如今,数据驱动的价值越来越被认可,企业需要有才能的人员来洞察数据。研究表明,近70%的高管表示,未来他们将更偏向于选择具有数据技能的求职者。那数据分析师需要学什么?学掌门就和大家聊聊数据分析师必备的7种能力。
1. 具备使用SQL语言的能力
SQL,是行业内标准的数据库查询语言;同时也是数据分析师需要了解的技能之一,它能够处理Excel无法处理的大型数据集。
每个团队里都需要一个了解SQL语言的人,无论是管理、存储、关联多个数据库(例如Amazon用于推荐您可能感兴趣的产品的数据库),或是完全构建、更改这些数据库结构。
如果您希望使用大数据 ,那么学习使用SQL语言就是很好的一个开始;即使是非技术人员也可以从第一步学起。业内每个月都会发布与SQL语言相关的职位,而且在国外,具备高级SQL技能的人,薪水中位数将超过75,000美元。
2.会使用Excel分析和处理数据
当我们说到Excel时,首先想到的关联词是电子表格,但其实它具有更多的分析功能。
尽管像R或Python这样的编程语言更适合处理大数据集,但Excel可以用于更小型的数据处理,并能轻松愉快的进行分析。如果您在精英企业或刚刚起步的公司工作,那就可以在Excel中寻找到第一个数据库的版本。作为初入职场的新人,如果能精通Excel这个主流软件是再好不过的了。
3.批判性的思维模式
使用数据查找问题,首先要搞清楚问题本身。
要想成为分析师,就必须像分析师一样去思考。数据分析师的职责,是发现和综合一些不那么清晰的数据链接。尽管这种能力在一定程度上是需要天赋的,但您可以使用一些技巧来提高您的批判性思维能力。例如,询问自己当下问题的基本要求,这可以帮助您在寻找方案时,不会因为复杂而无法理解。此外,重要的是,要学会自己思考,而不是依靠身材的材料。
4.具有R或Python语言分析的能力
R或Python语言比Excel做的分析更好,速度也快上10倍。
像SQL语言一样,R和Python语言可以处理Excel无法处理的内容;它们是强大的统计编程语言,用于对大数据集,进行高级分析和预测分析。要想成为真正的数据分析师,就需要学习SQL以上的语言,并熟练运用它;因为这些语言课程都是业内分析师的标准技能。
那么应该学习哪一种呢?R和Python语言都是开放源代码且免费的;因为它们是专门为分析而构建的,因此,只要分析准确,雇主通常不在乎员工使用哪个工具。
5.让数据直观展现
要使用数据讲述故事并让观众参与进来,是件非常重要的事情。如果您的数据发现无法快速地被识别出来,那么也将很难与他人交流。因此数据会影响到数据可视化的成败;分析师会使用图表和图形来展现他们的一些发现。Tableau的可视化软件令人耳目一新,因此Tableau被认为是行业内的标准分析工具。
6.演讲技巧
数据可视化和表达技能是紧密联系的。但并不是每个人的演讲都可以游刃有余,但这没关系;即使是经验丰富的主持人,有时也会感到神经不振的时候。福布斯还提议我们可以通过设定一些具体的目标来改善自己,并着眼于听众而不是自己,这可以让自己的演讲技巧变得更好。
7.学习机器
由于人工智能和预测分析,是数据分析领域中最热门的两个主题。因此,成为分析师的关键部分,就是需要对机器有一定的了解。尽管不是每个分析师都可以使用机器学习,但要在该领域获得领先优势,必须要先了解工具和概念。您需要先降低统计编程技能,才能在该领域取得进步。使用或学习像Orange这样的“开箱即用”工具,也可以帮助您开始构建机器学习模型。
在开始使用数据之前,您需要了解并掌握一些技能,以上7种能力都是数据分析师需要学的。这也是为大家将来进入数据分析领域做好准备。
很多人看到的数据分析的前景,于是都喜欢走进数据分析行业,而
数据分析师
需要
学
习很多的知识,没有一个充足的知识储备就不能够胜任这份工作,于是很多人想
要学
习
数据分析师
的知识,但是对于
数据分析师
的技能不是很清楚,那么一名合格的数据分析是
需要
学
习什么知识呢?一般来说,就是
需要
学
习统计
学
、有一定的编程
能力
、懂得
数据库
、以及掌握一定的数据分析方法、
学
会使用数据分析工具。拥有了这些能...
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?
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
基于一些数据分析方法,如象限法、多维法、假设法、指数法、二八法、对比法、漏斗法,在特定业务场景下,还衍生了通用的业务分析模型,常用的有购物篮分析模型,RFM 模型,漏斗分析模型,客户生命周期,以及预测、聚类分析等挖掘模型。可视化说白了是一
种
表达,数据分析结果表达的是否到位,领导是否认同,工资涨不涨,全靠这一纸 dashboard(当然还有你“讲故事”的功力)。
Python
所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的
学
习资源,保证自己
学
得较为全面。
大家都知道,现在有很多人想成为
数据分析师
,
数据分析师
需要
学
习很多的知识,这是毋庸置疑的,但是对
数据分析师
需要
学
习的课程不是很了解,一般来说,
数据分析师
需要
学
习很多的知识。对于
数据分析师
所
要学
习的课程来说
需要
分为技术
学
习、统计理论、表达
能力
三个层面进行
学
习,这些层面是数据分析的大体内容,在这篇文章中我们就从这三个层面进行分析,并且讲解每个层面
需要
学
习的技能。
数据分析的技术
学
习涉及到了很多的工作内...
