數據分析師的職位提升途徑有哪些

『壹』 合格的數據分析師需要具備哪些能力

1.業務能力

只要真的在實踐領域從事過數據分析工作，就會明白所有分析的重中之重都是業務知識本身。而業務知識的學習和掌握，需要的積累之深，培養一個業務專家，需要的周期之長，都遠遠超過後面所說的那些基本技能，成為業務專家實屬不易，數據分析師其實是之於業務專家之上的更深層次的思考和總結，否則，誰指導誰都是個問題。業務學習的方式很多，比如將以前的分析報告和取數案例都拿過來研究一下，不懂就問，總是一個漸進的過程，但需要時間和行業的沉澱。數據分析師最需要不斷提升的能力就是行業和業務知識，沒有之一。

2.思考能力

數據總是在那裡，它不會說話，你不僅要基於業務能力理解它，還要學會推演和分析，從中發現規律，迅速定位某個商業問題的關鍵屬性和決定因素，形成自己獨創性的見解，所謂心思縝密，滴水不漏，沒有思考邏輯沒有數據分析。而要形成獨特的見解，則來自於個人不斷的學習和思考，這里的學習更多的強調是跨領域和專業，思考則更多的強調養成思考的習慣。

思考本身是一種實踐，它可以將你的知識更加系統化和深入化，數據分析一定程度上是用來驗證思路和啟發靈感的，「數據分析」從來不是「數據分析」本身，而是以「數據分析」為手段和表象，對業務的深刻理解、思考和判斷。 3.溝通能力

數據分析貫穿BIT、數據、技術、業務整個鏈條，數據分析師將BIT最終轉化成決策者理解的語言，跨越的流程很長，你需要面對不同的崗位，碰到不同的角色，採用不同的語言，表達你的要求和獲得你需要的東西，成為數據和業務的橋梁，沒有足夠的溝通能力很難。同時，但如果你容易聽取他人的意見，特別是智者的意見，則可以幫你找到另一條出路，你犯錯的概率就會降低，相應的，你的分析就更有力量和說服力。

4.數據學習

業務學習有一個毛病，比如你看案例，往往接觸到的數據或使用的數據是局部的，因此，你的視野會受局限，在大多數公司里，很多數據分析師其實缺乏全局的數據視野，因為他不知道到底有多少數據，因此，永遠只能在已知的數據里轉圈圈，當然，可能也夠了，但我這里要說得是做得最好。

當然，大多數數據分析師可能不需要進行系統數據學習，反正實踐中慢慢熟悉好了，但自頂向下的數據學習方式可以讓你有一個更好的基礎和更全局的數據視野。5.技術學習

有幾個層面的東西要學，依賴於實際的場景和你希望達到的階段：首先，你要學會從資料庫或者其它源頭獲取數據，很多數據分析師仍然依賴於IT人員獲取數據，但大數據時代，真的有必要自己動手了，因為依賴他人效率太低了，起碼你要會SQL，SQL甚至基本上是為統計取數而生的方便工具，圖形化的透視方式也遠遠沒有SQL的表達能力強，這是基本功。

其次，你要會一些數據分析工具，EXCEL是最基本的，其實大多數數據分析基於EXCEL應付已經綽綽有餘了，EXCEL的圖形表達能力也已經夠強。

以上層層遞推，其實數據分析師每在IT上前進一步，帶來的效益是幾何級的，比如你懂Hadoop，那麼，你就可能離大數據更近一點。

『貳』 數據分析師的就業前景如何

數據分析師是一個發展前景非常好的工作，時代的發展決定了在未來，數據分析師將成為必不可少的一個工作崗位，如果大家能夠有幸進入到這個行業，那麼就好好珍惜，而對於那些還沒考慮未來就業方向的朋友來說，數據分析師絕對是一個不錯的選擇。

數據分析師在進階的道路上有多種選擇，可以成為數據技能超強的產品經理，也可以成為數據指導業務的運營VP，更可以進入到管理或者戰略層，而這些，都是在工作的過程中，開闊視野所帶給人們的。

