数据分析行业的大火以及较高的薪酬待遇,让很多在校大学生或职业遭遇瓶颈的人士开始蠢蠢欲动,想学习数据分析从而进入数据分析行列。但 有一个很困惑的问题就是:自己选择或学习的专业似乎和数据分析没什么交集,这个时候选择数据分析师这条道路会不会很艰难?担心自己的专业跟不上数据分析的学习进度,也担心自己的能力是否符合数据分析技能的要求。
其实,讲真的。虽然数据分析这个行业有着天然的专业鄙视链(文理科的逻辑思维功底、编程语言接受程度上以及数理统计基础实实在在的存在差别,这也是甲方更信赖理工科出身的重要原因,因为社科或文艺类专业,很少有学校会严格地按照数理逻辑去制定学生的课程培养计划),但是并不代表文科生没有任何机会,因为大学以前,其实我们都没正式接触过编程或统计学,大学本科更多的是提升一个人的思维、而不是过硬的专研能力。所以文科专业的朋友,兴趣和决定也是重要因素,不能单单凭借客观的专业背景就否定自己。
当然,学习数学与应用数学、统计学、计算机科学与技术等理工科专业的人确实比文科生有着客观的优势,但能力大于专业,兴趣才会决定你走得有多远。毕竟数据分析不像编程那样,需要你天天敲代码,要学习好多的编程语言,数据分析更注重的是你的实操和业务能力。如今的软件学习都是非常简单便捷的,我们真正需要提升的是自己的逻辑思维能力,以及敏锐的洞察能力,还得有良好的沟通表述能力。这些都是和自身的努力有关,而不是单纯凭借理工科背景就可以啃得下来的。相反这些能力更加倾向于文科生,毕竟好奇心、创造力也是一个人不可或缺的。
统计学专业、心理学专业、社会学专业、人口学专业、营销学专业、财务管理专业 这几个专业的比较适合做数据分析。当然也要看你对未来的规划和掌握的知识。数据分析师是一个高薪有前景的职业,未来的发展也是很好的。想入行的话参加培训是一个非常不错的选择。找工作的如果你有cpda证,是一个加分项。证书可以多少代表你的能力。
数据分析师需要学习以下几个方面的课程:
(1)数据管理。
a、数据获取。
企业需求:数据库访问、外部数据文件读入
案例分析:使用产品信息文件演示spss的数据读入共能。
b、数据管理。
企业需求:对大型数据进行编码、清理、转换。
案例分析:使用银行信用违约信息文件spss相应过程。
1)数据的选择、合并与拆分、检查异常值。
2)新变量生成,SPSS函数。
3)使用SPSS变换数据结构——转置和重组。
4)常用的描述性统计分析功能。频率过程、描述过程、探索过程。
c、数据探索和报表呈现。
企业需求:对企业级数据进行探索,主要涉及图形的使用。spss报表输出。
案例分析:企业绩效文件,如何生成美观清晰的报告。
1)制作报表前对变量的检查
2)制作报表的中对不同类型的数据处理
3) 报表生成功能与其他选项的区别
(2)数据处理
a、相关与差异分析。
案例分析:产品合格率的相关与差异分析。
b、线性预测。
企业需求: 探索影响企业效率的因素,并进一步预测企业效率。
案例分析:产品合格率的影响因素及其预测分析。
c、因子分析。
企业需求: 需要抽取影响企业效率的主要因素,进行重点投资
案例分析:客户购买力信息研究。
d、聚类分析。
企业需求: 需要了解购买产品的客户信息
案例分析:客户购买力信息研究
e、bootstrap。
案例分析: bootstrap抽样。
(3)SPSS代码
SPSS代码应用
1 大学数学牛的人适合
2 不排斥敲代码的工作的人适合
我是刚出来的,学了很多,但是工作得敲代码,个人有点烦,所以不做了,不过我有上课时的录播,可***(光环大数据的课程,线下学了半年,学费花了19800)
数据分析师需要学习统计学、编程能力、数据库、数据分析方法、数据分析工具等内容,还要熟练使用Excel,至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言,具备撰写报告的能力,还要具备扎实的SQL基础。
1、数学知识
数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师,了解一些描述统计相关的基础内容,有一定的公式计算能力即可,了解常用统计模型算法则是加分。