京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析师,看看你在哪个等级,2016年一起努力
1、数据跟踪员:机械拷贝看到的数据,很少处理数据
虽然这个工作的人还不能称作数据分析师,但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师,这样的人,只能通过×××系统看到有限的数据,并且很少去处理数据,甚至不理解数据的由来和含义,只是机械的把自己看到的数据拷贝出来,转发给相应的人。这类人发出来的数据,是否有意义,怎么解读,他自己是不知道的,只能期望收到数据的人了。
2、数据查询员/处理员:数据处理没问题,缺乏数据解读能力
这些人可以称为分析师了,他们已经对数据有一定的理解了,对于大部分数据,他们也知道数据的定义,并且可以通过监控系统或者原始的数据,处理得到这些数据。统计学的方法,这批人还是很精通的,统计学的工具,他们也是用起来得心应手,你让他们做一下因子分析,聚类肯定是没问题,各类检验也是用的炉火纯青。他们的不足是:1、如果不告诉他们命题,那么他们就不知道该应用什么样的方法去得到结论了。2、对于数据的处理没问题,但是却没有一个很好的数据解读能力。只能在统计学的角度上解释数据。
3、数据分析师:解读数据,定位问题提出答案
数据分析师这群人,对于数据的处理已经不是问题了,他们的重点已经转化到怎么样去解读数据了,同样的数据,在不同人的眼中有不一致的内容。好的数据分析师,是能通过数据找到问题,准确的定位问题,准确的找到问题产生的原因,为下一步的改进,找到机会点的人。往往科班出身的人,欠缺的不是在处理数据上,而是在解读数据上,至于将数据和产品结合到一起,则是其更缺少的能力了。
4、数据应用师:将数据还原到产品中,为产品所用
数据应用,这个词很少被提到。但是应用数据被提的很多,分析了大量的数据,除了能找到问题以外,还有很多数据可以还原到产品中,为产品所用。典型的是在电子商务的网站中,用户的购买数据,查看数据和操作的记录,往往是为其推荐新商品的好起点,而数据应用师就是要通过自己的分析,给相应的产品人员一个应该推荐什么产品,购买的可能性会最大的一个结论。国内能做到这个级别的数据人员还真是少的可怜,甚至大部分人员连数据的视图都搞不定,而真正意义上的能数据应用师,可以用数据让一个产品变得更加地简单高效。
5、数据规划师:走在产品前面,让数据有新的价值方向
数据规划师,不能说水平上比数据应用师高多少,而是另外一个让数据有价值的方向。往往在实际的应用中,数据都是有其生命周期的,用来分析、应用的数据也是,这点上,尤其是在互联网公司更加明显,一个版本的更新,可能导致之前的所有数据都一定程度的失效。数据规划师在一个产品设计之前,就已经分析到了,这个产品应该记录什么样的数据,这些数据能跟踪什么问题,哪些记录到的数据,应该可以用到数据中去,可以对产品产生什么样的价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08