京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
适合做数据分析师的专业有哪些
或许数据分析在很多人眼里就必须具备很强的数学、统计学或是计算机科学等学科的基础,其实不然。很多从我们这里毕业的学生都是从零开始,更有不少文科的女生。数据分析并没有你想象中的那么难。
为了解除一点大家对自己专业能不能学习数据分析的疑惑,今天让我们来看看这五大专业于数据分析的关系。
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。
二、心理学专业
企业要提高市场占有率,就是要提高人心占有率,因此数据分析师研究用户心理的工作必不可少。数据分析师若懂得心理学,则能更准确的探测到用户的真实想法。
例如,在做品牌形象分析时,常会用到的是映射法,映射法就是基于心理学的数据采集方法。比如,让你对某所别墅进行描述,很难说得清,但如果让你选择图片,你对图片的认识就映射了你对这所别墅的印象。比如,你选择了劳斯莱斯车,很明显,你认为这所别墅的形象是高端的。
三、社会学专业
从经济学的角度看,人具有经济性,追求利益最大化,比如人们总是喜欢买物美价廉的产品,消费量通常会随着价格的下降而上升。但从社会学的角度看,人还具有社会性,受到社会群体心理的影响。作为数据分析师,如果没有社会学背景,很难对市场现象做出合理的解释。
比如,人们喜欢买物美价廉的东西,为什么人们还会为品牌多花钱?人的消费随着价格的下降而上升,为什么房价下降则观望成风,房价上升则抢购一空?正是由 于人的社会性的存在,使得市场问题复杂化,有时甚至是非理性的,只有掌握了社会学的常识,数据分析师才能有更全面合理的思考。
四、人口学专业
人的特点影响市场的特点。年龄不同,家庭类型不同,则需求、价值观和行为特征都不一样。比如,儿童主要以生理需求为主,没有太多的社会需求;青少年开始 追求时尚和潮流,但不是高收入人群,购买的频率高但可接受价格很低;人到中年,消费行为趋于理性化,强调功能、成本和技术优势;而到了老年,对价格比较敏 感。
有人口学知识,数据分析师可以更好地理解到用户的差异性,有助于选择市场细分的维度,提出合理的精细化营销建议。
五、营销学专业
数据分析师常要为企业的营销决策提供支持,这就要求懂营销。
具有营销背景的数据分析师思路会更清晰、更开阔。当让他做竞争分析时,他会想到波特五个力;让他做环境分析时,他会想到PEST、让他做消费者偏好分析,他会想到科特勒用户决策流程;让他做企业业务状况分析,他会想到4P……
因此, 数据分析师,做数据分析师以上的专业都适合, 数据分析工作是多门专业在企业决策中的综合应用,依靠某一门相关专业,可以敲开数据分析师的职业之门,但要成为优秀的数据分析师,则需要长期的学习和积淀,做到多门专业的融会贯通。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08