如何成为一个数据分析师?需要具备哪些技能?

2024-12-25 18:59:40
推荐回答(5个)
回答1:

成为一名数据分析师所需要具备的技能总结:

  • 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。

回答2:

数据分析师需要的技术技能:

1、统计分析

2、可视化辅助工具

Excel、PPT、Xmind、Viso

3、大数据处理框架

Hadoop、Kafka、Storm、ELK、Spark等

4、数据库

MySQL、MongoDB、Redis、Hbase等

5、数据仓库

SSIS数据仓库、SSRS、DW2.0

6、数据挖掘工具

Matlab、SAS、SPSS、R、Python

7、挖掘算法

数据结构、一致性、常用算法

8、编程语言

Python、R、Ruby等

9、沟通技巧

这项工作需要与多个部门的不同人员密切合作

回答3:

数据分析师的职位要求 :

  1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历;
  2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识,熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术,能够熟练地使用SQL;
  3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验,参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作;
  4、对商业和业务逻辑敏感,熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求,有互联网相关行业背景,有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳;
  5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神;
  6、富有创新精神,充满激情,乐于接受挑战。

  1、态度严谨负责
  严谨负责是数据分析师的必备素质之一,只有本着严谨负责的态度,才能保证数据的客观、准确。在企业里,数据分析师可以说是企业的医生,他们通过对企业运营数据的分析,为企业寻找症结及问题。一名合格的数据分析师,应具有严谨、负责的态度,保持中立立场,客观评价企业发展过程中存在的问题,为决策层提供有效的参考依据;不应受其他因素影响而更改数据,隐瞒企业存在的问题,这样做对企业发展是非常不利的,甚至会造成严重的后果。而且,对数据分析师自身来说,也是前途尽毁,从此以后所做的数据分析结果都将受到质疑,因为你已经不再是可信赖的人,在同事、领导、客户面前已经失去了信任。所以,作为一名数据分析师就必须持有严谨负责的态度,这也是最基本的职业道德。

  2、好奇心强烈
  好奇心人皆有之,但是作为数据分析师,这份好奇心就应该更强烈,要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在数据分析师的脑子里,应该充满着无数个“为什么”,为什么是这样的结果,为什么不是那样的结果,导致这个结果的原因是什么,为什么结果不是预期的那样等等。这一系列问题都要在进行数据分析时提出来,并且通过数据分析,给自己一个满意的答案。越是优秀的数据分析师,好奇心也越不容易满足,回答了一个问题,又会抛出一个新的问题,继续研究下去。只有拥有了这样一种刨根问底的精神,才会对数据和结论保持敏感,继而顺藤摸瓜,找出数据背后的真相。

  3、逻辑思维清晰
  除了一颗探索真相的好奇心,数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。我记得有位大师说过:结构为王。何谓结构,结构就是我们常说的逻辑,不论说话还是写文章,都要有条理,有目的,不可眉毛胡子一把抓,不分主次。
  通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的,我们要考虑错综复杂的成因,分析所面对的各种复杂的环境因素,并在若干发展可能性中选择一个最优的方向。这就需要我们对事实有足够的了解,同时也需要我们能真正理清问题的整体以及局部的结构,在深度思考后,理清结构中相互的逻辑关系,只有这样才能真正客观地、科学地找到商业问题的答案。

  4、擅长模仿
  在做数据分析时,有自己的想法固然重要,但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的,它能帮助数据分析师迅速地成长,因此,模仿是快速提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法,而并不是说直接“照搬”。成功的模仿需要领会他人方法精髓,理解其分析原理,透过表面达到实质。万变不离其宗,要善于将这些精华转化为自己的知识,否则,只能是“一直在模仿,从未超越过”。

  5、勇于创新
  通过模仿可以借鉴他人的成功经验,但模仿的时间不宜太长,并且建议每次模仿后都要进行总结,提出可以改进的地方,甚至要有所创新。创新是一个优秀数据分析师应具备的精神,只有不断的创新,才能提高自己的分析水平,使自己站在更高的角度来分析问题,为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。现在的分析方法和研究课题千变万化,墨守成规是无法很好地解决所面临的新问题的。

技能要求:

1、懂业务。
从事数据分析工作的前提就会需要懂业务,即熟悉行业知识、公司业务及流程,最好有自己独到的见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析的结果只会是脱了线的风筝,没有太大的使用价值。
2、懂管理。
一方面是搭建数据分析框架的要求,比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导,如果不熟悉管理理论,就很难搭建数据分析的框架,后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。
指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,并能灵活运用到实践工作中,以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有:对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有:相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4、懂工具。
指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论,而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具,面对越来越庞大的数据,我们不能依靠计算器进行分析,必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、懂设计。
懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点,使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问,如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等,都需要掌握一定的设计原则。

回答4:

数据分析师最重要的技能其实并不是编程,敲代码的能力,不局限于工具的使用上,如果只会工具,就算再厉害,也只能当个“工具人”,在业内俗称表哥表姐,特替代性高而且工资很低。
那么究竟什么才是数据分析师最重要的技能呢?我给大家简单地总结了一下,数据分析最重要的其实是软能力:
1.业务能力
现在大部分线上课只能教大家工具的使用,虽然使用工具也是很基础、很重要的技能,但是只要你有一定的数据分析师工作经验就会明白,要成为数据分析师,实操才是最重要的,如果你没有真实的企业数据分析经验,那你的分析结果也不过是纸上谈兵。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务,即熟悉行业知识、公司业务及流程,最好有自己独到的见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析的结果只会是脱了线的风筝,没有太大的使用价值。
2.分析思考能力
拥有业务能力的同时,也要有自己的分析思考能力,你在取得数据后,不仅仅要站在业务的角度去考虑,也要去从中发现规律和异样,过去的数据表达了什么结果,现在的数据又会隐藏着哪些危机?只有你经过了自己的思考和推算,有自己辨别和感知的能力,你的数据分析出来的结果才会更加的准确,更贴合事实本身。
每个行业要思考的维度也不同,所以要和业务结合在一起,不能脱离业务本质,你可以富有想象,有自己的创造力,但也一定要贴合业务,参照过去发生的事,不要自己天马行空,这也是需要注意的一点。
3.沟通表达能力
数作为企业的重要枢纽,连接着公司的产品和运营等部门,在企业起着至关重要的作用。你的分析结果要被多个部门采纳,可能包括产品、运营、业务还有你的领导,如果没有良好的沟通表达能力和团队协作能力,那么你的分析结果可能就只能是自己一个人的“狂欢”,而不是站在公司角度的“盛宴”,而且有的时候一个人的理解未必全面,所以需要和整个团队去协作,多听取其他部分的意见和问题,这也是辅助你分析结果的因素之一。所以这个能力千万不要小看,这绝对是最基础也是必备的能力之一。

回答5:

是可以考取一个CDA或者是CPDA的数据分析的证书的。我之前学习数据分析师的时候也是有在中鹏考取CDA的证书的,还是可以学习到蛮多东西的。
数据分析师简单来讲就是你要运用专业的数据分析工具搜集信息,并且对搜集的信息根据自己的专业知识进行分析,分析完给出相应的结论。
像专业的行业研究啊,给出相应的预测啊,最后指导决策的岗位,还有一些软件的操作等等。