轉帖|行業資訊|編輯:鮑佳佳|2020-08-07 14:21:14.923|閱讀 253 次
概述:在移動互聯網高速發展的今天,我們的生活逐漸都被碎片化了,為了確保用戶的長效留存,幾乎所有APP都會根據你的瀏覽數據,分析你的興趣愛好,并以此來推薦你“感興趣”的內容。而這些工作,則是基于數據挖掘和分析來進行的。這就離不開企業中的一個重要角色:數據分析師。
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在日常上網體驗中,你肯定經常遇到類似的場景:
在移動互聯網高速發展的今天,我們的生活逐漸都被碎片化了,為了確保用戶的長效留存,幾乎所有APP都會根據你的瀏覽數據,分析你的興趣愛好,并以此來推薦你“感興趣”的內容。而這些工作,則是基于數據挖掘和分析來進行的。這就離不開企業中的一個重要角色:數據分析師。
數據分析具有多個方面和方法,涉及以各種名稱命名的多種技術,并且用于不同的業務、科學和社會科學領域。作為檢查、清理、轉換和建模數據的過程,數據分析的主要目的是發現有用的信息,提供結論并支持決策。
因此,對于數據分析師來說,得出正確的結論至關重要,而其收入也與發現數據的價值息息相關。
如下,是部分企業數據分析師的招聘要求和薪資待遇:
可見,數據分析師是不折不扣的高收入群體,如果要轉崗或者準備成為數據分析師,需要具備哪些優質的技能呢?
從數據分析師的招聘職責描述來看,想成為數據分析師必須具備如下能力:
而這些能力具體表現為:
懂SQL語言。知道如何從原始數據庫取數據,建立多表的關聯關系,以及如何取到特定的數據等
懂R語言/Python: 這兩種語言是成為數據師的加分項, R語言是用于統計分析,繪圖的語言和操作環境。Python 是一個高層次的腳本語言,具有很強的可讀性,并能夠快速實現數據分析功能。
具備一定的數據建模能力。這是數據分析師所應具備的基本能力,能夠將各類數據的抽象組織,結構,以及范圍,組織形式通過建模形成各類實體及實體之間的關系的建立與維護,形成最終的現實的數據庫。
會使用數據分析工具。在擁有敏銳的數據洞察能力的前提下,需要一個好的工具,來幫助你將洞察力轉換為實際的報告,所以必須要熟悉一門市場最為流行的數據分析工具。
會使用數據可視化工具。大量的明細數據,對于發現關鍵問題并無有效,而且使得決策者在閱讀類似的數據時,常常無法快速定位問題,那么就需要數據分析師將現有的數據,以數據可視化的手段展示出來,快速定位查找問題的所在,比如采用圖表,地圖,數據預警等。而且如果你在應聘數據分析師的崗位,通過好的數據可視化工具制作出來的報告,也可以成為你的作品。
想成為一名優秀的數據分析師,需要具備如今特質:
基本的數據分析學和統計學的理論知識
最好有相關學業證書,如統計學,計算機學,數學理學等。這些基礎的理論知識,是成為數據分析師的第一步。無論你是相關專業想轉行還是要新選擇這個職業都要通過學習,來達到入門的門檻。
具有開拓的敏銳的創造性的思維模式
好奇心和創造力是成為一個好的分析師的關鍵,這是能否成為優秀數據分析師的個人的天賦差異,如果你夠大膽,夠敏銳,一定能夠在數據里發現寶藏。
超強的溝通能力
數據分析師不是單獨存在某一個團隊的,他是為整個業務服務的,因此需要與多個團隊來進行溝通,所以在成為優秀的數據分析師時,也需要超強的溝通協作能力。
硬技能SQL能力、ETL能力、數據庫基本操作
數據挖掘、數據清洗能力
大量的原始數據及臟數據會困擾數據分析,所以在做數據分析前,需要將數據進行清洗,匯總,建模形成可用的業務數據。
具有高級Excel數據分析能力
因為大部分的原始數據是以Excel數據存儲或者導出為Excel文件進行分析的。所以大部分的數據分析會依附于Excel。對于一個優秀的DA來說,基礎的Excel操作并不能滿足,需要的是高級Excel數據能力。
具備基本的機器學習知識
現在數據分析會越來越靠攏人工智能的方向,因此需要具備一些機器學習知識,了解其學習的規則的建立以及數據收集儲存的知識,以適應新的市場需求。
數據分析師,并不是越老越吃香。隨著技術的發展,一名好的數據分析師,一定離不開一個好的數據分析工具。
這里,今天給大家推薦一款大牛們經常使用的數據分析工具和可視化大屏實時數據分析的工具:
Wyn Enterprise ,這是一個集數據錄入,報表分析,BI 大屏交互式報表分析,權限管理及控制的BI工具,具有數據分析工具,BI 儀表板能力,多種豐富的可視化元素及自助的數據分析。
結語
相信通過上述的分析,你一定掌握了成為一名優秀數據分析師所必備的知識和工具,擁有它們,再去做數據分析,數據將在你手里變得更親切,做數據分析也會更簡單、更便捷,相信距離你成為一名優秀的數據分析師也不再遙遠。
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