
数据分析师养成攻略
可能大家都会疑惑,数据分析师具体是干什么的?简而言之,就是分析数据的。数据分析师的工作职责:是在具体问题下,分析数据从而了解现状,后给出解决问题的相应对策。本人是数据分析小白一枚,对数据分析师这一岗位关注蛮多。因此想大胆地回答几个常见问题:招聘大量数据分析工作人员的行业公司有哪些?数据分析工作主要分为哪几类?以及如何学习数据分析?最后还要推荐一些学习资料给小伙们。
招聘大量数据分析工作人员的行业公司有哪些?
数据分析可以说是互联网经济下的产物。互联网企业最需要数据分析人才。正所谓“巧妇难为无米之炊”,互联网企业大量的数据是进行数据分析工作的基础,工作薪酬也普遍较高。互联网各类企业包括电商、金融、出行、O2O、新闻资讯,都需要数据分析人才。举例子:电商有网易考拉海购、京东、淘宝;金融呢有51信用卡、微贷网;出行有滴滴打车、曹操专车;020有美团、饿了吗;新闻资讯有今日头条。
数据分析工作主要分为哪几类?
数据挖掘工作到底是什么?可以参考这两个网站:第一个是阿里云天池大赛,第二个是国外Kaggle数据挖掘大赛网页。百度搜索关键词可到达网页。
想去到薪资较高的数据挖掘岗位,比如大型电商平台,BAT,滴滴等自学是不大可能的。因为数据挖掘挺难学的,而且自学很难被认可。需要去读个计算机研究生或者数学系研究生。个人觉得计算机研究生更好。
那跟数据分析相关的工作,要求不那么高的,同时薪资也相对低的,也有。
你如果有比较好的文案能力,可以寻找像房地产分析,股票证券分析之类的工作。这类工作的特点为有固定的分析模板,需要写文案。
你如果不具备较好的文案能力,像服装企业的商品专员,像销售部门的销售助理,像快递行业的快递分析这类的岗位,你可以留意一下,需要较好的EXCEL操作能力和平常的沟通能力和执行能力。
如何学习数据分析?
数据分析的学习,可以分为两方面:一是所从事行业的商业知识,二是分析的技术手段。举一个便利店例子,便利店店主知道天气和每日客流量之间的相互作用关系,天气好,客人会多,店内的熟食商品就应该多准备一点。这就是所从事行业的商业知识的范畴。而且店主还把每日的天气、销售量、客流量等记录在册,通过手工计算或脑内思考进行数据分析。后者就属于数据分析的技术手段。明显,店主的技术手段比较落后。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03