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数据分析师 是数据师Datician['detɪʃən]的一种,指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。 展开全文
数据分析师 是数据师Datician['detɪʃən]的一种,指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
信息
类    别
职业
职    责
从事行业数据搜集、整理、分析
中文名
数据分析师
外文名
Datician/Daticist/Data Analyst
数据分析师作用
这是一个用数据说话的时代,也是一个依靠数据竞争的时代。世界500强企业中,有90%以上都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务,建立数据部门,培养数据分析团队。各国政府和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源,数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。 [1] 
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  • 数据分析师成长手册

    2018-09-03 21:44:49
    数据分析师成长手册详细记录了一名分析师成长过程中需要的知识体系,以及在学习众多关于数据挖掘和数据分析课程需要的理论体系,是学习数据分析和数据挖掘的规范类手册。
  • CPDA数据分析师用书

    2018-04-26 16:42:25
    CPDA数据分析师用书,考试大纲,CPDA数据分析师用书考试大纲
  • 七周成为数据分析师

    2018-01-14 22:16:54
    七周成为数据分析师 七周成为数据分析师 七周成为数据分析师
  • 七周成为数据分析师-全套视频+课件
  • 从一个什么都不懂的小白,到现在字节跳动的数据分析师,我用了大概1年的时间,在这里想给大家分享一下我的转行经历,希望能有一些帮助。 出于隐私考虑,我就全部打码了。。。先说一下个人背景,本科是工科相关,非...

    从一个什么都不懂的小白,到现在字节跳动的数据分析师,我用了大概1年的时间,在这里想给大家分享一下我的转行经历,希望能有一些帮助。

    我的数据分析师转型之路,从零到字节跳动数据分析师
    出于隐私考虑,我就全部打码了。。。

    先说一下个人背景,本科是工科相关,非计算机非统计学,硕士是金融相关,基本也算是和数据分析没什么关系,毕业之前有过迷茫,因为自己其实也不知道到底适不适合金融行业,而且上学的时候没有认真搞过什么银行、券商的实习,基本毕业就是凉凉的节奏。所幸毕业前,在和友人的一次偶然交谈中,得知了数据分析这个职业,发现自己似乎比较感兴趣,当时也没有其他路可以选,就决定孤注一掷,all in 数据分析,在此也感谢一下那位友人,人生确实是在于你能否做对几个关键的选择。

    决定转型后,先是到网上恶补了一下数据分析师这个行业的整体情况,现在数据分析师其实很杂,不同企业对数据分析师有不同的定位,但大概总结一下的话,是可以分为两种:

    偏技术型数据分析师和偏业务性数据分析师

    技术型分析师更接近于数据挖掘工程师、算法工程师、大数据工程师这种概念,一般来说是需要比较好的数据结构知识和算法知识,对于非计算机专业的同学,转型会有一定难度。其实一开始我考虑的是这种分析师,但在后面刷了几百道leetcode题之后,决定放弃这条路(太难了)。

    第二种就是偏业务型的数据分析师,也是市面上岗位最多的数据分析师,这种分析师的门槛会相对比较低一点,但做不好的话,很有可能就变成报表分析师,提数分析师。不过毕竟门槛还是比较低的,对于想转型的同学,业务型数据分析师会更加友好一些

    明确了转型方向后,对于从零转型的同学来说,会有两个比较迫切的问题,我该从什么地方下手和我简历上啥都没有怎么办。对于第一个问题,我的选择是先列了一个我认为的业务型数据分析师所需要的能力矩阵,再针对性准备,简单来说主要包括这几个层面:

    我的数据分析师转型之路,从零到字节跳动数据分析师

    基本工具

    数据分析师三板斧:Excel、SQL、Python

    Excel、SQL、python是数据分析师必知必会的3个基本工具,下面我们一个个来看:

    Excel

    对于Excel的学习,如果你的意向的岗位不是那种纯excel的数据分析师岗位的话,建议大家不需要花费太多时间在excel上,我个人是几乎没花什么时间在excel上,主要的是要掌握vlookup、透视表和一些常用图表,不会的函数就直接百度。

    SQL

    核心!sql一定要熟,笔试基本必考,面试时候大概率让你手撕sql,写不出的话很容易凉凉。对于sql的学习,完全没有基础的同学可以先看这本《sql必知必会》,了解sql的一些基本知识,增改删查,主要看查询的部分。

    我的数据分析师转型之路,从零到字节跳动数据分析师

    看完这本书后你对sql的语法应该有了一些基本的了解,但如果不多练习的话,面试手写sql的那种场景,脑子很容易宕机,在这里强推几个练习网站。

    1.牛客网编程

    牛客网在线编程,强力推荐,可以自动批改sql正误,纯中文,还有题目讲解,这个题库我刷了2遍

    我的数据分析师转型之路,从零到字节跳动数据分析师

    2.Leetcode

    也是一个比较知名的网站了,学计算机的可能都知道。英文的代码在线练习网站,但今天看了一下发现有中文了,但是很多题目都变成了收费题目,牛客网刷完感觉不够的话可以再来这看看

    我的数据分析师转型之路,从零到字节跳动数据分析师

    总结一下:对于sql的掌握就是看书了解基础,多刷题巩固,在面试中一般问题不大,当然也不排除有一些变态sql笔试题,这种就看缘分了。

    Python

    相对上面两个工具,python的学习难度会稍微大一些。python能干很多事,对于数据分析师来说,主要应掌握基础语法和数据科学的模块,主要包括pandas numpy 和机器学习库sklearn等,有同学可能会问业务型数据分析师也需要会算法吗?答案是虽然不是必须项,但是加分项,尤其是在从零转型情况下,是增加自己份量的一个筹码。

    对于python的学习,建议大家不要报班交智商税,在coursera上有大把的资源,我学习的是密歇根大学的python课程《Python for everybody》,看完入门的话不是问题,课程是免费的。

