京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19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