
测试:你真的适合做数据分析吗?
在大数据时代下,随着大数据分析的深入应用,数据分析师逐渐开始兴起,若想成为真正的数据分析师,或者做数据分析相关的工作,必须要具备相应的特质。
我觉得无论什么工作兴趣最重要,要做数据分析师最基本的就是不讨厌数字,如果你跟他讲那个指标是通过怎么样的乘除加减得到的,他会觉得不耐烦,那么显然他不适合做数据分析;如果对数据较敏感,能够一眼发现异常值,数据分布情况,当然是最好的。
再则就是逻辑性,可以让他试试爱因斯坦的那道经典的逻辑题,看看能否解出来,需要多久;逻辑思维对数据分析尤其重要,不然会被各种指标的定义规则、与业务的联系纠结死,逻辑思维好的人写SQL等数据处理脚本也会更加高效。
接着是业务理解能力,最简单的就是让他定义下网站的目标是什么,哪些指标可以作为KPI,用户从进入网站到达成网站目标的整个过程是怎么实现转化的,能否画出业务流程图。(宏观层面,不要深入细节)
如果偏技术则需要懂一些数据库结构和SQL,如果偏展现需要考验下对图表的掌控能力,什么时候用什么图表合适,甚至如何配色。
最后就是细心、耐心和交流能力,做数据分析有时会很纠结,细心和耐心是必需的,好的交流能力可以让数据分析师更好地阐述清楚各类问题。
这些都是比较基础的东西,也是短期难以培养起来的技能。至于另外业务相关的一些知识,可以通过培训获取,问一个未接触过你的网站业务的人一些业务知识其实有些不公平,其实如果具备上面几点,一旦熟悉网站和业务之后,一定会成为优秀的数据分析师。
1、问问他喜欢什么,平时对什么事情有兴趣,然后挖掘这些事情中他关注什么数据,比如买彩票?炒股?看nba?其实里面都有很多数据,他在他喜欢的领域,如果能对数据如数家珍,对数据的解读能到位,(比如对某个nba 球星的数据和所对应的表现状态做评论)至少说明他有很强的数据感。数据感是做数据分析的第一要务。
2、问问他对数据分析的理解和目标,看看他是怎么认识这份工作的。
3、常见数据分析误区有非常多经典范例,给出几个测试题(容易产生误判的数据案例)让他分析解读一下。
4、典型场景分析,在某些业务场合中,最需要关注什么数据,如何解读其中的一些数据特征。
当然,在实际操作中,3和4需要面试官或者说主考官有非常资深的场景把握和丰富健全的范例库,如果主考官自己都把握不住,那就没辙了
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14