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如何成为一名数据分析师?如何成为一名数据分析师作文

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如何自学成为数据分析师

数据分析师的基本工作流程:

如何成为一名数据分析师?如何成为一名数据分析师作文

1.定义问题

确定需要的问题,以及想得出的结论。需要考虑的选项有很多,要根据所在业务去判断。常见的有:变化趋势、用户画像、影响因素、历史数据等。

2.数据获取

数据获取的方式有很多种:

一是直接从企业数据库调取,需要SQL技能去完成数据提取等的数据库管理工作。

二是获取公开数据,政府、企业、统计局等机构有。

三是通过Python编写网页爬虫。

3.数据预处理

对残缺、重复等异常数据进行清洗。

4.数据分析与建模

这个部分需要了解基本的统计分析方法、数据挖掘算法,了解不同统计方法适用的场景和适合的问题。

5.数据可视化和分析报告撰写

学习一款可视化工具,将数据通过可视化最直观的展现出来。

数据分析入门需要掌握的技能有:

1.SQL(数据库):

怎么从数据库取数据?怎么取到自己想要的特定的数据?等这些问题就是你首要考虑的问题,而这些问题都是通过SQL解决的,所以SQL是数据分析的最基础的技能。

2.excel

分析师更多的时候是在分析数据,分析数据时需要把数据放到一个文件里,就是excel。

熟练excel常用公式,学会做数据透视表,什么数据画什么图等。

3.Python或者R的基础:

必备项,也是加分项,在数据挖掘方向是必备项,语言相比较工具更加灵活也更加实用。

4.学习一个可视化工具

如果你想往更高层次发展,上面的东西顶多只占20%,剩下的80%则是业务理解能力,目标拆解能力,根据数据需求更多新技能的学习能力。

如何成为一名初级数据分析师

初级数据分析师,需要掌握概率论和统计理论基础,能够熟练运用Excel、SPSS、SAS等一门专业分析软件,有良好的商业理解能力,能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析,并得出逻辑清晰的业务报告。

就业方向:政府、金融、电信、零售等行业前端业务人员

Excel学习:Excel基础操作,逐步学习公式与函数、格式设置、数据高级分析、模拟分析、数据透视表、图表、后期打印以及宏与VBA。数据处理,数据清洗,数据加工,数据抽样,数据报表自动化等(黑体项为必会项)

Tableau学习:Tableau的数据连接与编辑、图形编辑与展示功能,包括数据连接与管理、基础与高级图形分析、地图分、高级数据操作、基础统计分析、如何与R集成进行高级分析、分析图表整合以及分析成果共享等

Echarts学习:支持折线图(区域图)、柱状图(条状图)、散点图(气泡图)、K线图、饼图(环形图)、雷达图(填充雷达图)、和弦图、力导向布局图、地图、仪盘、漏斗图、事件河流图等12类图表,同时提供标题,详情气泡、图例、值域、据区域、时间轴、工具箱等7个可交互组件,支持多图表、组件的联动和混搭展现,最终达到能够利用Echarts图表结合后端数据进行前端可视化报表展示

数据挖掘精通(Excel、Oracle、SPSS初步):oracle数据库和办公软件excel,用于存储及处理数据挖掘所需的数据,oracle数据库(SQL,关系型数据库进行简单的了解)使用excel作为简单入门工具对数据挖掘进行了算法实现,数据挖掘专业工具SPSsmODELER做一些基础性分析(聚类,回归,时序等)

PPT,xmind,Visio学习:visio用来画业务流程图,xmind是思维导图,PPT是用来做汇报的,三个工具学的浅显一点就行,主要为写数据分析报告服务的

思维的学习:BRD,MRD,PRD书写思路,竞品分析,数据产品规划与设计,尽可能了解这些文档的含义,并能针对一两款APP产品,完成上述的文档要求。

统计学(必学):初级数据分析师,对统计要求不高,大部分只有涉及到方差,标准差,一般不会很深奥,但是到中级可能就要求会比较多。

数据分析分析基本思路:采集、清理、转化、存储、可视化、分析决策等等,分析师得对各个行业有比较深的行业经验,特别是行业流程,各个行业的数据分析必须对业务流程熟悉,才能谈决策。

如何才能成为一个数据分析师

数据分析师职位要求:\x0d\x0a1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历;\x0d\x0a2、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;\x0d\x0a3、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;\x0d\x0a4、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;\x0d\x0a5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神;\x0d\x0a6、富有创新精神,充满激情,乐于接受挑战。\x0d\x0a1、态度严谨负责\x0d\x0a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。\x0d\x0a\x0d\x0a2、好奇心强烈\x0d\x0a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。\x0d\x0a\x0d\x0a3、逻辑思维清晰\x0d\x0a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。\x0d\x0a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。\x0d\x0a\x0d\x0a4、擅长模仿\x0d\x0a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”。\x0d\x0a\x0d\x0a5、勇于创新\x0d\x0a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。\x0d\x0a