① 如何快速成为数据分析师
1、了解数据分析师
数据分析可以理解为做菜的,把数据拿过来做成各种“菜”。这些“菜”就是数据分析师的工作结果。吃菜的人就是数据分析师服务的对象,可以是公司、个人、机构。
一个合格的数据分析师就是在保证数据干净,数据原材料丰富的情况下把数据做成对目标用户/用户群有“营养”,有价值的“菜”。
2、选择合适课程学习。
课程的来源非常多,在这个数据爆炸的时代最不缺的就是数据。可以采用以下课程:网易公共课、猴子聊数据分析、天善学院、Coursera等网课平台学习。
3、理论结合实践加深印象。
要实践,就要有两个条件:数据来源和数据分析方法。数据来源药权威,有很多权威网站如人民网、中华网等。其次是数据分析思维。需要多练,多看,多交流。
数据分析师需求量大的原因:
1、数据量越来越多
时至今日互联网每天新增的数据量达2.5*10^18字节,而全球90%的数据都是在过去的两年间创造出来的。举个直观的例子来说明一下互联网的数据量:假设大西洋里每一升海水代表一个字节的数据,那么整个大西洋存储的数据也只能到2010年就满了。
2、数据之间的关系越来越复杂
理解这个原理可以做这么一个数字题。现在有2个人互相联网,第3个人加入后会和前两个人都产生连接,那么就是1+2个链接。第4个人加入后就产生1+2+3个链接。
3、数据的价值越来越大
维度的增加和信息的在线化导致互联网行业的快速发展。尤其是和消费、金融、理财、个人信息相关的数据会不断强化数据的重要性。
4、数据方面的人才欠账越来越严重
另一方面,数据分析师的人才数量却跟不上这些数据的增速。也很好理解:在数据量指数型增长的同时,工作人口无法指数型增长(甚至有所下降),因此,优秀的公司招不到优秀的人成为常态,也常常出现原来从事其他岗位的人边干边学数据分析的情况。
② 如何才能成为一个数据分析师
数据分析师职位要求 :x0dx0a1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历;x0dx0a2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识,熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术,能够熟练地使用SQL;x0dx0a3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验,参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作;x0dx0a4、对商业和业务逻辑敏感,熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求,有互联网相关行业背景,有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳;x0dx0a5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神;x0dx0a6、富有创新精神,充满激情,乐于接受挑战。x0dx0a1、态度严谨负责x0dx0a严谨负责是数据分析师的必备素质之一,只有本着严谨负责的态度,才能保证数据的客观、准确。在企业里,数据分析师可以说是企业的医生,他们通过对企业运营数据的分析,为企业寻找症结及问题。一名合格的数据分析师,应具有严谨、负责的态度,保持中立立场,客观评价企业发展过程中存在的问题,为决策层提供有效的参考依据;不应受其他因素影响而更改数据,隐瞒企业存在的问题,这样做对企业发展是非常不利的,甚至会造成严重的后果。而且,对数据分析师自身来说,也是前途尽毁,从此以后所做的数据分析结果都将受到质疑,因为你已经不再是可信赖的人,在同事、领导、客户面前已经失去了信任。所以,作为一名数据分析师就必须持有严谨负责的态度,这也是最基本的职业道德。x0dx0ax0dx0a2、好奇心强烈x0dx0a好奇心人皆有之,但是作为数据分析师,这份好奇心就应该更强烈,要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在数据分析师的脑子里,应该充满着无数个“为什么”,为什么是这样的结果,为什么不是那样的结果,导致这个结果的原因是什么,为什么结果不是预期的那样等等。这一系列问题都要在进行数据分析时提出来,并且通过数据分析,给自己一个满意的答案。越是优秀的数据分析师,好奇心也越不容易满足,回答了一个问题,又会抛出一个新的问题,继续研究下去。只有拥有了这样一种刨根问底的精神,才会对数据和结论保持敏感,继而顺藤摸瓜,找出数据背后的真相。x0dx0ax0dx0a3、逻辑思维清晰x0dx0a除了一颗探索真相的好奇心,数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。我记得有位大师说过:结构为王。何谓结构,结构就是我们常说的逻辑,不论说话还是写文章,都要有条理,有目的,不可眉毛胡子一把抓,不分主次。x0dx0a通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的,我们要考虑错综复杂的成因,分析所面对的各种复杂的环境因素,并在若干发展可能性中选择一个最优的方向。这就需要我们对事实有足够的了解,同时也需要我们能真正理清问题的整体以及局部的结构,在深度思考后,理清结构中相互的逻辑关系,只有这样才能真正客观地、科学地找到商业问题的答案。x0dx0ax0dx0a4、擅长模仿x0dx0a在做数据分析时,有自己的想法固然重要,但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的,它能帮助数据分析师迅速地成长,因此,模仿是快速提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法,而并不是说直接“照搬”。成功的模仿需要领会他人方法精髓,理解其分析原理,透过表面达到实质。万变不离其宗,要善于将这些精华转化为自己的知识,否则,只能是“一直在模仿,从未超越过”。x0dx0ax0dx0a5、勇于创新x0dx0a通过模仿可以借鉴他人的成功经验,但模仿的时间不宜太长,并且建议每次模仿后都要进行总结,提出可以改进的地方,甚至要有所创新。创新是一个优秀数据分析师应具备的精神,只有不断的创新,才能提高自己的分析水平,使自己站在更高的角度来分析问题,为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。现在的分析方法和研究课题千变万化,墨守成规是无法很好地解决所面临的新问题的。x0dx0a
③ 作为一个优秀的数据分析师,需要具备哪些条件
1、态度严谨负责
2、好奇心强烈
3、逻辑思维清晰
4、擅长模仿
5、勇于创新
数据分析师职业要求 :
1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历;
2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识,熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术,能够熟练地使用SQL;
3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验,参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作;
4、对商业和业务逻辑敏感,熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求。
5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神;
6、富有创新精神,充满激情,乐于接受挑战。