    我的数据分析师转型之路,从零到字节跳动数据分析师

    学完这个课程你对python就有基本的了解了,但和sql一样,还是需要多练多运用才能真正融汇贯通。那么怎么练习python呢,在这里推荐一个可能很多人都知道的数据竞赛平台,没错就是kaggle,相信不少人都看过泰坦尼克号生存预测这个项目,这个项目的来源就是kaggle。在kaggle上打比赛,既能让你练习python,又能让你有一些项目可以放到简历上,一举两得。

    我的数据分析师转型之路,从零到字节跳动数据分析师
    红圈内就是泰坦尼克项目

    入门的话可以先从泰坦尼克或者房价预测入手,但放到简历上的话,建议大家挑几个正式的比赛去做一下,这两个项目过于泛滥,含金量比较低了。我在kaggle里面打过很多个项目,最后选择了一个信用卡违约风险预测的项目,《Home Credit Default Risk》放到了简历上,除了kaggle之外,还有其他很不错的数据比赛平台,后面在项目篇会给大家再详细讲一下。

    数据分析理论知识

    统计学和机器学习两手都要抓、两手都要硬

    理论知识这块,数据分析师最需要掌握知识是统计学和机器学习,但掌握到什么程度、掌握哪些领域,还是有些门道。

    统计学

    如果不是统计学专业的同学,一般面试官心里都有数,不会问你很难的问题,大学统计学范畴。对于统计学基础不怎么好,或者已经忘干净的同学,可以看网易公开课里可汗学院的课程恶补一下,我在准备的时候复习了一遍,感觉效果不错,捡回了不少遗忘的知识。​如果说没有时间看完全部课程,应该重点掌握哪块知识呢?假设检验,假设检验,假设检验,重要的事情说3遍,假设检验绝对是面试中统计学最高频的问题,和以后的工作也会最息息相关(a/b test)。

    我的数据分析师转型之路,从零到字节跳动数据分析师

    机器学习

    机器学习相关的知识学习成本会比较高,对某些同学来说可能会有一定难度,但对于业务型数据分析师来说,一般不会要求你去推导算法公式,能做到明白不同算法的适用场景、优缺点、原理大概懂就基本可以了。

    在机器学习这一块,我的学习路径是这样的:


    视频课程:

    首先入门强推吴恩达大牛的coursera(www.coursera.org)机器学习课!!千万别花钱报班了,入门看这个就够了!

    我的数据分析师转型之路,从零到字节跳动数据分析师

    看完觉得不过瘾想要进阶的话,可以继续看吴恩达大牛斯坦福大学的公开课,难度会比coursera上的课程更高一些,对于可以翻墙的同学,可以去youtube上找台湾国立大学林轩田老师的《机器学习基石》和《机器学习技法》,难度会再高一些。我当时是连续刷完了这3门课程,虽然刷完之后部分知识还是有理解不够深入的情况,但应付面试已经差不多了。

    我的数据分析师转型之路,从零到字节跳动数据分析师
    youtube机器学习课程

    书籍

    阅读书籍可以帮助你更好的把知识沉淀下来,除了上面视频课程之外,我还刷了2本书籍。第一本是西瓜书,第二本书是李航的统计学习方法,这两本就不用多说了,经典读物。内容可以挑着看,主要看一下常用的机器学习模型,svm、随机森林之类的。

    我的数据分析师转型之路,从零到字节跳动数据分析师

     

    我的数据分析师转型之路,从零到字节跳动数据分析师

    数据分析项目实战

    kaggle打的好,工作也好找

    如果你已经学完了上面的python和机器学习课程的话,就可以进入实战阶段了,我的选择是去打比赛,既可以巩固学到的知识同时又可以解决简历中没有相关项目的问题。

    打比赛和真实的数据分析工作其实非常接近,对于大部分常规数据科学比赛而言(比如泰坦尼克号/房价预测这种),大部分人的模型最后其实都大差不差,lgb/xgb搞一搞,再做个模型融合,决定成绩好坏的关键往往是在特征工程上,有时候一个magic feature就能让你的排名上升数百名。magic feature从何而来?是来自你对比赛业务的理解,只有你真正理解了业务,才能构思出好的特征,从而取得好的名次,这个业务型数据分析师的本质也是相通的,理解业务,改进业务。

    我举个简单的例子,以我做的信用卡风险项目为例,比赛目标是根据用户的个人信息和一些行为数据来判断用户是否会违约。其中有一个特征是用户的工资,第二个特征是用户信用卡已使用的额度,从业务的角度考虑,如果一个用户使用信用卡的额度远高于他的工资,那么这个用户是不是很有可能就没有钱还信用卡,违约风险会比较大?基于这个假设,我设计了一个 信用卡使用额度 / 工资的特征,经过可视化发现,确实是这个比值越大,用户违约的风险就会越高,把这个特征放到模型里面,我的模型分数有了显著的提高。

    这个就是一个基于业务理解做出假设、通过数据验证假设、改进业务的闭环,这也是你在面试中,应该向面试官表达的。

    下面推荐几个常见的数据科学比赛平台:

    1. Kaggle

    首推,强烈推荐!kaggle的优势不仅在于比赛众多,更重要的是里面会有很多选手分享他们的思路和代码,是分享做的最好的一个平台,我的python和数据挖掘基本就是从kaggle练起来的。

    2. 阿里天池

    国内最有牌面的数据比赛平台,如果你能在阿里天池拿一个不错的名次,含金量就相当高了,但是难度很大,对于转型的同学基本不太可能,可以看看新人赛和一些分享之类的。

    3.DataFountain

    某数据比赛平台,难度相对天池会低一些,且比赛内容对于国内hr来说,可能会更熟悉一些,在这个平台上,我打了一个招商银行的比赛,1867个参赛选手中拿到了第34名,算是成绩最好的一次。

