京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
导语:自2014年起到现在,CDA会员俱乐部发展了各行各业的十余万名会员,有不少会员已经发展成为行业领袖,专家和达人,CDA会员俱乐部的宗旨就是为会员朋友提供一个相互交流学习的平台,共享会员朋友们的行业和人脉资源,汇聚数据的力量,助力大家的事业和工作发展。为了更好地服务广大会员,扩大影响力,现面向广大会员招募志愿者,共同参与组织的建设与发展,为会员提供更多更好的服务和活动。我们CDA会员俱乐部致力于建立一支多元化和包容性的志愿者队伍,代表我们所服务的所有会员。

本期分享嘉宾:
岳松 上海金融信贷行业数据分析师
徐梦圆 CDA持证人上海金融行业产品经理
荣军 上海头部服装品牌集团数据主管
佟志刚 职业发展部部长-CDA会员俱乐部资深职业指导
主持人:王海龙
活动分享探讨问题:
①大数据时代,数据、数据思维和技能是最有价值的,作为数据分析从业人员,如何培养自己的数据思维?数据思维需要体现在哪些方面? ②数据分析是一个快速发展的领域,数据分析职业人需要不断规划自己的职业发展路径,明确自己的发展方向和目标来面对竞争压力问题? ③数分人员如何在不同的部门之间实现高效的沟通?这个过程中会遇到哪些问题?
④企业如果面临跨时代的变革需要进一步提升竞争力,从人员的角度、从数字化转型的角度,数分人员可以为企业做哪些事情?
⑤如何看自己所在的行业在未来的5-10年里数字化发展趋势,对数分人员的需求会有哪些关注点?
⑥很多企业有数据分析师、数据主管、数据产品经理等等,他们的工作职责有那些相同和不同之处,岗位的需求有什么不同?。
⑦除了硬性要求,数分人员还需要具备什么样的软实力吗?
在这个数字化飞速发展的时代,上海这座国际大都市的脉搏同步于无数数据的流动与分析。在这样的背景下,数据分析师这个职业愈发显得重要且神秘。他们是城市运转的智慧大脑,每天的工作就像是在进行一场场激动人心的数据探险。
探索数据的海洋每天早上,当上海的街道还沉浸在晨雾中时,数据分析师们就已经开始他们的一天。他们首先要做的,就是打开电脑,迅速浏览一遍过夜积累的数据。这些数据可能来自社交媒体、交通流量、市场调研,或是企业内部的销售记录。数据分析师的工作就是从这些看似杂乱无章的数字中,寻找出有价值的信息。
追踪数据的脉络数据分析师使用各种先进的分析工具和技术,如Python、R语言、SQL等,来处理和分析数据。他们通过这些工具建立模型,预测市场趋势,或是揭示消费者行为的背后逻辑。在上海这样一个经济快速发展的环境中,这些分析对于企业把握市场脉动,制定战略决策至关重要。
沟通数据的语言除了数据分析,这些“魔法师”还需要具备出色的沟通技巧。他们需要将复杂的数据分析结果转化为易于理解的图表和报告,向团队或管理层清晰地传达信息。在上海这个国际化的大都市中,这也意味着要跨文化、跨语言地进行有效沟通。
不断学习与进步数据分析师的日常还包括不断学习和自我提升。数据科学是一个快速发展的领域,新的工具和技术层出不穷。为了保持竞争力,他们必须不断更新知识库,参加行业研讨会,或是通过在线课程学习最新的数据分析方法。在上海,数据分析师不仅是企业的宝贵财富,也是这个城市智慧转型的关键角色。他们在数字化浪潮中乘风破浪,不断探索、分析和解读数据,帮助企业、政府甚至整个社会更好地理解世界,作出明智的决策。 在这个由数据驱动的时代,上海的数据分析师们正用他们的智慧和技能,悄然改变着这座城市的面貌。他们的每一天,都充满了对数据的热爱与追求,他们是真正的现代魔法师,创造着属于上海的数据奇迹。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19