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  一切事物尽需分析,当然了,数据也需调整与分析,本篇文章为大家详细介绍了进行数据分析时所需注意事项,以及必备技能讲解,那么带大家进入本篇文章吧!

     大数据如此火爆的时代,各种人才倍受青睐。视野决定了境界和能力,而所处的环境又决定了视野。好多人不知道什么是数据分析师,认为会熟练使用Excel就是数据分析师,如果你还会使用Excel中的一些高级功能如透视和函数等等,可能别人就认为你是牛*的数据分析师了,如果你工作中还用到了VBA,(word天啊!),在别人眼中你就是数据分析大神了。真的是这样吗?诚然,单用Excel的确可以解决大部分的数据问题,但是作为一个数据分析师,你并不是一个基层的统计分析从业者,那么数据分析师应该是怎样的职业呢?

数据分析所需的必备技能详解_大数据_数据分析_虚拟化_课课家教育

  (一)数据分析师的职场之路

数据分析的职位分类按照数据处理的不同阶段分为数据采集、数据分析、与数据挖掘三种。其中数据采集的概念是对企业来说的,是jacky企业(航航数据)在做的事,包括原始数据源的采集和地理信息数据的采集,这里受众面太窄,就不一一说了,想了解的朋友可以私信我。

  图1:数据分析职位分类

  数据分析的职位分类按照数据处理的不同阶段分为数据采集、数据分析、与数据挖掘三种。其中数据采集的概念是对企业来说的,是jacky企业(航航数据)在做的事,包括原始数据源的采集和地理信息数据的采集,这里受众面太窄,就不一一说了,想了解的朋友可以私信我。

  下面主要说下数据分析和数据挖掘的职位:

  大家要记住一句话:数据分析的职位分为业务方向与技术方向两个方向,这两个方向决定了两条不同的职业规划和晋升途径,包括下面章节要说的数据分析的学习规划也跟这两个方向紧密相关。

  1、业务方向

  大家在招聘网站中搜索数据分析的职位,大概分为两类:辅助业务的数据分析职位和数据分析师职位。

  1)辅助业务的数据分析:一般在零售业里职位设置较多,该职位一定要对业务烂熟于心,对业务有长时间的积淀和理解,用数据发现业务流程中的问题,并提出合理化的解决方案,分析数据是为整个商业逻辑去做支撑。细分职位包括:市场调查、行业分析和经营分析三类。

  2)数据分析师:业务方向的数据分析师,该职位招聘时一定前面有一个限定词,什么数据分析师,归结起来分为三类:产品数据分析师,运营数据分析师和销售数据分析师。

  2、技术方向

  技术方向主要指数据挖掘方向,分为三类:数据挖掘工程师(机器学习)、数据仓库工程师(构架师)和数据开发工程师。在互联网和金融行业岗位设置较多

  普遍来说:技术方向的基础岗的工资薪酬要比业务岗的薪酬高一个等级,但是做到管理岗的话,在中国,业务岗的薪酬比技术岗的薪酬要高。

  (二)数据分析从业者需具备的核心能力

我认为,数据分析从业者要具备四种核心能力:1、基础科学的能力;2、使用分析工具的能力;3、掌握编程语言的能力;4、逻辑思维的能力

 图2:数据分析核心能力体系

  我认为,数据分析从业者要具备四种核心能力:1、基础科学的能力;2、使用分析工具的能力;3、掌握编程语言的能力;4、逻辑思维的能力

   1、基础科学的能力

  可以说,在数据决策的时代,数据分析几乎渗透到企业的每个业务环节中,行业数据分析报告更是淋漓满目,发布报告的有的是世界500强企业,有的是知名的数据洞察咨询公司,jacky做为第三方数据评估机构的从业者,在看到可视化效果越来越绚丽的同时,我也忧心忡忡,大多数的数据分析报告:逻辑不见了,故事线没有了,统计学支撑没有了,金在其外,败絮其中。

  统计学,数学,逻辑学是数据分析的基础,是数据分析师的内功,内功不扎实,学再多都是徒劳。

  掌握统计学,我们才能知道每一种数据分析的模型,什么样的输入,什么样的输出,有什么样的作用,开始我们并不一定要把每个算法都弄懂。

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