京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析师是数据时代的重要职业之一,他们通过采用一系列技术和方法来对数据进行分析和挖掘,为企业和其他组织提供有价值的业务洞察和决策支持。然而,许多人对数据分析师的岗位要求和适合的专业并不熟悉,下面我将为大家详细介绍。
一、数据分析师的岗位要求
数学知识
数据分析师需要具备一定的数学知识和统计学知识,例如概率论、线性代数、微积分等。这些知识可以帮助数据分析师更好地理解和处理数据,提取有价值的信息。
编程技能
数据分析师需要掌握至少一种数据分析工具和编程语言,例如Python、R、SQL等。这些工具和语言可以帮助数据分析师更好地处理数据,进行数据挖掘和分析。
业务理解
数据分析师需要了解业务需求和目标,并与业务人员进行沟通和协作。数据分析师需要将业务问题和需求转化为可量化和可操作的数据分析和建模问题,并选择合适的数据来源和算法。
团队协作
数据分析师需要与各部门和团队紧密合作,共同制定和实施决策支持方案,并不断地优化和改进。数据分析师需要为企业提供持续的数据支持和数据保障,以帮助企业更好地适应市场变化和创新发展。
二、适合的专业
数学和统计学专业
数学和统计学专业是数据分析师的必备基础,可以帮助数据分析师更好地理解和处理数据,提取有价值的信息。因此,数学和统计学专业是适合成为数据分析师的专业之一。
计算机科学专业
计算机科学专业可以帮助数据分析师更好地掌握编程技能和数据分析工具,从而提高数据处理和数据挖掘的能力。因此,计算机科学专业也是适合成为数据分析师的专业之一。
商业管理专业
商业管理专业可以帮助数据分析师更好地了解业务需求和目标,并将业务问题和需求转化为可量化和可操作的数据分析和建模问题。因此,商业管理专业也是适合成为数据分析师的专业之一。
数据科学专业
数据科学专业是数据分析师的必备专业之一,它涵盖了数学、统计学、计算机科学和商业管理等多个领域的知识和技能,可以帮助数据分析师更好地理解和处理数据,提取有价值的信息,并为企业提供有价值的业务洞察和决策支持。
总之,数据分析师需要具备一定的数学知识和统计学知识,掌握至少一种数据分析工具和编程语言,了解业务需求和目标,并与业务人员进行沟通和协作,同时需要与各部门和团队紧密合作,提供持续的数据支持和数据保障。适合的专业包括数学和统计学专业、计算机科学专业、商业管理专业和数据科学专业等。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20