如何成为一名合格的数据分析师?
前阵子和朋友聊这个话题,有两点可以值得说,一个是具不具备数据分析的思维,另外一个是具不具备数据分析的技能,两者结合起来才能构成相对有价值的数据分析师。值得品味的是,市面上80~90%的数据分析师都是一个小蜜蜂,做的几乎都是给其他业部门取数的活。
那么思维是什么,简单点来说可以分为几个层面:
发散思维,即能否对于一个问题、现象、趋势引起自己的思考并且将思考的内容以数据化的形式呈现出来;辩证思维,在通过数据论证之后能否得出一定的结论并且告诉其他人;
系统思维,能够将零散的知识点、业务块整合起来形成有假设有根据有推论有结果的报告进行输出;……
那么技能有哪些,人生苦短我用python:
python只是其中的一个工具。有看过一句话,所有工具的产生都是为了解决特定的问题,不可否定的是python很强大,但是也不能说它就能替代所有的应用场景,有时候一个简单的问题通过Excel就能解决掉,或者手写也能解决掉。值得一提的是,如果python处理数据、系统交互、算法模型都很熟悉了,那它能解决的一个点就是效率,极大的缩减重复性的工作内容,然后可以有更多的时间用来进行思考。同理而言,R/SPSS/SAS/MATLAB……所有的统计软件只要你用的熟悉,都能达到相同的效果。
有了思维和技能,需要思考的便是动机:
我和我朋友最近都在准备面试,在这个过程里面有谈到一些概念。什么是场景,动机加上数据等于场景,我们需要站在用户的立场去思考问题,他们的行为产生了数据,反过来数据是行为的映射也是行为的结果,可以理解为投影。做数据分析,其本质就是在分析行为,通过归纳和总结去发现规律,最后产生价值。
数据分析可以说是天花板相对较高的职业,而且可迁移性也挺强。不同公司对数据分析师的要求不太一样,具体得看公司位于什么行业,经营什么业务,多熟悉该行业相关的业务指标,多了解业务流程,不管是自学的还是在培训机构出来的,面试的时候做到言之有物应该没太大问题。
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