    我的数据分析师转型之路,从零到字节跳动数据分析师

    数据分析思维

    没有比这个更重要的能力了

    分析思维是数据分析师最最核心的竞争力,上面所学习的python、sql、机器学习知识等都是在工具层面,要想使用好他们,还需要分析思维的驾驭。在面试中,对分析思维的考察也是相当重要的一环。

    对于分析思维的学习,我建议新人也是从读书开始,我看过的且比较推荐的书包括:

    数据分析类:

    《精益数据分析》、《增长黑客》、《数据化管理:洞悉零售及电子商务运营》、《数据挖掘与数据化运营实战 思路、方法、技巧与应用》

    产品思维类,如果是想要从事互联网行业的数据分析师的话,产品思维也是必须要具备的,面试考察点之一

    《从点子到产品:产品经理的价值观与方法论》、《俞军产品方法论》、《产品思维》

    逻辑思维类:在面试中逻辑清晰的回答面试官的问题,会为你大大的加分

    《金字塔原理》、《学会提问》、《麦肯锡思维》

    看完这些书,我相信你已经具备了基本的数据分析思维。但书中的知识和实际工作毕竟还是有一些差距,在这里我结合我的工作经验,给大家列几个数据分析师真实工作场景中常遇到的问题,问题会比较偏向互联网行业,其他行业的同学可以作为参考。

    1、假设抖音的人均活跃时长下降了,你该如何分析这个问题?

    2、网易云音乐之前有一个每天给你推10首歌的功能,如果让你设计指标来衡量这个功能的效果,你会设计哪些指标?

    3、很多信息流app在新用户第一次注册时,都会让他们去选择兴趣标签,如果想让你做这个功能的专题分析,你会怎么设计你的报告框架?

    最后,希望大家都能找到理想的工作。

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  • 什么是数据分析师 有人说,数据分析师就是分析数据的人呗。 有人说,数据分析师是从浩如烟海的数据中发掘价值的淘金者。 有人说,数据分析师是对搜集到的数据进行整理、分析,在依据所属行业提出的要求进行研究、...

    什么是数据分析师

    有人说,数据分析师就是分析数据的人呗。
    有人说,数据分析师是从浩如烟海的数据中发掘价值的淘金者。
    有人说,数据分析师是对搜集到的数据进行整理、分析,在依据所属行业提出的要求进行研究、评估和预测的人。
    有人说,数据分析就是在一些大数据里面进行统计,归纳还有对这些数据进行挖掘,发现数据里面的潜在价值
    那么到底什么是数据分析师呢,顾名思义,就是对大量数据进行分析的工程师,专业角度来说,数据分析师是数据师Datician的一种,指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
    接下来让我们了解一下这个听上去高大上的岗位都应用在哪些领域呢?

    数据分析师的应用都有哪些

    了解了什么是数据分析师,接下来让我们了解一下数据分析师的应用领域。
    当下比较火的行业,IT互联网,与人们生活息息相关的金融,电商,咨询,偏科研的一些方向,医学,化学,科研,,,几乎无处不在。
    数据分析师,从非专业角度可以分为业务类和技术类,前者侧重于业务,简单的分析软件就可以实现 ,比方说sql,和excel,后期发展可以走产品经理或者运营经理方向。后者主要偏重于算法,编程,后期可以走数据科学家的方向。
    但是不管哪一类,都需要具备数据分析的能力。

    数据分析师需要具备的能力

    这是一个快速发展的时代,是由数据取代一切的时代,是由数据来说话的时代,是人们常常挂在嘴边的DT时代。所谓DT时代,D是Data,T是Technology,是以数据服务于大众,激发时代发展的技术。那么为了更好的去应用这门技术,我们需要掌握更多的技能,才能更好的去运用这门技术服务于大众。
    技能一:统计学。统计学学习最基本的统计学知识。我认为统计是数据分析的基石,统计分析可以解决日常大部分的分析需求,所以强烈推荐先从统计学开始。
    技能二:Excel。如果Excel只能学习一个功能,那唯一能入选的就是数据透视表,掌握了Excel当中的vlookup和数据透视表是最具性价比的两个技巧。这两个搞定,基本10万条以内的数据统计没啥难度,80%的办公室白领都能秒杀。
    技能三:SQL。Excel对十万条以内的数据处理起来没有问题,但是互联网行业就是不缺数据。但凡产品有一点规模,数据都是百万起。这时候就需要学习数据库,SQL是数据分析的核心技能之一,从Excel到SQL绝对是数据处理效率的一大进步。掌握了数据库的增删改查以及一些函数的应用,剩下的就是多多练习,具备了以上所说的两项技能,那你就可以胜任初级分析师岗位了,但相对会是一些业务数据分析岗位。
    技能四:python。Python是一个很强大的数据分析软件,从数据获取来说,python具有爬虫功能,并且可以进行批量的数据预处理工作。有些时候我们拿到的数据并不是特别干净和规整的,那此时就需要使用强大的python来进行数据的清洗圾预处理工作。除此之外,如果后期我们想走数据挖掘以及算法方向,那一定要重点去掌握python的一些算法,线性回归,逻辑回归,聚类,决策树,神经网络,支持向量机SVM,推荐系统,关联规则,协同过滤,时间序列等等。
    技能五:R。对于R来说,可以实现python的大全部功能,但是在数据量比较大的情况下,R的性能会略差。python是一门语言,可以配合大数据集群下的数据挖掘工作,而R更像是一个软件,专注于数据分析领域。二者均是当下数据分析必备及热门工具,建议全部掌握,更有利后期走向数据挖掘岗位

