京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
你准备好成为一名数据分析师了吗?
随时大数据的大热,或者在大数据的影响下,很多企业开始真正重视数据,真正期望从数据中挖掘价值。甚至很多企业已经把数据作为取得竞争优势的战略。而数据真正价值的实现,不管计算效率,存储等发展的多快。一定需要“分析师”,可以说是数据分析师既是建造“数据大厦”的总体设计师,也是建造“数据大厦”的工人。
数据分析师最为稀缺的人才,相信未来10年内一定是最为朝阳行业之一。所以现在很多朋友希望转型做数据分析师,很多毕业的同学也准备从事数据分析师。但很多都不知道成为一名分析师真正需要什么?
前段时间,应中国统计网的邀请,去给杭州师范给统计学的同学做了一个分享,关于数据分析师职业。借这个机会也总结一下,送给准备从事数据分析师工作的朋友。
如前面所说,分析师既是总设计师,也是工人。所以要跨入数据分析师,也许很多时候你只能从“工人”开始做成(这意味着在很大长一段时间内,你的工作内容可能比较枯燥,可能做的都是比较没有“技术”含量的活),慢慢的当你成为“熟练工”同时随着行业相关知识和各种技能的积累,慢慢你也会走上“数据设计师”之路。开始从事“高大上”或者更有技术含量的工作。
个人觉得觉得需要三步曲:
1
至少花三个月掌握技术
“磨刀不误砍柴工”,要想从为“工人”,甚至熟悉工,也需要很多技能,因为怎么说数据分析师也是技术工种 。我觉得至少你要花3个月时间来学习一些最基础的知识。
花1个月学习数据库知识。
花1-2个月学习基础的统计学知识。
花1个月学习点linux的知识。
花1个月去学习最基础的数据挖掘模型:
花1个月掌握一门基础的挖掘软件的操作。
分析师一定要有持续学习的态度,所以在后续 工作中一定要保持持续学习的态度哦。坚持学习各类知识,不仅仅是技能层面的。
2
选择感兴趣的行业
如果你已经工作,选择本行业或者相关行来。这样你在行业经验,业务知识你是有优势的。因为你比较清楚业务的“痛点”
从而你也就相对清楚应该给业务提供什么样的数据。
如果你是学生,分析师一下自己的兴趣,结合现在比较热门的行业(指数据在这个行业也是比较热)。
通过互联网学习,聊这个行业的商业模式,数据内容,分析点。有机会可以去参加一些同行的沙龙或者分享,清楚的了解这个行业的数据分析师或者同行平时都在干什么 。
对比自己当面的知识储备,更有针对性的补充知识。和在学校的同学共勉一句话:“在学校学的东西都是有用的,只是学校没有告诉你怎么用!”
3
开始寻找机会
对于跨行业转入的同学,当你准备好上述内容的时候。开始找个机会:
内部转岗
选择中、小型公司。先入门,再修行。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16