技能要求

1、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。

2、懂管理。一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。

『叄』 數據分析師的發展方向是什麼

數據分析在現在是非常火的一種事物，由於大數據在各行各業中都起到了至關重要的作用，因此受到了很多人才的重視，很多人想走進數據分析這一行業，但是很多人不知道數據分析師的發展方向是什麼，一般來說，數據分析師按照數據處理的階段分為三個職位，就是數據採集、數據分析、數據挖掘三種。不過數據分析的工作分為這三個方向太過於片面，讓人們對於數據分析的理解有了局限性。所以，我們對數據分析這個行業分為兩種方向，具體就是業務方向和技術方向。不同的業務方向也決定了不同的職業規劃和晉升途徑，這想必大家都是清楚的，那麼數據方向和業務方向具體的情況是什麼呢？下面就由小編為大家解答一下這個問題。
首先給大家說一下業務方向，一般來說大家在很多招聘網站搜尋數據分析的時候，會發現數據分析的業務方向有兩種，一種就是輔助業務的數據分析職位。另一種就是數據分析師職位。輔助業務的數據分析職位在零售業職位中比較多，並且數據分析師對業務必須熟練，同時對自己所面對的業務有很長時間的積淀和理解，這樣就能快速的使用數據分析去發現業務流程中存在的問題，通過提出針對問題的解決方案去解決這些問題。由此可見，分析數據支撐著整個商業的邏輯。輔助業務的數據分析師細分職業有市場調查、行業分析、經營分析三類數據。而業務方向中的數據分析師職位一般都是比較專業的，這種專業是具體怎麼體現出來的呢？比如產品數據分析師、運營數據分析師和銷售數據分析師等等。所以業務方面的數據分析師都是比較專業化的。
然後給大家說一下技術方面的數據分析師，一般來說，數據分析師在技術方面上主要指的是數據挖掘方向，一般來說是分為三種類型。第一種就是數據挖掘工程師、資料庫工程師、數據開發工程師。而數據分析師在互聯網和金融行業中的崗位是比較多的，當然，在技術方向的數據分析師的工資要比業務方面的數據分析師崗位的工資要高。不過，如果做到了管理層面，業務崗要比技術崗的工資要高。
以上的內容就是對於數據分析這一行業的具體問題的說明了，大家在擇業的時候可以參考這篇文章，如果要進入數據分析這個行業，不管在什麼方向，都需要扎實的知識，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。最後感謝大家的閱讀。

『肆』 數據分析師都有哪些發展方向

很多小夥伴都想轉行成為數據分析師，入行容易，但重要的需要確定未來的一個發展方向，不能盲目入行。下面小聚給大家分享幾種數據分析師的發展方向，大家可以參考一下，首先確定好自己的目標。
業務數據分析師：技能上需要會使用Excel、pythonl和SQL，因為業務數據分析師主要工作是把數據和業務結合的，用數據輔助業務增長，對於技術方面的要求一般，業務知識才是重點。
數據挖掘工程師：偏向於技術一些，需要熟練運用linux操作系統、Hadoop、HDFS、MapRece、Hive和Hbase等工具，能夠進行基於Spark平台的大數據分析和機器學習應用。同時對數據挖掘的方法要求也很高，比如：技術的回歸、分類和聚類分析等。
人工智慧工程師：掌握機器學習、深度學習;能夠熟練進行數據清洗，可以完成缺失值填補、異常值處理等;精通數據可視化，例如箱線圖、動態圖等;同時還必須掌握人工智慧在各行業的應用場景。
以上就是小編整理的數據分析的三類職業發展，具體細分的話還有很多方向，大家可以參考招聘網站上的數據分析師的崗位要求。確定了發展方向,即可知道你的工作重點是什麼。

『伍』 一個有工作經驗的優秀數據分析師所具備的能力有哪些

個人以為，一個三年工作經驗的數據分析師應該具備以下方面的能力：對技術的掌握，對產品的理解，對數據的敏銳性，數據和產品之間互相轉化的能力，分析思維的廣度、深度和速度，數理統計的能力，溝通的能力，輔導新人的能力，面試把關的能力。以下分開來說，同時舉例的時候假設這個數據分析師是知乎這個產品的，目的是為了增長活躍用戶。不一定需要非常高深的技術，但是基本的一定要過關。比如針對互聯網行業的數據分析，SQL 是一定要過關的。在這基礎之上，Python / R 可以提高長期的工作效率，但在初期並不一定需要。簡單來說，技術能力決定了一名數據分析能力的下限，而對產品和業務的理解則決定了上限。如果缺乏技術的支持，那就只能去當 CEO 了。數據分析的目的是為了改進產品。如果缺乏對產品的理解，那麼技術再好，也有可能像是無頭蒼蠅到處亂撞。或者是變成 data mp，提供一堆一堆的圖表，但其中有互相什麼關聯，能說明什麼問題，提供什麼樣的建議，卻並沒有好的想法。如果是初入行的話，這還是問題不大的。因為新人可以有老闆帶著，或者是老人帶著，但是如果想要更進一步，那就必須能夠自己獨立的做項目。尤其是在互聯網行業更是如此，除了新人之外，對大多數人的基本要求都是能單兵作戰，不需要詳細的指導。同時在很多情況下，問題是很開放性的，對於如何解決並沒有一個非常固定的套路，或者是因為這完全就是一個新的問題，或者因為不同產品之間套路無法直接套用，需要做大量的調整和創新。