数据分析师需要掌握的技能

 

一、  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。

二、  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。

三、  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。

四、  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。

五、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。

时间: 2024-10-13 11:30:32

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数据分析师需要什么技能,数据分析行业都有什么职业?

就目前而言,很多人看到了数据分析行业的光明前景,于是就想进入数据分析的行业中,但是,想成为一名合格的数据分析师,需要掌握很多的技能,那么一名合格的数据分析师需要掌握哪些技能呢?现在的数据分析行业中有数据分析师.数据科学家.以及数据挖掘建模分析师三种职业,这三种职业的认定标准以及技能要求都是不一样的,但是我们需要学习数据分析的基础知识.那么数据分析分析师需要什么技能,数据分析行业都有什么职业呢?下面就由小编为大家解答一下这个问题. 一般来说,数据分析行业有三个层次,第一层次就是业务数据分析师.第二

数据分析师前景怎么样?

“大数据分析师就是一群玩数据的人,玩出数据的商业价值,让数据变成生产力.”而大数据和传统数据的最大区别在于,它是在线的.实时的.规模海量且形式不规整,无章法可循,因此“会玩”这些数据的人就很重要.在很多人看来,数据分析师是一个高端的职业,那么数据分析师前景怎么样呢?西线学院的小编就给大家分析一下: 在互联网时代,与传统的数据分析师相比,互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏,而是数据过剩.因此,互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理.更为重要的是,互联网时代的数据分析师要

大数据分析师就业前景及薪资待遇!

大数据是眼下非常时髦的热词,同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业,通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策.随着大数据在国内的发展,大数据相关人才却出现了供不应求的状况,大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”. 数据分析师就业前景如何? 从20世纪90年代起,欧美国家开始大量培养数据分析师,直到现在,对数据分析师的需求仍然长盛不衰,而且还有扩展之势.根据美国劳工部预测,到2018年,数据分析师的需求量将增长20%.就算你不是数据分析师, 但数据分析技能也是未来必不可少的工作

如何区分三个大数据热门职业——数据科学家、数据工程师、数据分析师

随着大数据的愈演愈热,相关大数据的职业也成为热门,给人才发展带来带来了很多机会.数据科学家.数据工程师.数据分析师已经成为大数据行业最热门的职位.它们是如何定义的?具体是做什么工作的?需要哪些技能?让我们一起来看看吧. 1.这3个职业是如何定位的? 数据科学家是指能采用科学方法.运用数据挖掘工具对复杂多量的数字.符号.文字.网址.音频或视频等信息进行数字化重现与认识,并能寻找新的数据洞察的工程师或专家(不同于统计学家或分析师). 数据工程师是如何定义的 数据工程师一般被定义成"深刻理解统计学科的

大数据分析师是做什么的?需要掌握哪些技能?

数据分析师是做什么的: 1.支持各种常规或临时数据分析需求: 2.提供各类业务相关的分析及建议: 3.通过建模深入挖掘用户或产品方面的有价值的信息: 4.和各部门沟通协调需求并提出各种新的数据分析项目或方案: 5.持续地改进数据采集.处理.分析.报告等各个流程上的工作. 数据分析师的基本工作流程: 1.定义问题 确定需要的问题,以及想得出的结论.需要考虑的选项有很多,要根据所在业务去判断.常见的有:变化趋势.用户画像.影响因素.历史数据等. 2.数据获取 数据获取的方式有很多种: 一是直接从企业

大数据分析师培训项目

摘要:Big Data“大数据”是继云计算.物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革.对国家治理模式.对企业的决策.组织和业务流程.对个人生活方式都将产生巨大的影响.美国将大数据提升为国家战略,中国虽然还没有明确提出,但已经把大数据上升为与国防一样的高度.我国政府对大数据的敏感度快速提高,并正在采取措施.所以说,中国已经步入大数据时代,这种重视是由政府层面自上而下进行普及的,可能还未普及到普通百 大数据分析师培训项目 课程背景 Big Data“大数据”是继云计算.物联网之后IT产业又一次颠覆性

几个新角色:数据科学家、数据分析师、数据(算法)工程师

大数据分析的几个新角色:数据科学家.数据分析师.数据(算法)工程师 数学科学家:(发明算法) 运用统计分析.机器学习.分布式处理等技术,从大量数据中提取出对业务有意义的信息,以易懂的形式传达给决策者,并创造出新的数据应用服务的人才. 对享有的模型进行优化.改进,所以涉及到对具体算法的精通和理解,并不断通过AB Test进行验证. 例如:Google的搜索PageRank算法的创始人拉里佩奇Larry Page,他是博士而且在读书期间创造的此算法. 李开复也应该算一个,解决中文搜索及尝试了语音识别

真正的数据分析师都在做什么?

  数据分析在实际工作中的应用方方面面,小到Excel做表,大到数据化的决策指导.目前的形势,很少有公司有全面化的数据运营管理体系,导致有些从事数据分析的朋友觉得工作只局限于做图做表,为业务部门供数据. 1.用户模型图表建设 目的:解决业务问题 因为是电商行业,用户和产品是很重要的研究对象,流量和转化是很重要的指标,所以建立了各种用户模型.销售模型去挖掘用户属性,利用FineBI建立主题分析,分析购买行为,制定特定的营销策略. 2.数据报表体系建设 目的:提升效率 数据报表体系是任何企业最基本的