京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
一个优秀数据分析师的准则
有很多的大学生或求职者都在问,现在好的数据分析师都在哪些行业、什么岗位,还有哪些专业是适合数据分析师专业的?
从不完全统计,现在数据分析师主要分布在互联网公司(包括电商、O2O、游戏、互联网金融行业)占70%,传统零售行业(多品类+大数据快消)占8%,咨询公司(数据挖掘类+市场研究类)占14%,金融行业(包括银行、证券)+电信+其它占8%;
从地域分布来看北京(40%)、上海(20%)、广深(20%)、杭州(10%);从教育背景来看包括数学、统计学、心理学、社会学、人口学、营销学;数据分析师人员流动情况,
1、咨询公司-->甲方(传统 or互联网公司),逆向几乎没有;
2、传统行业-->互联网公司-->互联网公司--->传统行业--->更大平台+核心业务+大数据量---->去中小平台做数据负责人;
3、毕业--->大型平台做技术--->二、三线公司做数据管理---->有一部回流到大型平台,更多是二三线公司更高的管理岗位;
4、毕业--->二、三线公司做技术专家方向---->二、三线公司分析骨干、管理岗--->大型公司专家岗+更小职级管理岗;
现在数据分析师的市场需要量是很大的,包括二三线互联网公司成为主流,大型平台型公司数据分析师更是成为与财务重要性等同的团队。
但是这个职业刚刚兴起,很多HR与企业都在一种摸索的状态,大家都知道现在互联网公司到C轮以上都需要分析团队来对于线上的数据需要进行整合、分析进一步希望能满足对于市场活动决策能力。
更大的范围现在都需要数据分析师对于经营决策提供依据及对于专题市场营销希望能更进一步提供全过程数据化运营与管理能力,但是数据分析工作性质及也是刚新起的工种,市场上还是对于人才缺乏判别能力,现在我说说好的数据分析师是怎么样?
格局是决定一个数据分析师的能力标准,一个好的数据分析师应该从行业的层面来分析公司现在所处的位置以及整个行业的分析,而且通过内外的数据得出富有逻辑性的结论,然后从这些结论中提供公司战略层面思考的策略,当然我也明白现在我们很多的分析师朋友都在沉浸在业务或者项目分析中,但是我认为格局观是决定一个数据分析师的能力标准。
那么怎么能用一句来总结数据分析师是什么呢?
基于内部与外部的数据结合通过严密的完整商业思考及严密逻辑推理,得出针对业务好坏的结论,并得出业务改进的策略。
什么内部与外部的数据的结合,我们即要看内部的数据还要结合行业的数据,而商业思考是做数据分析师通用的技能,那么结论是基本产出物,策略是分析师高级产出物。
数据分析师需要三类素质,第一类是基本素质,第二类是通用技能,第三类是专业技能。
基本素质包括:1、聪明与好奇心;2、愿意学习并愿意能沉下心来付出;3、耐心与专注。
通用技能是核心思考能与展现自己的能力,第一点,结构化的思考能力与逻辑推理能力即智商不能差,如果是这样你看到的越多就做的越好,怎么来判断呢?第二点,良好商业感觉与商业判断能力;第三点,要有宏观思考能力,你要看到的格局要到;第四点,要有良好沟通能力。
专业能力从专业上要有基本统计学知识,从能力上要包括扎实数据分析能力与数据处理能力包括SAS\R\SPSS及tableau、FineBI等可视化表达的能力。那么高级数据分析师,我们应该更看中基本素质与通用能力,如果专业操作类分析师那么我们需要基本素质与专业技能。
一个专业的数据分析师,发展到之后会知道往什么方向分析,能敏锐的观察出某个数据问题背后的原因,当然这是经验之谈。更多的时候我们需要借助SPSS、R等工具做挖掘分析,通过FineBI做实际应用过程中的业务分析。工具是次要的也是重要的,最终需要将挖掘到的信息规律转化到业务指导上来,制定正确的决策,才是硬功夫。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 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 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23