    好的,综上所述,列举了成为一名数据分析师需要具备的硬技能,你对数据分析师应该有更深的认识了吧,无论你是小白还是具备一定能力的人,你都可以通过自己的努力,成为你想成为的人。
    作为一个应用范围这么广泛的岗位,我们要想成为或者转行成为一名优秀的数据分析师,你需要懂业务,懂管理,懂分析,懂工具,懂设计,也就是说你需要是一个全面型人才,才能更好的胜任这个岗位,为自己和家庭提供更好的生活保障,更好的服务于社会大众。预祝大家早日成为当今不可或缺的数据分析师人才。

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  • 数据分析师人才需求的分析报告

    千次阅读 2020-08-31 14:34:40
    一、背景 政治(Politics):目前全国有二十多各地区出台了...社会(Society):数据分析师几乎覆盖了所有的行业,从数据类公司、咨询公司到物流、传媒公司等,无一不渗透着数据分析的内容。在被视为“数据元年”的今

    一、背景

    政治(Politics):目前全国有二十多各地区出台了大数据相关的政策,而且很多地区都设立了专门的大数据管理机构。

    经济(Economy):据相关数据统计显示,中国大数据产业受宏观政策环境、技术进步与升级、数字应用普及等众多利好因素影响,2018年整体规模达到4384.5亿元,较2017年同比增长24%,预计到2020年规模将达到6605.8亿元。

    社会(Society):数据分析师几乎覆盖了所有的行业,从数据类公司、咨询公司到物流、传媒公司等,无一不渗透着数据分析的内容。在被视为“数据元年”的今天,数据分析师曾被Times时代杂志誉为“21世纪最热门五大新兴行业”,国内数据分析行业专业人才每年以千位数非速增长着,未来中国对数据分析师的需求更是呈井喷之势。

    技术(Technology):一些已经较为成熟的数据分析处理技术,例如商业智能技术和数据挖掘技术,已经在多个行业领域里得到广泛和深入的应用。但对于像Hadoop、非结构化数据库、数据可视化工具以及个性化推荐引擎这样的新技术,其较高的技术门槛和高昂的运营维护成本使得国内只有少数企业能够将其运用到深入分析行业数据中。

    二、理解项目、提出问题

    项目描述:对国内数据分析岗位的人才需求进行大致了解,分析招聘网站上和数据分析相关的职位信息,确定需要分析的指标,提出如下问题:

    1. 哪些城市对数据分析师职位的需求量比较大,统计不同城市的职位数量;
    2. 数据分析师总体薪资情况,以及不同城市的平均薪资对比;
    3. 找到数据分析师工作需要的工作年限、学历;
    4. 哪些行业招聘数据分析师,统计不同行业的职位数量。
      利用爬虫技术从招聘网站上爬取数据,保存到Excel表格。

    链接:https://pan.baidu.com/s/1qkCgMPsV9JhUcH_r33459A
    提取码:jeji
    附上数据集,该数据是2020年3月29日从“前程无忧”网站上检索出来的结果,检索词为数据分析师(全文)。

    三、清洗数据

    1.选择子集

    在Excel表格的所有字段中“标题链接”对分析问题的意义不大,可以选择隐藏。需要用的字段有职位名称、公司名称、工作地点、薪资、工作年限学历人数、工作职责、职能类别、关键字、公司性质、公司规模、行业。

    2.一致化

    (1)职位名称
    职位名称字段的在数据集中的格式各异,该字段的数据项除了职位名称,还有很多多余的描述,例如职位ID、薪酬和待遇的描述、有关职责内容的相关标记,给数据一致性带来了很大不便。
    在这里插入图片描述

    总之考虑到以下原因,决定不从职位名称维度做分析:一各公司的职位名称以及职位ID本身就各不相同,基本上不可能做到一致;二职位名称包含的信息具有迷惑性,有可能职位名称和岗位职责并不相符,并不严格属于数据分析岗位;三该字段的补充描述的信息可以在其他字段,如薪资、职能类别、工作地点中找到。
    (2)工作地点
    经观察,工作地点字段可以分隔成两部分,一部分是工作城市/省份,一部分是具体的城区,这部分有些是缺省的。
    在这里插入图片描述

    利用FIND、LEFT、RIGHT、MIND函数截取字符,城市/省份=IF(ISNUMBER(FIND("-",D2)),LEFT(D2,2),D2),城区=IF(ISNUMBER(FIND("-",D2)),MID(D2,4,5),"")。
    在这里插入图片描述

    (3)薪资
    薪资字段的标准化主要需要解决两方面的问题:一是单位不一致的问题,出现的单位有千/月、万/月、万/年、元/天;二是有一些数据项使用范围表示,无法参与运算。
    为解决以上问题,首先把“以上”、“以下”的描述删除,获得一个确切的数字。
    其次,将使用数值范围表示的薪资数据项,分为最低薪资、最高薪资,之后求平均得到平均薪资;若薪资数据项用确切的值表示,则认为最高薪资、最低薪资、平均薪资均是相等的。具体做法:
    最低薪资=IF(ISNUMBER(FIND("-",G2)),LEFT(G2,FIND("-",G2)-1),""),
    最高薪资=IF(ISNUMBER(FIND("-",G2)),MID(G2,FIND("-",G2)+1,FIND ( “/” , G2) -FIND ("-",G2)-2),""),
    平均薪资=(最高薪资+最低薪资)/2
    筛选出最低薪资字段为空白,薪资字段不是空白的记录,
    最高薪资=最低薪资=平均薪资=MID(G5,1,FIND("/",G5)-2),
    通过以上步骤将文本类型转化为数值类型之后,统一单位为千/月,最低薪资=IF(N2=“千/月”,H2,IF(N2=“万/月”,H210,IF(N2=“万/年”,H210/12,IF(N2=“元/天”,H2*30/1000,""))))。
    (4)工作年限学历人数
    在这里插入图片描述

