数据分析需要掌握哪些知识呢?
数据分析所需要掌握的知识:
数学知识
分析工具
编程语言
业务理解
逻辑思维
数据可视化
协调沟通
对于初级数据分析师来说,则需要了解统计相关的基础性内容,公式计算,统计模型等。当你获得一份数据集时,需要先进行了解数据集的质量,进行描述统计。
而对于高级数据分析师,必须具备统计模型的能力,线性代数也要有一定的了解。
对于分析工具,SQL 是必须会的,还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用,另外,还要学会一个统计分析工具,SAS作为入门是比较好的,VBA 基本必备,SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一,其他分析工具(如 Matlab)可以视情况而定。
数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用,R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足,学习曲线比较陡峭。Python 适用性强,可以将分析的过程脚本化。所以,如果你想在这一领域有所发展,学习 Python 也是相当有必要的。
当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的,你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然,编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到:Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。
对业务的理解是数据分析师工作的基础,数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察,都依赖于数据分析师对业务本身的理解。
对于初级数据分析师,主要工作是提取数据和做一些简单图表,以及少量的洞察结论,拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师,需要对业务有较为深入的了解,能够基于数据,提炼出有效观点,对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师,对业务有基本了解就可以,重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。
对于初级数据分析师,逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性,知道自己需要用什么样的手段,达到什么样的目标。对于高级数据分析师,逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架,了解分析对象之间的关联关系,清楚每一个指标变化的前因后果,会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师,罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上,还包括算法逻辑,程序逻辑等,所以对逻辑思维的要求也是最高的。
数据可视化主要借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上,其实包括的范围很广,做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。
对于初级数据分析师,能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告,能清楚地展示数据,就达到目标了。对于稍高级的数据分析师,需要使用更有效的数据分析工具,根据实际需求做出或简单或复杂,但适合受众观看的数据可视化内容。
数据分析师不仅需要具备破译数据的能力,也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议,所以,你需要有较强的交流能力。
对于高级数据分析师,需要开始独立带项目,或者和产品做一些合作,因此除了沟通能力以外,还需要一些项目协调能力。
工作能力: 严谨的逻辑思维能力、学习能力、言语表达能力、管理能力
工作态度:积极主动、工作认真、工作严谨
具体要求:
1、根据数据分析方案进行数据分析,在既定时间内提交给市场研究人员;
2、能进行较高级的数据统计分析;
3、公司录入人员的管理和业绩考核;以及对编码人员的行业知识和问卷结构的培训;
4、录入数据库的设立,数据的校验,数据库的逻辑查错,对部分问卷的核对;
其他方面的要求:
1. 持证上岗。
2. 热爱本职工作,具有高度的责任心和忘我的工作精神,爱岗敬业,工作认真细致,能认真完成公司交给的各项工作任务。
3. 要求掌握较深的业务知识和计算机应用知识,能用行业各种应用软件进行各种数据分析和综合数据处理,加工成有用的信息提供领导进行决策;能配合系统管理员进行计算机网络维护及管理。
4. 负责本公司计算机信息网络数据的收集、传递(主要是上报)和管理工作,对各网点上报的数据和本机房传递的信息数据,要做好详细的“数据传递纪录”,对未按时间要求漏报和数据有误的网点要及时督促,每月将各经营站、点数据上报情况通报一次;负责各类数据的整理、汇总和分析处理工作,及时向本公司领导及有关部门上报信息数据,做好相关纪录;负责本公司网络信息数据的安全管理,及时做好各类数据及报表的备份工作,做好归档、保管工作,做好信息数据的保密工作,严禁向未授权单位、部门及个人提供各类信息数据;负责机房文件收发、归档和保管工作。
5. 遵守特定的工作时间:必须等各网点数据传输完毕核对无误后才能下班。
关于数据分析员:
数据分析员是根据数据分析方案进行数据分析的人员,能进行较高级的数据统计分析,负责公司录入人员的管理和业绩考核,以及对编码人员的行业知识和问卷结构的培训,和录入数据库的设立,数据的校验,数据库的逻辑查错,对部分问卷的核对等职责。
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