京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
初级数据分析师职业要求
小白:那怎样才能成为一名优秀的数据分析师呢?数据分析师的职业要求又有哪些?
Mr.林:你的问题可以用五懂来回答,即懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、还要懂设计。
1. 懂业务
从事数据分析工作的前提就是需要懂业务,即熟悉行业、公司业务及流程,甚至有自己独到见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析的结果只会是脱了线的风筝,没有太大的实用价值。
例如公司2011年的运营收入是1000万元,那么不熟业务的数据分析师看到的只是1000万这个数字,而熟悉业务的数据分析师,则看到的不仅是1000万这个数字,他还看到数字背后隐藏的信息,如1000万元是有哪几个业务收入构成,哪个业务收入占主要部分,哪个业务收入是最小占比,最高业务收入的地区又是哪个地区等信息。
这就是懂业务与不懂业务的数据分析师之间的区别。
从另外一个角度来说,懂业务也是数据敏感的体现,不懂业务的数据分析师,看到的只是一个数字。反之,懂业务的数据分析师,则看到的不仅仅一个数字,他明白这个数字代表什么意义,知道数字是大了还是小了,懂业务的数据分析师心中有数,这才是真正意义的数据敏感性。
2. 懂管理
懂管理一方面是为了指导数据分析框架的搭建,如刚才介绍的数据分析六步曲的第一步确定分析思路就是需要用到营销、管理等理论知识来指导,如果不熟管理理论,那你如何指导数据分析框架的搭建,以及后续的数据分析开展呢?
另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议,如果没有管理理论的支撑,如何确保分析建议的有效性呢?
所以这就要求数据分析师需要掌握一定的管理理论知识。
3. 懂分析
懂分析是指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,并能灵活运用到实践工作中,以便有效的开展数据分析。
基本的分析方法有:对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。
高级的分析方法有:相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
不论简单还是复杂的分析方法,只要能解决问题的方法就是好方法。
4. 懂工具
懂工具是指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论,而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具,面对越来越庞大的数据,我们不能依靠计算器进行分析,必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
常用的数据分析工具如EXCEL、ACCESS、SPSS、SAS,建议先用好EXCEL分析工具,EXCEL就是一款非常实用的数据处理、分析工具,它能解决、满足你工作中80%,甚至100%。有兴趣、时间、需要的话,再学习SPSS、SAS等统计分析工具。
同样,工具的选择应用以研究问题选择工具,只要能解决问题的工具就是好工具。
5. 懂设计
懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点,使分析结果一目了然。
图表的设计是门大学问,如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等,都需要掌握一定的设计原则。
小白:颜色搭配都有要求?我不能根据我自己的喜好选择么?
Mr.林:当然有要求,根据喜好选择也要在符合设计原则的基础上选择,例如公司的VI设计是以蓝色为主色调,属冷色系,那么你选的图表颜色就要与公司的VI设计相吻合,尽量避免使用红色、黄色等暖色系的颜色,这方面知识我会在数据展现部分做具体介绍。
小白:好的,看来要成为一个合格的数据分析师还有很长的路要走。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07