    从中提取出“学历”这一字段,=IF(ISNUMBER(FIND(“硕士”,O9)),“硕士”,IF(ISNUMBER(FIND(“本科”,O9)),“本科”,IF(ISNUMBER(FIND(“大专”,O9)),“大专”,IF(ISNUMBER(FIND(“高中”,O9)),“高中”,IF(ISNUMBER(FIND(“博士”,O9)),“博士”,IF(ISNUMBER(FIND(“中专”,O9)),“中专”,""))))))。
    从中提取出“工作年限”这一字段,=IF(ISNUMBER(FIND(“经验”,O505)),MID(O505,FIND(“经验”,O505)-4,3),"")。但有一些数据项会出现问题,手动调整工作年限为“10年以上经验”。
    在这里插入图片描述

    3.删除重复值

    “标题链接”字段具有唯一性,对该字段进行重复值识别,具体做法为突出显示单元格格式-重复值,再把填充颜色为深红色的单元格筛选出来,把重复值删除,一共删除十一条重复的数据。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    4.异常值处理

    在数据集中一些岗位和数据分析并没有关联,例如招聘银行客服专员、金融客服等,因此对数据进行筛选,筛选出职位名称、职能类别、关键字中含有“客服”、“催收”的数据,再根据职位描述进行判断和删除,删除重复值后保留5732条数据。

    四、具体分析

    本文分析主要运用数据透视表,以及可视化,回顾之前想要分析的问题:

    1. 哪些城市对数据分析师职位的需求量比较大?
      在这里插入图片描述

    从地图上可知,数据分析岗位需求主要集中在广东、北京、上海等区域。
    使用数据透析表,筛选出出现次数前10%的城市,定义为热门城市,包括北京、成都、广州、杭州、合肥、南京、上海、深圳、苏州、武汉、西安、重庆一共十二个城市。
    在这里插入图片描述

    下图可以看出一、二线城市是对数据分析人才需求旺盛的城市,尤其是四大一线城市——北上广深,数据分析岗位的职位数目远超其他城市。
    在这里插入图片描述

    1. 数据分析师在不同城市的平均薪资对比
      (1)各个薪资阶段的占比
      使用COUNTIF函数,分别计算不同薪资范围的职位数目
      在这里插入图片描述

    从下图可以看出数据分析岗位的薪资分布,6-10千/月和10-20千/月薪资的职位数量是最多的,说明整体看来数据分析属于较高薪的岗位,未来发展前景良好。其中不少职位的薪资处于20-50千/月,甚至50千/月以上,数据分析岗位有很多是面向高端人才进行招聘。也有不少职位的薪资处于0-4千/月,这些职位有一些是兼职、实习岗位,有一些从事的是数据录入、数据对比等简单的文职工作。
    在这里插入图片描述

    (2)热门城市的平均薪资
    计算十二个热门城市的平均薪资,从下图可以看出,数据分析岗位平均薪资最高的城市为北京,其次为上海、深圳。
    在这里插入图片描述

    整体来看最高平均薪资和次高的平均薪资相差较远,提出假设:北京高端数据分析师比例较大,因此拉高了平均值。
    统计十二个热门城市各个薪资水平的职位数目:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    上图可以看出,在北京薪资为20~50千/月的数据分析岗位的占比,明显比上海、深圳这一薪资的占比要高。而且,可以明显看出,排名靠前的城市高薪职位的占比比排名靠后城市的要高,且越往后占比逐渐呈下降趋势;排名靠后的城市低薪职位的占比比排名靠前城市的要高,且越往后占比逐渐呈下降趋势。
    (3)薪资和公司规模的关系
    在这里插入图片描述

    总体看来,随着公司规模的增大,平均薪资逐步升高。公司规模10000以上的企业数据分析职位的薪资明显高于其他规模的公司。

    3. 哪些行业招聘数据分析师?

    (1)统计不同行业的职位数量
    统计各个行业的职位数目,筛选出职位数目最多的前15个行业,如下图所示。图中可知,互联网/电子商务行业对数据分析岗位人才的需求量远超其他行业,计算机软件、金融/投资/证券行业对数据分析人才的需求量也很大。
    在这里插入图片描述

    (2)哪些行业平均薪资会比较高
    计算各个行业的平均薪资并排序,平均薪资最高的前10类行业如下图,其中计算机硬件行业的数据分析岗位平均薪资最高,其次为餐饮业、石油/化工/矿产/低质、银行。
    在这里插入图片描述

    1. 找到数据分析师工作需要工作年限、学历、技能?
      (1)数据分析岗位的工作年限要求
      在这里插入图片描述

    从上面饼图可以看出,0-4年工作经验的需求占绝大多数,数据分析岗位对应届生/在校生的需求占比为16%。
    (2)哪些行业对职位分析岗位的工作年限要求比较高?
    由于行业的种类达60类之多,可以选择出现次数最多的前10个行业,统计各个工作年限的占比。图中可以看出计算机服务、互联网/电子商务、计算机软件、通信/电信/网络设备行业需要较长时间的工作经验;制药/生物工程、金融/投资/证券行业相对来说所要求的工作经验较短。
    在这里插入图片描述

    (3)数据分析岗位的学历要求
    在这里插入图片描述

    图中可以看出学历要求的分布情况,本科学历占比最多,达到66%;高中、博士、中专学历的占比很少,说明绝大多数的数据分析岗位本科、大专学历即可担任。
    (4)哪些行业对职位分析岗位的学历要求比较高?
    同样对出现次数最多的前15个行业,统计不同学历的占比。图中可以看出,制药/生物工程、教育/培训/院校、专业咨询行业对数据分析人才的学历要求相对较高,批发/零售、服装/纺织/皮革行业对数据分析人才的学历要求相对较低。
    在这里插入图片描述

    (5)数据分析岗位需要哪些技能对职能类别字段做词云分析,得出下图的词云,数据分析岗位要求熟练使用excel等分析工具和sql等数据库语言;熟悉业务,具有良好的沟通能力、团队合作能力;本科以上学历,具有一定的工作经验。
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    五、总结

