京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
现如今,大数据越来越流行了,可以说现在无论是什么公司,都积累了大量的原始数据,数据的作用想必大家都是比较清楚的,而在这个信息对称的时代,数据分析师的工作将为公司指明发展的道路,在企业的地位备受重视。那么数据分析师需要学习什么知识呢?一般来说,需要学习数据库、数据整理、懂设计、专业技能、提升个人能力、贴近数据文化等等。
一、对数据库有充分的理解
大家都知道,一般工厂中有存放产品的库房,所以就不难理解数据库的意义了,一般来说,数据都是大量的,如果存放这些大量的数据就需要一个类似于工厂库房一样的东西里面,数据的存储是需要库房,就叫做数据库。数据分析师必须知道数据库的用途以及存在的意义,这是因为数据库是存储数据的地方。数据库有很多,如CouchDB,MongoDB,MySQL,PostgreSQL,Cassandra等。理解数据库并且能熟练使用它,这是数据分析师的一个基本能力。
二、能够掌握数据整理
数据分析师必须学会数据整理,所谓数据整理,是将原始数据转换成方便实用的格式。很多数据都不能直接的看到我们需要的东西,所以,通过整理数据就能够使数据可视化,就是创建和研究数据的视觉表现。数据报表是将数据分析和分析出的结果制作成报告。也是数据分析师的一个后续工作。这些技能是做数据分析师的主要技能。
三、掌握专业技能
很多数据分析师需要有专业技能,这里说的专业技能有社会学技能、财物管理、统计学技能、以及心理学。统计学是数据分析的基础,掌握统计学的基本知识是数据分析师的基本功。对于社会学技能来说,从社会化角度看,人都有社会性质,收到群体心理的影响。倘若数据分析师没有社会学基本技能,很难对市场现象做出合理解释。当然,如果还能懂得财务管理知识和心理学知识那就最好不过了。这些都将会使数据分析师做数据分析的过程更容易。
四、懂得设计
数据分析师应该会制作报表成果,还应该注重图表的设计。这样才能够让数据更直观的呈现在人们面前。在运用图表表达数据分析师的观点时,图表的设计会直接影响到图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等,只有掌握设计原则以后才能让结果清楚明了。如果图表十分乱,这就不能够让数据直接的表现出来。
五、能够随时贴近数据文化
数据分析中如果能够对各个数据文化有一个了解的话,就能够对数据有一个更加充足的认知。如果数据分析师拥有了数据分析的基本能力,还是需要学习很多数据的知识,上面提到的内容就是数据的基本需要的知识,靠这些是远远不够的,还要对数据文化进行详细的研读,这样才能够提高数据的分析能力。
六、提升个人能力
有了产品可以将数据展示出来,还需要具备基本的分析师能力。首先,要了解模型背后的逻辑,不能单纯地在模型中看,而要放到整个项目的上下文中去看。要理解数据的信息,形成一个整体系统,这样才能够做好细节。
拥有这些技能,再去做数据分析,数据也就比较容易多了,数据分析师要了解的知识就是上面提到的这些,需要学习的内容就是数据库、数据整理、懂设计、专业技能、提升个人能力、贴近数据文化等等。希望这篇文章能够帮助到大家。
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