对
数据分析师
来说,良好的沟通
能力
是他们成功的基础。
数据分析人员在整个企业链条中属于承上启下的位置,要主动或被动的接触很多其他员工,和这些不同部门、不同职位的员工沟通,才是
数据分析师
在日常工作中最大的难关。
先拿业务人员来说,
数据分析师
要想做出真正对企业有效的分析报告,就必须和企业一线业务人员接触,详细了解业务流程以及企业提供的产品或者服务。
而且很多业务人员缺乏总结叙述的
能力
,即使业务人员愿意和你沟通,你也必须通过引导的形式来把这些零碎,不成系统的信息重新整理成分析常用的指标体
SAS (Statistical Analysis System)是一个模块化、集成化的大型应用软件系统。它由数十个专用模块构成,功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹
学
方法、计量经济
学
与预测等等。SAS系统基本上可以分为四大部分:SAS
数据库
部分;SAS分析核心;SAS开发呈现工具;SAS对分布处理模式的支持及其数据仓库设计。SAS系统主要完成以数据为中心的四大任务:数据访问;数据管理(sas 的数据管理功能并不很出色,而是数据分析
能力
强大所以常常用微软的产品管理数
大家都知道,
数据分析师
是
需要
学
习很多的知识,大家进行数据分析知识
学
习的时候
需要
对数据分析知识有一个清晰的知识体系,重点
学
习其中的重点知识就能节约时间从而更高效地开始
数据分析师
的职业成长生涯。那么大家知道不知道
数据分析师
需要
重点
学
习什么技能呢?下面就由小编为大家解答一下这个问题。
首先就是
学
习编程,如果
学
会了编程,那么
学
起别的知识就能够显得十分轻松。一般来说,会不会编程...
越来越多的企业
需要
专业的
数据分析师
,因为
数据分析师
可以对项目提出合理的建议,并做出正确的决策,所以
数据分析师
是很重要的。现在对
数据分析师
的需求越来越大,越来越多的人想加入
数据分析师
这一行业,
数据分析师
需要
学
什么?数据分析软件...
数据分析职业晋升路径首先看看数据分析职业晋升路径。职业薪资数据分析专员8-15K
数据分析师
12-20K资深
数据分析师
20-35K数据分析专家35-60K数据科
学
家60K起这篇文章的受众一般...
什么是
数据分析师
(Data Analyst)?
数据分析师
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。
他们知道如何提出正确的问题,善于数据分析,数据可视化和数据呈现;辅助公司商业决策,帮助降低成本,提高收益,改进产品,留住客户,发现新的商业机会等。总的来说,根据
数据分析师
的级别,他们主要的工作内容可...
数
学
和统计
学
基础:
数据分析师
需要
掌握基本的数
学
和统计
学
知识,包括概率论、统计
学
推断、数
学
建模等。
计算机技能:
数据分析师
需要
具备计算机相关的技能,包括编程语言(如
Python
、R、Java、C++等)、
数据库
知识、Excel使用等。
业务基础知识:
数据分析师
需要
对所在行业有一定的了解,包括业务流程、数据类型、业务规则等。
数据可视化:
数据分析师
需要
会使用...
4月来临,大
学
毕业季也逐渐被提上日程,很多大
学
毕业生也开始为自己的工作而发愁。小编的一个远方亲戚,他们的孩子就快毕业了,为此也向小编询问过关于哪
种
工作比较好的问题,并且告诉小编,他们的孩子想要成为一名
数据分析师
,对此,小编表示了赞同。但是,想要成为一名
数据分析师
并不是那么容易,
需要
具备很多相应的
能力
和技能,那么,成为
数据分析师
需要
具备哪些
能力
呢?
1.熟练的使用数据...
数
学
知识是
数据分析师
的基础知识。
对于初级
数据分析师
,了解一些描述统计相关的基础内容,有一定的公式计算
能力
即可,了解常用统计模型算法则是加分。
对于高级
数据分析师
,统计模型相关知识是
必备
能力
,线性代数(主要是矩阵计算相关知识)最好也有一定的了解。
数据分析是为了通过对数据现象的查看来完成对产品,营销策略、运营策略的优化。达到最低成本,最优效果,一个优秀的
数据分析师
,应该从以下三个指标来衡量:
业务理解力,数据分析之前,首先要进行的是业务梳理,每个业务都是由很多规则和基本元素组成的,比如一个优惠返券活动,基本的活动规则是买100返20,
需要
设定投放量和使用量,以及在哪
种
规模和类型中的店铺,以及什么样的人群中进行投放,这时,就
需要
数据...