京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
对于数据分析行业很多人不是很了解,人们只是听到了数据分析这个行业前景和薪资不错,但是对于数据分析行业并不是很清楚,尤其是对于数据分析师所需要的技能不是很了解,一般来说,数据分析行业需要懂业务、懂管理以及懂分析即可。但是要想成为数据科学家就没那么简单了,数据科学家还需要学会计算机科学、数学、统计学、数据挖掘、数据可视化、计算机编码能力等等技能,而数据工程师需要学习的知识也是比较多的,下面就给大家介绍一下具体的内容。
首先,如果成为一个优秀的数据分析师,那么你就必须要懂得业务。什么是懂的业务,就是熟悉自己的行业知识。知道自己的公司业务以及工作流程,如果这些都不知道,那么分析的数据的准确性就很容易被别人质疑。其次就是懂得管理。什么是懂管理呢?懂管理就是搭建数据分析框架的要求,以及针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。懂得管理是一个数据分析师必备的素质。最后也是最重要的就是懂得分析,懂得分析就是指掌握数据分析基本原理与一些有效的方法进行数据分析,这样通过分析得出一个重要的结果。
那么数据科学家所需的技能是什么呢?数据科学家首先需要学习计算机科学,一般来说,数据科学家大多要求具备编程、计算机科学相关的专业背景。学习了计算机科学等知识就需要学会数学、统计、数据挖掘等知识。其中,面向统计分析的开源编程语言及其运行环境r语言最近备受瞩目。r语言的强项不仅在于其包含了丰富的统计分析库,而且具备将结果进行可视化的高品质图表生成功能,并可以通过简单的命令来运行。处理上面需要的知识外,数据分析师还需要重视数据可视化的知识。这是因为信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析,需要使用一系列工具从而使分析结果可视化,这是对于数据科学家来说十分重要的技能之一。
介于数据分析师和数据科学家的职业是数据工程师,那么数据工程师需要学习什么知识呢?一般需要学习数学及统计学相关的知识。只有具备一定的理论知识,才能理解模型、复用模型甚至创新模型,来解决实际问题。当然还需要学习计算机编码能力。实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素,因为许多数据的价值来自于挖掘的过程,大家必须要自己动手去做出数据处理。最后也是需要学习不同行业的知识。数据工程师这个角色很重要的一点是,不能脱离市场,因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。
以上的内容就是数据分析行业各个阶段的所需要的技能的具体内容了。如果你想要成为一名优秀的数据分析师,要懂业务、还有就是具有编程、计算机科学相关的专业背景;当然还要具有计算机编码能力。希望以上的内容可以对您有所帮助。
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在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07在数据分析师的工作闭环中,数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA(Certified Data Analyst)作为具备专 ...
2026-01-07在数据处理与可视化场景中,将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色,能让Excel中的数据更具层次 ...
2026-01-06在企业运营、业务监控、数据分析等场景中,指标波动是常态——无论是日营收的突然下滑、用户活跃度的骤升,还是产品故障率的异常 ...
2026-01-06