解数据分析应该学什么,那么如何通过学习数据分析来改变自己的职业道路和生活呢?首先,让我们先看一个故事:首先,对数据分析师的误解,直到我成为一名数据分析师五六年,经常和家人和朋友聊天,有些人仍然不明白我在做什么。家庭成员:“数据分析什么是分析?“我:“哪里有数据,哪里就有我们,什么都可以分析。家人:“是软件工程师吗?会编程吗?"我:"..不,不太会。家人:“那是管理层吗?“我:“还…还不到等级。家人:“那是商务人员做市场或销售。“我:“…也不是,但我们帮助他们做决定。家人:“决定不都是老板说了算吗?你到底在做什么?"我:"..来吧,我去给你加点水。“除了家人和朋友,很多时候,同一家公司的人也会感到困惑,数据分析师到底在做什么。收集数据,整理数据表,制作各种报告 ppt、做挖掘模型,做小报告...每个人都有不同的理解。“小陈,你能给我发去年xx页面的访问量吗?最好以国家、行业、公司规模为纬度,浏览量和 UV 都要。在数据分析师眼里,这样的场景早已司空见惯。由于我们对 SQL 当数据工具熟悉时,许多部门会直接向我们索要数据,但不会说明原因和后果。这不仅浪费了分析师的时间,也解决了业务人员的需求。数据分析,被很多部门错过了“分析”这个词。数据分析师的正确姿势应该是什么?互联网公司的优势在于在运营过程中产生大量的数据,可以通过某种方式转化为决策的动力。这就是数据分析师的结合点。产品、营销、销售等部门,会有不同的需求。例如,产品经理最关心的是 A/B 测试数据用于确定产品的效果;营销团队关心营销渠道反馈和结果,以设计下一个营销策略;销售,关心客户的购买率、保留率和额外的销售机会。一个合格的数据分析师应该有什么样的知识体系?数学知识与统计相关,是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师来说,有一定的公式计算能力,了解一些描述统计相关的基本内容,了解常用的统计模型算法是加分。统计模型相关知识是高级数据分析师必备的能力,线性代数(主要是矩阵计算相关知识)最好也有一定的了解。对于数据挖掘工程师来说,除了统计学,各种算法也需要熟练使用,对数学的要求最高。对于初级数据分析师来说,玩Excel是必要的,数据透视表和公式必须熟练使用,VBA是加分。此外,我们还应该学习一个统计分析工具,SPSS更适合作为入门级工具;如果你能熟练地使用数据可视化工具(例如:PowerBI)就更好了。对于高级数据分析师来说,使用分析工具是核心能力,VBA基本上是必要的,SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中一种,其他分析工具(如Matlab)要看情况。对于数据挖掘工程师..嗯,用Excel就行了,主要工作要靠写代码来解决。业务理解能力业务理解是数据分析师所有工作的基础。对数据采集方案、指标选择甚至最终结论的洞察都取决于数据分析师对业务本身的理解。对于初级数据分析师来说,主要的工作是提取数据,制作一些简单的图表,以及少量的洞察结论,并对业务有一个基本的了解。对高级数据分析师来说,需要对业务有更深入的了解,能够根据数据提炼出有效的观点,对实际业务有所帮助。对于数据挖掘工程师来说,对业务有一个基本的了解是可以的,重点是发挥自己的技术能力。逻辑思维理工科男人都有思维。对于初级数据分析师来说,逻辑思维主要体现在数据分析过程中的每一步都是有目的的,知道他们需要使用什么手段,实现什么目标。对于高级数据分析师来说,逻辑思维主要体现在构建一个完整有效的分析框架,了解分析对象之间的关系,了解每个指标变化的原因和后果,这将对业务产生影响。对于数据挖掘工程师来说,逻辑思维不仅体现在与业务相关的分析上,还体现在算法逻辑和程序逻辑上,因此对逻辑思维的要求也是最高的。大数据可视化工具的数据可视化非常高。事实上,它包含了广泛的范围。在PPT中放置数据图表也可以被视为数据可视化,因此我认为这是一种普遍需要的能力。对初级数据分析师来说,能够使用Excel和PPT制作基本的图表和报告,能够清晰地显示数据,就能实现目标。对于高级数据分析师来说,需要探索更好的数据可视化方法,使用更有效的数据可视化工具,如可视化工具tableau,根据实际需要制作简单或复杂的数据可视化内容,但适合观众*。对于数据挖掘工程师来说,有必要了解一些数据视觉工具,并根据需要制作一些复杂的视觉图表,但通常不需要考虑太多的美化问题。协调沟通不是业务,比业务好!对初级数据分析师来说,了解业务,寻找数据,讲解报告,都需要与不同部门的人打交道,所以沟通能力非常重要。对于高级数据分析师来说,他们需要开始独立带项目或与产品合作。因此,除了沟通能力外,他们还需要一些项目协调能力。对于数据挖掘工程师来说,与人沟通的技术内容比较多,业务比较少,对沟通协调的要求也比较低。此外,还需要掌握数据分析的基本思路、方法、工具和应用知识。明月数据的电机金牌课是数据分析师整个系统的培训课程。

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