数据分析师需要具备的能力

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总结就是要成为一个数据分析师很容易,要成为一名合格乃至优秀的数据分析师不易。

大数据火爆的时代,数据分析人才越来越受企业的青睐。很多同学也想去从事数据分析工作。那么,对于想转行或者是零基础学习数据分析的同学,应该从哪些方面学习呢?

就数据分析学习而言,需要的技能主要有以下几个模块:


具体如下

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    基础知识

    基础知识包含数学、线性代数、统计学等,这些也是决定数据分析职业发展高度的基石。对于初学者,学习描述统计相关的内容和公式即可,再进一步就需要掌握统计算法,甚至是机器学习算法。对于算法相关的工作,则要对高数进行深入学习。

    数据分析师需要具备的能力

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    分析工具/编程语言

    Excel是运用最广,也是最容易入门的数据分析工具之一,函数、数据透视表和公式必须熟练掌握。另外,还要学会一个专业统计分析工具,SPSS作为入门学习是比较好的。不过随着数据的增长,编程语言的学习将会使数据处理变得更加高效。

    对于编程的学习,首先要学习SQL,掌握基本的增、删、改、查,这是任何一个数据岗位必备的技能。其次,学习Python或R,当然有些行业可能会用到SAS或者其他工具,请依据自己的行业选择,当然现在主流是使用Pyhton。

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    业务/行业/商业知识

    脱离业务的纯数据分析是没有任何意义的,没有行业背景的技术如空中楼阁,所以不要走入这个死胡同;要想成为一个优秀的数据分析师, 首先要对业务了如指掌,在熟悉业务后;再去获取你需要的数据,通过你的数据分析能力,对数据进行分析,制定相应的方案。

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    协调沟通

    数据分析工作会涉及到很多和业务部门、技术部门的沟通,做出报告后也需要进行展示,并说服别人接受自己的结果。因此,数据分析工作对个人的协调沟通能力也有一定的要求。

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    持续、快速学习

    无论做数据分析的哪个方向,都需要有持续、快速学习的能力,学业务逻辑、学行业知识、学技术工具、学分析框架……数据分析领域中有学不完的内容,需要大家有一颗时刻不忘学习的心。

注意事项

  • 所以,综上所述,我个人觉得做一件关于数据分析的事情,你首先应该考虑的是这个需求可以给哪些业务赋能,给哪些方面带来价值,其二就是考虑这个需求可以怎么做,提出多个ABC方案,再去评估执行每一种方案的风险在哪。最后再去决定接下来的事情。

     


作者声明:本篇经验系本人依照真实经历原创,未经许可,谢绝转载。

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