    • 一线城市对数据分析人才需求最为旺盛,薪资水平也更高,这是因为一线城市中高薪职位的占比很高。
    • 数据分析岗位薪资大多集中在6-20千/月的区间范围之内,且更大规模的企业趋向于提供更高的薪资。
    • 互联网/电子商务、计算机软件、金融/投资/证券行业对数据分析岗位需求巨大,计算机硬件行业的数据分析岗位平均薪资最高,另外一些传统行业,如餐饮业、石油/化工/矿产/地质、银行等行业的数据分析岗位薪资水平相对更高。
    • 数据分析岗位大多需要0-4年的工作经验,以及大专、本科以上学历。计算机服务、互联网/电子商务、计算机软件、通信/电信/网络设备等行业需要较长时间的工作经验;制药/生物工程行业对工作经验的要求较宽松,但对学历要求很高。
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  • 一路走来,我把自己的经历按照时间线写下来,中间穿插我的经验,在记录自己工作的同时,希望能给想要进入数据分析师岗位的学弟学妹们一点点的小收获。 一、本科4年,初识数学建模,爱上统计 关键词:数学建模、...

    作为一名热爱数据分析、通过努力拿到心仪offer的学生,是许许多多通过努力实现目标的学生中的普通一员。一路走来,我把自己的经历按照时间线写下来,中间穿插我的经验,在记录自己工作的同时,希望能给想要进入数据分析师岗位的学弟学妹们一点点的小收获。

    一、本科4年,初识数学建模,爱上统计

    关键词:数学建模、大数据时代

    从小就特别喜欢数学,高考146,大一时特别顺理成章的参加了数学建模的校内比赛,接着一直到大三,参加各种数学建模比赛,也是在比赛中,认识了我一辈子的好朋友——我的队友。大二时拿了大学生数学建模四川省一等奖,大三拿了美国大学生数学建模比赛一等奖。直接引导我想走数据这条路的,是我在大二时修的统计学基础的课程,老师讲得特别好,上课时讲解样本、抽样这些概念时,我听得津津有味,也是那时候,大数据的概念慢慢火起来,我买了当时最火的一本书——《大数据时代》。那时,第一次听说了啤酒与尿不湿的故事。接着,上网百度了大数据时代,好嘛,说行业欣欣向荣,人才需求旺盛,好嘛,哥来了,无论如何要投入大数据的怀抱!

    那时候对统计的基础知识还是有的,SPSS能给熟练使用,由于数据建模比赛,小小的学了点matlab、sas,不过现在还没整太明白(哥可是负责建模和写论文的好嘛!)那时候还对SQL完全没概念。

    二、保研,转到信息管理专业

    关键词:转专业、哈工大、数据挖掘概念与技术、统计学

    大三暑假,参加了很多保研夏令营,算是缘分,来到哈工大管理学院管理科学与工程下面的信息管理专业读研究生,融入到了一个满是互联网说辞的环境中。

    当时的梦想就是去阿里巴巴工作,原因很简单,离家近、海量、超级有价值的电商数据,马云大大,等我!

    研一课程特别多,那先好好上课吧!过去1年多,几乎所有课程内容我都忘记了(囧)。唯有2门课程认真听讲了,其一是我们院长叶强老师讲的数据挖掘,推荐教程是《数据挖掘概念与技术》,韩家炜老师写的,行业大拿啊,数据分析、数据挖掘行业的入门书籍呀!那时候知道了k-means聚类、神经网络、关联规则这些牛逼哄哄的算法,嗯,搞数据的大概就是做这些的吧,听起来还有点小激动呢!其二是葛虹老师讲的高级统计学,扎扎实实的又把统计学的基本方法学习了一遍,相关分析、回归分析、时间序列、多元回归、logistics回归,然后每2周一次的上机实验,拿数据用SPSS、Excel分析,实际的操作了数据分析。

    三、学习,积累,陷阱,进步

    关键词:学习、定位

    我们专业毕业做据分析师这个岗位的还是少(我们专业可是叫信息管理,去ERP公司比如SAP才是王道哎呦喂)。只能在网上搜索。

    首先,我知道了中国统计网,这是个不错的网站,关于技术的、业务的、统计基础知识的,都有,对于我要成为一名数据分析师很有帮助。

    再然后,我在知乎上找到了这个人,卡牌大师,找到了这样一个答案https://www.zhihu.com/question/29265587/answer/44010658,从此,我就跳到了一个大大的坑里面,陷入了无穷无尽的Python和R学习中,导致对于我,有点本末倒置。以为数据分析师是整天用python和R写各种高大上的代码的。

    但实际上,这是因为现在业界对于数据分析师、数据挖掘师这类岗位的界定不清楚。但就以我现在3段数据分析师的工作经历来看,这两类还是可以很清楚的区分开来的,也给学弟学妹们提个醒,找好自己的定位:

    1、数据分析师,主要技能SQL、Excel,从数据库里写SQL语句得到数据,然后在EXCEL里加工可视化后做成报表或者报告,利用你的商业敏感度,给出可靠的结论。听起来很简单是不是,但这其中需要的商业敏感度,确是最需要积累的。具体方向有3个:数据产品、决策支持、数据运营。其中,数据产品 PK需求把控&项目管控能力;决策支持 PK商业sense(例如做营销,360网址导航这种每月几百万的框架到底要不要签?);数据运营 PK提炼特征能力综上,你会发现在互联网公司,数据分析师要处理的问题,跟营销、产品、运营一样。

    2、算法工程师,主要技能数学功底+统计功底+实打实的写代码能力+看论文读最新算法论文的能力。要求相当高。对应岗位推荐算法工程师、搜索算法工程师、文本挖掘、语音识别、图像处理这类算法工程师。比如阿里,做推荐的算法工程师基于访客、商品、商家的在线、离线信息等等数据库的数据,来得到一套推荐的逻辑,通俗点说,怎么给出个公司,给每个商品算个得分,排列出来给买家看到,买家会想要买更多的商品。而这背后的算法,其实市面上大部分机器学习的书都覆盖不到,是需要算法工程师基于算法基本功(数据结构、核心算法范式)+商业感觉(业务逻辑、综合行业运营、分析师的假设经验)+利用数据不断的实验迭代得到最好的结果、获得参数、还要担心本身样本不随机带来的系统偏差等等问题。

    听了介绍,你应该比较理解了!其实最简单的找到自己定位的方法,就是找到你心仪公司的校招岗位,看底下的岗位要求,找到你最感兴趣的、跟你的能力和经历最匹配的,就可以啦!So easy!妈妈再也不要担心我找不到方向啦!哈哈哈!

