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  • 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 ...

    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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  • 软件工程师和系统工程师各位可能不陌生,分析师和产品经理在一些大项目上也会见到,不过大多数情况由软件...回答是肯定的,能够发掘数据、研究数据的人,我们称之为数据分析师,阿里称之为数据科学家。 数据分析师需...

    软件工程师和系统工程师各位可能不陌生,分析师和产品经理在一些大项目上也会见到,不过大多数情况由软件工程师客串,系统工程师就是运维人员,保障基础的硬软件系统、应用系统稳定运行。很多很多的系统就这样的开发着、运行着,生产着数据。那么问题来了,生产的数据除了完成业务所需的基础功能外,还能不能有其它应用呢?回答是肯定的,能够发掘数据、研究数据的人,我们称之为数据分析师,阿里称之为数据科学家。

    数据分析师需要掌握什么技能呢?他不需要生产数据,也不需要维护数据,要做的是提取数据、分析数据、展现数据。所以数据分析师要有良好的操作数据的技能也就是SQL,分析数据的技能(统计数学基础,各种BI工具、SPSS软件等),展现数据的技能(EXCEL的图表功能)这些,还要会一些灵活好用的编程工具(Delphi,Python),观察能力和感知力,当然还要有良好的书面和语言表达能力,下面分述。

    操纵数据(SQL)

    操纵数据而不是操作数据,操纵就是要做到尽可能地控制。如何做到尽可能呢,一般存放在关系型数据库中,比如兵器谱前三的Oracle、MySQL、SQL Server中,市场保有率高,新增使用量也比较大。那么数据分析师怎么和这些关系型数据库打交道呢?结构化查询语言(SQL),这个东西的功能简单的说就是CRUD(Create, Retrieve, Update, Delete)增查改删,其它的称呼是增删改查,增删改、查等等。增删改的操作大多是业务系统或者数据采集端完成的,数据分析师侧重查。要想操纵数据那就要尽量深入、多样的了解数据库产品。一般意义上的数据抽取后再研究的模式在数据量大、数据安全等因素影响下,已越来越不现实。掌握主流数据库的查询技能是获取所需数据的根本性手段。

    分析数据的技能

    这里主要是指以统计学为主的数学方法,说的太多都是理论,介绍几本书。

    1)《统计学习方法(第二版)》作者李航,男,毕业于日本京都大学电气电子工程系,日本东京大学获得计算机科学博士学位。北京大学、南京大学兼职教授。曾任日本NEC公司中央研究所研究员,微软亚洲研究院高级研究员与主任研究员、华为技术有限公司诺亚方舟实验室主任。现任今日头条人工智能实验室主任。就冲着头条大脑这一条就该读这本书:

    不是软件工程师,也不是系统工程师,是数据分析师

    2)《统计学》大学教材SPSS软件版,这个是本科统计学的教材,作者团队的另一本书《统计学(第7版)》是教育部和国家统计局推荐的统计学教材,不过我推荐的是使用SPSS实践版本的教材,两种技能都学了。

    不是软件工程师,也不是系统工程师,是数据分析师

    3)《统计学(第六版)》[美] 威廉·M.门登霍尔(William M.Mendenhall)著,关静 等译,统计学的权威教材,有精力的可以学习:

    不是软件工程师,也不是系统工程师,是数据分析师

    有了上面的著作作为理论基础和实践指导,接下来就需要软件来配合实践了。工欲善其事必先利其器,这里推荐IBM公司的SPSS软件和微软的Excel,Excel这个工具大家经常使用,不过从Excel2013后加入的PowerQuery大家不一定熟悉,这里推荐阅读微软的官方文档,以及和PowerQuery有紧密关系的PowerBI,都是统计分析的优秀工具,重点说说IBM SPSS软件,这是统计业内的最知名的软件,行业内广泛使用。

