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数据人才工种之数据分析师
什么是数据分析师呢?
关于这个问题,仁者见仁,智者见智。
在我看来,数据分析师就一群做数据分析工作的人,要做好数据分析工作,并不容易。数据分析师在做数据分析工作时,他们是在做一个系统化的工程,具体包括这些步骤。
第一步:明晰业务问题。
第二步:获取所需数据。
第三步:数据探索性分析。
第四步:采用合适的方法分析数据。
第五步:分析结果表示与输出。
上述的步骤是一个迭代和优化的进程。
数据分析师素质和技能谱
一个数据分析师,需要做好这五个步骤,自身需要什么样的素质和技能呢?下面这幅图,做出了很好的回答。
一名能够干活的数据分析师,需要从这五个方面不断地修炼和积累,并且反复地实践和总结。
方面一:业务应用能力
能够正确理解业务,既能够一切业务数据化,又能够一切数据业务化;既能够从业务中来,又能够从业务中去。
方面二:理论基础原理
拥有数据敏感度,具备统计和概率基本知识,能够把数据和业务紧密联系起来,基于数据驱动认知和解答业务问题。
方面三:数据分析方法
熟用常用的数据分析方法,能够根据具体问题选择合适的方法做数据分析。
方面四:数据挖掘算法
针对不同业务问题,选择相匹配的挖掘算法。遇到有正确类别指导下的业务问题,采用分类或者回归算法;碰到划分相似群组的问题,采用聚类算法。
方面五:软件运用能力
要想有效率地做数据分析,熟用一些软件是非常必要。熟悉SQL技术,能够准确快速地获取所需数据;熟悉R语言或者Python语言,能够对所需数据进行加工处理和多样分析;熟悉Excel和PPT,把数据的结果进行合理展现,让老板们或者利益相关者,能够明白数据分析结果和价值。
数据分析师如何进阶?
一方面,从“道”上下足功夫,就是不断地培养自己业务洞察力,让自己对所在行业下的业务问题有深刻地认知,能够把各种业务问题进行具象化。
另一方面,从“术”上做积累,强化数据算法的灵活应用,实现分析流程的自动化,让数据分析工作更加有效和自助。
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