    四、研一寒假,第一次实习经历

    关键词:第一次实习

    对于找工作,我很着急,生怕找不到工作,于是乎,快寒假的时候,那时候我才转专业1个学期哟,我就开始在网上投实习简历了,我在拉勾网上投的简历。

    是一个创业公司,主营业务是数据驱使的营销策划公司。跟我还挺对口的,营销和数据的结合嘛获取数据的主要途径是网络爬虫获取,分析方法是文本数据挖掘。举个例子,当时我在的项目组是电动汽车的销售现状分析。首先,了解到汽车之家、爱卡汽车等汽车论坛是汽车类数据的一个非常重要的来源,论坛上包含口碑、价格、评论等数据,非常的全面。于是,团队里面的一个计算机专业的博士,就负责用网络爬虫,把数据爬取下来,然后我们用公司自己写的一套软件进行分词,然后词频统计,词条关联分析,然后blabla的给出一套分析结果,然后blabla的给出营销解决方案。就酱紫

    实习了大概1个月,就过年了,然后我就回家了,挺对不起老板的!

    五、调整学习方向,学习数据库和SQL

    关键词:SQL、调整方向

    经过第一段实习,以及我百度的有关数据分析师的文章,我知道了数据分析师要求的精髓:业务理解+SQL、Excel等技能,于是乎,我开始调整了我的学习内容:重点了解如何对一个公司的业务进行分析、SQL语句、Excel提高。

    六、课程基本结束,我去北京找实习

    关键词:投简历、面试

    研究生课程基本在2015年4月就结束了,我非常着急找实习,始终认为实习才是找到好工作最重要的敲门砖(事实证明真的是如此!)于是乎,我又开始投简历,拉勾网,应届生招聘网(我投简历的途径比较单一,其实找学长学姐推荐也是非常不错的一个选择,大家一定要多多和自己的学长学姐交流,他们都是非常乐意和学弟学妹分享经验的!)投了大概有20家吧,城市都是北京,岗位都是数据分析师。于是我和面试官沟通,把面试都安排到一周内,于是我就到北京参加一连串的面试了。

    1、聚美优品的数据分析师。我按照和HR约定的时间提前到了,还做了一套性格测试的题目,填了份需要写家庭情况的问卷。填完之后,我就在等了,然后HR来跟我说,要面试我的那个boss现在在开会,不知道到什么时候,让我明天来。结果面试完第二天给我打电话说这个岗位针对以后要去成都的重点培养,(内心os:你妹,岗位说明也没说呀,浪费我时间!)问我去不去,我说不想去。Over!

    2、美团外卖的数据分析师,面试前还进行了一轮笔试,考的是纯纯的SQL题目,当时我SQL还不是那么熟练,不太确定的发给我的同学让帮忙看一下,哈哈~~然后面试时候的流程很规范化,看看笔试题、介绍自己、介绍项目、对美团外卖了解不了解、和其他的竞争对手对比怎么样(这个问题真的挺重要的,很多面试官都会问,答案也能扩展他们的思路啊,多一举多得的好题目呀)。当时因为我真的不知道面试的部门是外卖部门,所以回答的不太好。最后问我有没有什么问题。我问了:平常分析工具都有哪些?其他忘记了。

    3、联想的用户研究。电话面试,很常规。

    4、百度商务搜索部的数据分析师。3轮面试。第一轮,主要让我介绍自己的项目,我就blabla说,第一轮面试官是校友,我还尝试套一下近乎,心中窃喜。第二轮,问了我许多算法的东西,让我现场画神经网络的示意图,让我写k均值聚类的建模过程(内心os:阿西吧,投错岗位了,数学模型写公式这些我都不会呀,平常就是直接丢到程序里面跑的)。硬着头皮把我知道的一点点写了下来。然后就是问我有什么问题吗?我回答:没有什么问题了(我是真的不知道问什么呀!!!)好了,居然还有第三轮,面试官很忙的样子,中间一直还得在电脑上和同事交流。直接把电脑给我,给我一个数据,让我写一段程序,实现分组······听起来很简单对吧,我尝试用了python,毕竟我还是买了几本python书学习过的,但是吧,学了等于没血,我写不好······至此,我知道,肯定没有希望了。(不管是实习还是正式工作,公司招聘人员都希望招到一个马上上手就可以做事的人,你不会,那对不起,再见;一定要根据自己的技能来对应岗位投递,要不然,只能是浪费时间,自取其辱···)

    5、nice。以前我根本没有听过nice。投岗位的时候也是不经意,可能是看到薪资很高吧(6k,其他公司都是100块/天,工资能给这么高的公司,应该还不错吧)。在北京的时候,HR打电话过来说,boss觉得我说的3个月实习时间太少了,问我能不能延长到5个月,如果不行,那就不匹配了。当时的我,毫不犹豫的说可以啊!(其实说真的,实习3个月,公司的培养成本很高的,实习生也学不到什么东西。但是对于我们学生来说,很难有3个月的整时间来实习。所以,一旦问到实习时间的问题,如果你真觉得这个岗位不错的话,一定先要答应说可以实习3个月,毕竟我们找工作不容易嘛,嘤嘤嘤,不要骂我···)然后HR说,好,他再跟boss商量下。我说好。

    然后我就回学校了,某天约好晚上8点钟电话面试(创业公司都会加班到很晚,而且大家都觉得那不叫加班,这就是生活!)。这是一次非常好的面试和一次非常棒的实习!