    编程工具

    数据分析师需要编程吗?特定情况下需要的。数据分析师的编程主要是为了更好的呈现数据和整理数据,比如有些动态的呈现数据的要求,通过选择选项实时展示分析结果,这样的要求使用专用的分析工具太繁琐,这时候就需要将数据封装在展示软件内。再者就是有些数据的处理比较麻烦,SQL语句解决不了,这时候也要借助编程工具来达到目的。推荐的展示工具是Delphi,整理、获取数据的工具是Delphi和Python。

    观察能力和感知力

    这个是最为重要的能力,数据所展现出来的100个人眼中有100个哈姆雷特,角度不同数据的魅力也不同,这就要求数据分析师有良好的观察能力和感知力,能够从业务、用户的表达入手,去探讨、解析数据,让分析结果尽快而又高效展现出来。

    书面和语言表达能力

    这个能力就是要让数据分析活起来,书面和语言是活起来的最直接有效的手段,用户理解接受了分析结果也就使数据分析有了生命力。

    以上是数据分析师的一些剪影描述,各种大潮一浪又一浪地迎面而来,数据分析师是潮水退后留在沙滩上的珍珠。

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  • 那么,作为一名优秀的数据分析师,到底需要哪些能力呢?下面我们大圣众包(www.dashengzb.cn)小编就为大家分享一篇网络文章,看看如何成为合格数据分析师!  1.业务能力  只要真的在实践领域从事过

     数据分析师,随着大数据的火热,已成为各大公司标配,无论是简单数据分析、excel处理还是数据挖掘、建模等,都体现了企业对数据的重视,因此,数据分析师对应的要求也越来越高。那么,作为一名优秀的数据分析师,到底需要哪些能力呢?下面我们大圣众包(www.dashengzb.cn)小编就为大家分享一篇网络文章,看看如何成为合格数据分析师!

      1.业务能力

      只要真的在实践领域从事过数据分析工作,就会明白所有分析的重中之重都是业务知识本身。而业务知识的学习和掌握,需要的积累之深,培养一个业务专家,需要的周期之长,都远远超过后面所说的那些基本技能,成为业务专家实属不易,数据分析师其实是之于业务专家之上的更深层次的思考和总结,否则,谁指导谁都是个问题。业务学习的方式很多,比如将以前的分析报告和取数案例都拿过来研究一下,不懂就问,总是一个渐进的过程,但需要时间和行业的沉淀。数据分析师最需要不断提升的能力就是行业和业务知识,没有之一。

      2.思考能力

      数据总是在那里,它不会说话,你不仅要基于业务能力理解它,还要学会推演和分析,从中发现规律,迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素,形成自己独创性的见解,所谓心思缜密,滴水不漏,没有思考逻辑没有数据分析。而要形成独特的见解,则来自于个人不断的学习和思考,这里的学习更多的强调是跨领域和专业,思考则更多的强调养成思考的习惯。

      思考本身是一种实践,它可以将你的知识更加系统化和深入化,数据分析一定程度上是用来验证思路和启发灵感的,“数据分析”从来不是“数据分析”本身,而是以“数据分析”为手段和表象,对业务的深刻理解、思考和判断。

      3.沟通能力

      数据分析贯穿BIT、数据、技术、业务整个链条,数据分析师将BIT最终转化成决策者理解的语言,跨越的流程很长,你需要面对不同的岗位,碰到不同的角色,采用不同的语言,表达你的要求和获得你需要的东西,成为数据和业务的桥梁,没有足够的沟通能力很难。同时,但如果你容易听取他人的意见,特别是智者的意见,则可以帮你找到另一条出路,你犯错的概率就会降低,相应的,你的分析就更有力量和说服力。

      4.数据学习

      业务学习有一个毛病,比如你看案例,往往接触到的数据或使用的数据是局部的,因此,你的视野会受局限,在大多数公司里,很多数据分析师其实缺乏全局的数据视野,因为他不知道到底有多少数据,因此,永远只能在已知的数据里转圈圈,当然,可能也够了,但我这里要说得是做得最好。

