数据分析师是什么?
数据分析是干什么的?
在企业里收集数据、计算数据、提供数据给其他部门使用的。
数据分析有什么用?
从工作流程的角度看,至少有5类分析经常做:
工作开始前策划型分析:要分析一下哪些事情值得的做
工作开始前预测型分析:预测一下目前走势,预计效果
工作中的监控型分析:监控指标走势,发现问题
工作中的原因型分析:分析问题原因,找到对策
工作后的复盘型分析:积累经验,总结教训
那数据分析是什么的?
数据分析大体上分3步:
1:获取数据。通过埋点获取用户行为数据,通过数据同步,打通内部各系统数据。以及做数仓建设,存储数据。
2:计算数据。根据分析要求,提取所需要的数据,计算数据,做表。
3:解释数据。解读数据含义,推导出一些对业务有用的结论。
那么数据分析师主要做以上三点的工作吗?
并不全是,这个在不同企业,情况不一样。如果公司规模大的话,获取数据经常是数据开发组完成的,他们的职位一般是“数据开发工程师”或者“大数据工程师”。解释数据则是运营自己写ppt做解读,留给“数据分析师”的,其实就是中间的计算数据的一步。
有些公司(一般是做电商的),数据是直接从淘宝、天猫、亚马逊等平台导出的,然后基于这些数据做分析。有些公司(一般是传统企业),数据是直接用的大型的BI产品,然后所有人基于BI产品导出数据分析有些公司规模很小,就直接一个小组从数据埋点到数仓到提数全干了。
至于什么专业别业适合做数据分析师?其实在2016年国内才有大学设立大数据相关专业,2020年第一批毕业生毕业,现在市场上“专业对口”的人还很少,没有强关联对口的专业,大数据专业算比较对口,还有数学专业、统计学专业也勉强可以算“对口”,但是应届毕业生没有工作经验、不懂业务,他们只是工具的使用上要熟练一些,而企业需要的是能为企业解决问题创造利益的人才,所以现在数据分析师是供不应求的,而各行各业都需要有数据分析师,不用太担心会受到专业的影响。
现在学校也好还是老师也好,其实都没有数据分析一线的工作经验,公司对数据分析的实际需求学校和老师其实都是没有真实的对接过的,咱们国家的高校教育要晚于市场10年左右,去年毕业的科班生,大部分掌握了专业过时了的理论知识,也没有实操经验,完全无法满足企业的用人需求,所以,到现在,市场上相当于还是没有专业的科班出身的数据分析师。
如果你真的想学数据分析,九道门数据分析建议你要以项目经验为主,多去接触真实的数据项目,九道门的课程是在做项目中熟练基础技能操作,掌握数据分析商业逻辑,所有的项目你都全程参与,所有项目都能写进简历,这才是企业想要的能力。
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此外,它是一个数据科学家,在某种程度上,它是数据分析师的高级版本。不同于数据分析师:一是精通优化。不是优化数据,而是优化分析数据的模型和工具。他们往往非常熟悉机器学习,能够构建机器学习模型,并在大量数据分析结果的基础上不断完善机器学习模型;第二,他们专注于预测。如果数据分析师根据历史和当前的数据分析当前的问题,那么数据科学家在前者的基础上深入挖掘异常的原因和趋势,并回答关键问题。
第三,是数据工程师。与前两者相比,他们更注重数据分析和应用能力,需要数据库设计和编程开发的能力。他们为数据传输构建API,设计、构建、安装、测试和维护数据管理系统,保证数据存储和传输,为数据分析师和数据科学家提供稳定有效的分析环境。
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数据分析师技能要求:
1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务,即熟悉行业知识、公司业务及流程,最好有自己独到的见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析的结果只会是脱了线的风筝,没有太大的使用价值。
2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求,比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导,如果不熟悉管理理论,就很难搭建数据分析的框架,后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,并能灵活运用到实践工作中,以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有:对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有:相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论,而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具,面对越来越庞大的数据,我们不能依靠计算器进行分析,必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点,使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问,如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等,都需要掌握一定的设计原则。
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什么是数据分析师证书?