    面试主要问3部分:(1)我自己的项目介绍。(2)SQL语句。左连接、右连接,各种查询。(3)对nice这个产品的分析。全程面试官非常专业,问的问题很有水平,语气非常谦和,反正就是舒服!面试结束,等结果,第二天通知过了,问我什么时候能去实习。

    一个星期后,基本上结果都下来了,拿到了nice、美团、联想的实习offer,选择去nice。

    七、从5月到9月,踏实学习工作的5个月

    关键词:nice、《数据挖掘与数据化运营实战》、SQL

    回忆这半年,思绪万千,总结来说,付出就有收获!我在nice的技术部门的数据组,做数据分析师,满足运营、市场等部门的数据需求,自己根据对业务的了解做数据分析。

    前2个月,我认真学习,阅读公司的学习资料,熟练写SQL,运用Excel,阅读书籍,推荐几本书,《数据挖掘与数据化运营实战》,《数据化管理》,《谁说菜鸟不会数据分析》,值得数据分析的实习生们反复阅读,提升对业务分析的理解,也足够应对面试官们给出的业务分析的题目。再2个月,潜心学习python,希望能用python解决Excel处理不了的海量(上百万、上千万条)数据,并且提高我的工作效率,毕竟我在的是技术组。

    从6月开始,我就开始潜心准备阿里巴巴数据分析师的内推了。阿里巴巴是我一直非常想去的公司。在7月底8月初,陆续参加了3轮技术面试+1轮HR面试,拿到内推的offer。然后非常幸运的是,8月初参加了nice一年一度的国外旅行,去了日本!!!好公司呀好公司!!!8、9月份已经能够比较自如的应对工作的需求。认识了一个非常好的领导,一群非常棒的小伙伴,特别开心,离职的时候特别舍不得大家。

    八、我是如何准备阿里内推的

    关键词:阿里巴巴7月内推、充分准备

    阿里内推大概是7月底开始,我找了我公司的同事的同学帮我内推(只要是阿里巴巴的员工都可以帮忙推荐,可以联系自己在阿里巴巴工作的学长学姐帮忙推荐,或者联系我也可以_)。内推一般都是电话面试,可以自己选择城市的,成本低、可选择,多好!我投了数据分析师的岗位、工作地点在杭州或者上海。

    7月20号左右收到了第一个面试电话(当时我们班里几乎所有人都投了阿里巴巴,很多人陆陆续续都收到了第一轮电话,我当时很失落,难道第一轮面试都没有我吗,好惨!后来证明是,每个招聘的部门时间会不一样,根据自己部门最近工作紧张与否来决定,如果你对自己有信心,耐心等候即可。)

    古话说,不打无准备之仗,我有一个好习惯:提前做好准备。比如,准备阿里内推,我写了一份10000字的文档:

    (1)按照我自己的思路,按照比较口语化的文字,整理好我的每个实习经历、项目经历、比赛经历,保证一旦问到介绍自己的经历时,就可以非常思路清晰的、流畅的回答出来。

    (2)准备好淘宝分析相关的问题,比如我准备了:数据技术及产品部介绍、淘宝数据分析工具有哪些、淘宝数据产品技术架构、淘宝监控的数据、中秋淘宝月饼购买报告、淘宝店铺流量来源与构成、手机淘宝用户行为分析、淘宝数据分析:基础方法、母婴数据分析、我对数据分析师的理解、淘宝100指数等这些问题。

    事实证明,这些问题极大地扩展了我回答面试题目时候的思路,有的还是完全一样的题目,提前准备好,保证面试时胸有成竹,不慌不乱!

    3轮技术面试基本的步骤都是:“介绍自己的项目”+“几个淘宝业务分析的题目”+“你有什么想问我们的吗?”这样的顺序。第一轮面试我的是我现在的主管,P7;第二轮面试我的是我们部门的大boss,直接汇报逍遥子的;第三轮是交叉面试,北京打来的电话,至今不知道是哪位师兄。

    第三轮技术面试回答的不太好,就默默等HR了,那时候去日本玩去了,把手机丢给了我同学,如果HR打电话了,那就是基本能够录取了(我听说,只要接到了HR面试电话,基本上就是能够录取了,除了一些价值观特别不相符的)。那天晚上看手机突然有个我同学的未接电话,花火大会也没参加就赶紧回酒店回电话了,内心那个激动啊!HR居然首先问了我现在会的技术、用的工具,然后问我以后的职业计划,为什么想来阿里,我就回答了。聊得开心的时候,还哈哈大笑!(内心os:基本上定了,哈哈哈)

    然后回国后,1周内,收到了录取电话,告诉我过几天发邮件,内心狂喜!

    九、拿到阿里offer之后

    关键词:努力就有收获

    拿到offer后,感悟良多,煲了好多碗鸡汤:“愿望还是要有的,万一愿望实现了”、“努力就有收获”、“努力的人一直很幸运”!

    毕竟每天工作学习到11点、每周来回在北京和学校之间火车来回的日子,容易让人成长!(哈哈哈,好矫情!)

    高兴了好久!

    当然,高兴之后是另一段旅程,要继续好好学习了!

    回公司好好工作,9月初回校开学1周,象征性的参加了些宣讲会,然后9月中旬离职,回家过中秋节,我的第一份正式工作就这样定了。

    十、尘埃落定

    现在的我已经入职了阿里巴巴数据分析师的岗位,实现了自己目标的感觉真好!

    我总结我的这一路就是:

    找定位——练技能——实习再实习——定工作,多学习、多阅读、多沟通。

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