何为数据分析师

相关背景：

　　1.统计学

　　统计学贯穿数据分析全过程：采集、设计、处理、分析

　　2.心理学

　　准确探测用户心理

　　3.社会学

　　对人的社会性做出合理解释

　　4.人口学

　　更好地理解到人的差异，有助于选择市场细分度，提出合理的精细化营销建议

　　5.营销学

　　思路更开阔，为营销决策提供支持

　　6.财务管理

　　得失一笔帐，算得清楚

五项基本素质：逻辑清晰、坚持不懈、细致入微、严谨负责、沟通顺畅

三项技能经验：Office、SPSS/SAS/Matlab、R/Python

从事领域：计算机软硬件及IT设备、电子商务、网络游戏、大型设备等重工业、咨询与广告媒体、消费品、房产家居、金融

时间： 2024-08-10 23:15:12

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2015CDAS中国数据分析师行业峰会:R语言量化投资数据分析应用

前言 第一次在以数据分析为切入点的会议上做演讲,感觉还是挺不一样的.大会分为"金融数据洞察","医疗数据洞察","电商数据洞察","大小数据洞察"的4个部分,分别介绍了数据分析在不同行业的应用情况.当然,这次我是在"金融数据洞察"分论坛. 我非常有幸作为分享嘉宾参加2015年的中国数据分析师行业峰会,分享R语言在金融领域中的应用. 目录 我的演讲主题:R语言量化投资数据分析应用 会议体验和照片分享 整体文章

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

年薪50万的大数据分析师养成记【摘抄】

以下是一位在数据分析领域打滚了N年后,写下的一些体会,一定能给新人一些借鉴的地方.(总结的不错,大家可以借鉴学习哦) 一.数据分析师有哪些要求? 1.理论要求及对数字的敏感性,包括统计知识.市场研究.模型原理等. 2.工具使用,包括挖掘工具.数据库.常用办公软件(excel.PPT.word.脑图)等. 3.业务理解能力和对商业的敏感性.对商业及产品要有深刻的理解,因为数据分析的出发点就是要解决商业的问题,只有理解了商业问题,才能转换成数据分析的问题,从而满足部门的要求. 4.汇报和图表展现能力

为什么说数据分析师是企业最佳贤内助？

1.数据时代的到来,企业经营决策已经不再完全是根据领导拍脑袋决定.越来越多的企业已经开始利用数据作为经营决策的支撑,这其中最重要的角色就是数据分析师. 2.数据分析师就像是企业的家庭医生,它能够通过数据监视企业经营的状态,能够通过数据诊断企业经营过程中产生各种问题的原因,它还能够通过数据预测企业经营的发展趋势. 3.相比其他贤内助职位,数据分析师基于大数据,能够全方位的了解企业状况,能够把握全局,做出最佳分析,为企业提供最可靠的方案.

南京数据分析师培训哪家好？

  南京数据分析师培训哪家好?快去西线学院看一看,西线学院本着对学员认真负责的态度着力培养学员的数据分析能力. 一.着力于从以下五个方面对学员进行培养 1.数据分析实践操作能力:以问题为导向,用问题来穿针引线,融合这四个层面,还原数据分析的真实工作环境,高效打通数据决策的核心症结. 2.战略分析能力: 以科学的量化手段去发现趋势,扑捉机会,探索发展方向,整合资源,协助企业在竞争中始终保持领先地方. 3.营销分析能力:EDA数据分析师能灵活及深入的运用大数据时代提供的海量信息资源,执行行业研究数据

数据分析师常见的几种思路

  1.简单趋势 通过实时访问趋势了解产品使用情况,便于产品迅速迭代.访问用户量.访问来源.访问用户行为三大指标对于趋势分析具有重要意义. 2.多维分解 数据分析师可以根据分析需要,从多维度对指标进行分解.例如浏览器类型.操作系统类型.访问来源.广告来源.地区.网站/手机应用.设备品牌.APP版本等等维度. 3.转化漏斗 按照已知的转化路径,借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况.常见的转化情境有注册转化分析.购买转化分析等. 4.用户分群 在精细化分析中,常常需要对有某个特定行为的用户群组进行