      当然,大多数数据分析师可能不需要进行系统数据学习,反正实践中慢慢熟悉好了,但自顶向下的数据学习方式可以让你有一个更好的基础和更全局的数据视野。

      5.技术学习

      有几个层面的东西要学,依赖于实际的场景和你希望达到的阶段:首先,你要学会从数据库或者其它源头获取数据,很多数据分析师仍然依赖于IT人员获取数据,但大数据时代,真的有必要自己动手了,因为依赖他人效率太低了,起码你要会SQL,SQL甚至基本上是为统计取数而生的方便工具,图形化的透视方式也远远没有SQL的表达能力强,这是基本功。

      其次,你要会一些数据分析工具,EXCEL是最基本的,其实大多数数据分析基于EXCEL应付已经绰绰有余了,EXCEL的图形表达能力也已经够强。

      以上层层递推,其实数据分析师每在IT上前进一步,带来的效益是几何级的,比如你懂Hadoop,那么,你就可能离大数据更近一点。



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  • 取决于行业数据分析师可能有不同的头衔(比如:商业分析师,商业智能分析师,业务/运营分析师,数据分析师)不管头衔是什么,数据分析师是一个能适应不同角色和团队的多面手以帮助别人做出更好的数据驱动的决策。...

    数据分析通过谈论数据来像他们的公司传递价值,用数据来回答问题,交流结果来帮助做商业决策。数据分析师的一般工作包括数据清洗,执行分析和数据可视化。

    取决于行业,数据分析师可能有不同的头衔(比如:商业分析师,商业智能分析师,业务/运营分析师,数据分析师)不管头衔是什么,数据分析师是一个能适应不同角色和团队的多面手以帮助别人做出更好的数据驱动的决策。

    深度解析数据分析师

    数据分析师拥有把传统的商业方式转换成数据驱动的商业方式的潜质。虽然数据分析师是数据广泛领域的入门水平,但不是说所有的分析师都是低水平的。数据分析师不仅仅精通技术工具,还是高效的交流者,他们对于那些把技术团队和商业团队隔离的公司是至关重要的。

    他们的核心职责是帮助其他人追踪进展,和优化目标。市场人员如何使用分析的数据取帮助他们安排下一次活动?销售人员如何衡量哪种类型人群能更好的争取?CEO如何更好的理解最最近公司发展背后潜在原因?这些问题就需要数据分析师通过数据分析和呈现结果来给答案。他们从事的这些和数据打交道的复杂工作能够为他们所在的组织贡献价值。

    一个高效的数据分析师能够在商业决策的时候摒弃臆想和猜测,并且帮助整个组织快速成长。数据分析师必须是一个横跨在不同团队中的有效桥梁。通过分析新的数据,综合不同的报告,翻译整体的产出。反过来,这也能帮助组织对于自身的发展时刻保持警觉。

    公司的不同需求决定了数据分析师的技能要求,但是下面这些应该是通用的:

    清洗和组织未加工的数据

    使用描述性统计来得到数据的全局视图

    分析在数据中发现的有趣趋势

    创建数据可视化和仪表盘来帮助公司解读说明和使用数据做决策

    呈现针对商业客户或者内部团队的科学分析的结果

    数据分析师对公司科技和分科技的两面都带来了重大的价值。不管是进行探索性的分析还是解读经营状况的仪表盘。分析师都促进了团队之间更紧密的连接。
    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    1.大数据分析,主要有哪些核心技术?
    http://www.duozhishidai.com/article-1938-1.html
    2.构建一个企业的大数据分析平台 ,主要分为哪几步?
    http://www.duozhishidai.com/article-8017-1.html
    3.数据科学,数据分析和机器学习之间,有什么本质区别?
    http://www.duozhishidai.com/article-7892-1.html


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