京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
浅谈大数据分析师
在大数据崛起的时代,数据分析师这个职业将会越来越受到大家的青睐。数据分析师的职业现状和发展如何?数据分析师有哪些专业要求?在工作中到底需要做什么?这些都是想走进数据分析这个行业的童鞋们的疑问,小编整理了一些数据分析行业前辈们的分享内容,供大家参考。
数据分析师的职业现状和发展如何 有哪些专业要求
数据分析师的职业现状和发展
前不久看到这样一条新闻“未来广告是否有效的关键是数据分析”不只是广告营销,越来越多的行业看重数据分析这一领域,在信息爆炸的今天,一个优秀的数据分析师可以帮助企业根据现有数据做出科学、合理的分析,在前行中准确定位,为企业排除干扰。那么今天主页君就给大家介绍一下数据分析师的职业现状和发展吧。
【职业概述】
越来越多的企业将选择拥有项目数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析,以便正确决策项目;越来越多的风险投资机构把项目数据分析师所出具的项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据;越来越多的企业把项目数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容;越来越多的有志之士把项目数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系,数据分析这个职业应运而生,毫不夸张的说,数据分析师带给企业的不仅仅是一个个数据报告,更是一桶桶黄金,一片片亟待探索的蓝海。
【职业分析】
数据分析师分布在不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测。数据分析师需要敏锐的数字洞察力,因此,统计、会计、保险、工程经济、金融、数学、计算机等专业的同学对这个行业有明显优势,但其他行业的同学如果对这个职业感兴趣,通过日常学习,掌握一些统计必备技能,亦可以从事此类工作。
数据分析师有哪些专业要求?
一、统计学专业
统计学贯穿数据分析的全过程,没有统计学基础,很难有专业的数据分析。数据分析的各个步骤,都要用到统计学的知识。
数据采集时,如何抽样?做多大的样本?接受多大的抽样误差?要用到统计学;
问卷设计时,问卷的信度是否符合要求?效度有多大?要用到统计学;
数据处理时,频数怎么求?交叉表怎么做?统计图怎么划?要用到统计学;
数据分析时,如何验证?如何探索?如何预测?也要用到统计学。
可以说,数据分析是统计学的应用。掌握统计学是数据分析师的基本功。
大数据课堂:数据分析师都干啥
下面简单谈下做一名数据分析师要经历的几个步骤:
(1)获取数据
获取相关的数据,是数据分析的前提。每个企业,都有自己的一套存储机制。比如淘宝,所有的数据都在HADOOP上,很多数据都要经过HADOOP,hive来获取。因此,基础的SQL语言是必须的。具备基本SQL基础,再学习下HIVE的细节的语法,基本就可以通过HIVE拿到很多数据了。每个需求明确以后,都要根据需要,把相关的数据获取到,做基础数据。
(2)数据处理
获取数据,把数据处理成自己想要的东西,是一个关键点。很多时候,有了数据不是完成,而是分析的开始。数据分析师最重要的工作就是把数据根据需求处理好,只有数据跟需求结合起来,才能发挥数据的价值,看到需求的问题和本质所在。如果连数据都没处理好,何谈从数据中发现问题呢?
对于数据的处理,有两种形式:
a>如果初步提取的数据是在LINUX上,建议学一门脚本语言,比如AWK,或者PYTHON。如果掌握一门脚本语言,不仅可以在LINUX系统上写很多自动脚本来运行,会大大节省自己的时间,而且可以通过脚本语言把基础数据处理成自己想要的任何形式,直接可以使用。
b>如果数据没有在LINUX上,那可以download,然后通过其他统计软件来处理。个人推荐SAS或者R语言。SAS的强大,不必多说。没有SAS解决不了的问题,而且SAS也有SQL,处理起来也方便。R语言最近也很火,而且免费,packages越来越多,画图也简单,类似Matlab。如果前期数据处理的好,后续只需要通过R或者SAS画一些图就可以了。在数据分析师的世界,按照价值排序,图>表>文字。
数据分析师必须清楚的9个问题
1、如何做好数据分析?
数据分析师成长是通过“干”、"思"、“熬”出来的。干:多做。哪些是临时需求。你要做各种各样的分析;思:你在边干的过程中,要边思考,边总结,只有这种你才能沉淀。熬:通过时间的积累,你的商业意识、数据分析思维、技能得到提升,广积粮,缓称王,实现厚积而薄发。
2、如何做好数据挖掘?
数据挖掘和数据分析在我认为,都是实现数据价值的“工具”、“方式”。数据挖掘相对于数据分析来说,入门门槛会更高一些,对于数据挖掘方法,挖掘工具要求更高。但做好数据挖掘,参考数据分析。
3、需要看什么类型的书?
很从刚做分析师的朋友,但喜欢问:我想做好分析师要看什么样的书?这个背后的逻辑是不是说你看了别人推荐给你的书,你就可以成为很厉害的分析师。
我的观点是:书是一定要看,而且有机会的时候多看看书。但一定要明白看书你对的价值体现在哪?想要了解更多关于数据分析师的知识,到CDA数据分析师官网,那里有专业的数据分析师人才共同交流学习。
但数据分析更多是干,实践中成长的。
4、做好数据分析需求什么样的技能?
我想做数据分析,一定要会SAS、SPSS、R吗?如果你不去做模型。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 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 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18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导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 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。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13