
数据分析师需要的技能
今日逛论坛,发现简书杜七对数据分析师有非常深刻的解读。特节选部分内容,与大家共分享。
『问』:
1)我目前比较熟悉 Python 的基础数据包(Numpy,Pandas,Matplotlib 等)和 Linux Shell,Keynote、AI、Ps 做报告展现也没啥问题,做过 5 年销售,一年风投经理,但数学和统计较弱,英语也一般,能找到合适的数据分析工作吗?
2)数据分析从入门到进阶的路线是什么?核心技能是什么呢?至少要懂那些东西才能上手干活?
3)SQL 在数据分析工作很重要吗?常用的 SQL 工具有哪些呢?
4)数据挖掘和数据分析的区别是什么呢?做数据分析一定要懂数据挖掘吗?需要懂到什么程度呢?
杜七『答』:
1)『数据分析师』职位,也有初、中、高级的区分,比如你去阿里巴巴岗位搜索『数据分析师』,会有『数据分析师』,『数据分析专家』等区分,所以,要求不也有,对于求职者的技能要求也不一样。会Python,不是优势,反而你做过『一年风投精力』会给你的经历增色,为什么呢?一个好的数据分析师,一定是一个『商业分析家』,正确的定义问题,思考问题,找到解决办法,才是一名合格的分析师需要具备的技能。所以,你肯定可以找到一份数据分析的工作。
2)说到『从入门到进阶的路线』,我个人觉得没有一个明确和固定的路线,不像JAVA,从看《think in java》开始,到《如何治疗颈椎病》结束。每个人都会『分析』,都有想法,也都有自己的『看法』。不过,分析师需要具备的技能,看值得分析师新同学关注的“软技能”!这篇文章吧。这个是我自己的个人经验总结,期望对你有帮助。
3)SQL主要是用来做数据提取的。目前公司的数据,很多都放在数据库,比如MySQL,mangoDB,等等;如果是ODPS,HIVE,也是sql提取,所以,这种情况让别人觉得SQL很重要。其实,SQL也是一个技能。我们做数据分析,必须要把数据提取出来,这个是第一步。提取出来以后,再分析,是第二步。其实,在阿里巴巴这么高大上的公司,一个分析师会SQL+EXCEL+PPT,基本就可以把活干完了。相信么? 所以,只要会SQL的基本语法,会写SQL代码,写个1W行,基本SQL就不是问题了。
4)数据分析和数据挖掘,广义的『数据分析』包括了数据挖掘,狭义的说呢,它们的目的一样,都是挖掘数据的价值,但是过程和方法不一样。『数据挖掘』偏重研究数据中的规律和模式,规律、模式一定要通过工具来挖掘;『数据分析』一般分析目标相对明确,从数据得到一些信息,不用那么深的规律的探讨。做数据分析,不一定非要懂那么多数据挖掘的算法,或者机器学习。当然,技多不压身,懂的东西越多越好。至于具体的一个『业务问题』的分析,一般不会涉及到复杂的『数据挖掘』,统计方法就够了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29