如何快速成为数据分析师?
基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是(计算机、统计知识), 多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看,这点大家深有感触的。
数据库查询—SQL
数据分析师在计算机的层面的技能要求较低,主要是会SQL,因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛,学习一些SQL技巧、新的函数,对你工作效率的提高是很有帮助的。
统计知识与数据挖掘
你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如:多元统计:回归分析、因子分析、离散等,数据挖掘中的:决策树、聚类、关联规则、神经网络等。但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍,或者是对老方法的新运用,不断更新自己知识,才能跟上时代,也许你工作中根本不会用到,但是未来呢?
行业知识
如果数据不结合具体的行业、业务知识,数据就是一堆数字,不代表任何东西。是冷冰冰,是不会产生任何价值的,数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。
一名数据分析师,一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如:看到某个数据,你首先必须要知道,这个数据的统计口径是什么?是如何取出来的?这个数据在这个行业, 在相应的业务是在哪个环节是产生的?数值的代表业务发生了什么(背景是什么)?对于A部门来说,本月新会员有10万,10万好还是不好呢?先问问上面的这个问题:
对于A部门,
1、新会员的统计口径是什么。第一次在使用A部门的产品的会员?还是在站在公司角度上说,第一次在公司发展业务接触的会员?
2、是如何统计出来的。A:时间;是通过创建时间,还是业务完成时间。B:业务场景。是只要与业务发接触,例如下了单,还是要业务完成后,到成功支付。
3、这个数据是在哪个环节统计出来。在注册环节,在下单环节,在成功支付环节。
4、这个数据代表着什么。10万高吗?与历史相同比较?是否做了营销活动?这个行业处理行业生命同期哪个阶段?
在前面二点,更多要求你能按业务逻辑,来进行数据的提取(更多是写SQL代码从数据库取出数据)。后面二点,更重要是对业务了解,更行业知识了解,你才能进行相应的数据解读,才能让数据产生真正的价值,不是吗?
对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说:
行业知识都重要,也许你看到很多的数据行业的同仁,在微博或者写文章说,数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。我非常同意。因为作为数据分析师,在发表任何观点的时候,都不要忘记你居于的背景是什么?
但大家一定不要忘记了一些基本的技术,不要把基础去忘记了,如果一名数据分析师不会写SQL,那麻烦就大了。哈哈。。你只有把数据先取对了,才能正确的分析,否则一切都是错误了,甚至会导致致命的结论。新同学,还是好好花时间把基础技能学好。因为基础技能你可以在短期内快速提高,但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的,有时候是急不来的,这更需要花时间慢慢去沉淀下来。
不要过于追求很高级、高深的统计方法,我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识,从而提高工作效率,达到事半功倍。以我经验来说,我负责任告诉新进的同学,永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。
二、要有三心。
1、细心。
2、耐心。
3、静心。
数据分析师其实是一个细活,特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在数据分析过程中,是一个不断循环迭代的过程,所以一定在耐心,不怕麻烦,能静下心来不断去修改自己的分析思路。
三、形成自己结构化的思维。
数据分析师一定要严谨。而严谨一定要很强的结构化思维,如何提高结构化思维,也许只需要工作队中不断的实践。但是我推荐你用mindmanagement,首先把你的整个思路整理出来,然后根据分析不断深入、得到的信息不断增加的情况下去完善你的结构,慢慢你会形成一套自己的思想。当然有空的时候去看看《麦肯锡思维》、结构化逻辑思维训练的书也不错。在我以为多看看你身边更资深同事的报告,多问问他们是怎么去考虑这个问题的,别人的思想是怎么样的?他是怎么构建整个分析体系的。
四、业务、行业、商业知识。
当你掌握好前面的基本知识和一些技巧性东西的时候,你应该在业务、行业、商业知识的学习与积累上了。
这个放在最后,不是不重要,而且非常重要,如果前面三点是决定你能否进入这个行业,那么这则是你进入这个行业后,能否成功的最根本的因素。 数据与具体行业知识的关系,比作池塘中鱼与水的关系一点都不过分,数据(鱼)离开了行业、业务背景(水)是死的,是不可能是“活”。而没有“鱼”的水,更像是“死”水,你去根本不知道看什么(方向在哪)。
如何提高业务知识,特别是没有相关背景的同学。很简单,我总结了几点:
1、多向业务部门的同事请教,多沟通。多向他们请教,数据分析师与业务部门没有利益冲突,而更向是共生体,所以如果你态度好,相信业务部门的同事也很愿意把他们知道的告诉你。
2、永远不要忘记了google大神,定制一些行业的关键字,每天都先看看定制的邮件。
3、每天有空去浏览行业相关的网站。看看行业都发生了什么,主要竞争对手或者相关行业都发展什么大事,把这些大事与你公司的业务,数据结合起来。
4、有机会走向一线,多向一线的客户沟通,这才是最根本的。
标题写着告诫,其实谈不上,更多我自己的一些心得的总结。希望对新进的朋友有帮助,数据分析行业绝对是一个朝阳行业,特别是互联网的不断发展,一个不谈数据的公司根本不叫互联网公司,数据分析师已经成为一个互联网公司必备的职位了。
数据分析师中国统计网——一位资深数据分析师的分享
2022-03-14 广告
知道了这些后,希望成长为数据分析师,就需要着手训练自己的能力和洞察力。既然是数据分析师,那就分别从数据和分析两方面入手。
数据当然包含了数据收集、处理、可视化等内容,每个环节对于最后的结果都有关键性的影响。其中涉及的技术性内容只是一部分而已,更重要的是你要理解数据收集(是否存在采样偏差?如何纠正或者改进?)、处理(是否有漏洞或异常情况没有考虑?)背后的逻辑。
你要充分了解这些概念背后的逻辑、动机是什么,才能正确地根据自己的目的作出选择。
数据可视化更多的是一门艺术:如何把信息以最恰当的方式呈现给希望获得这些信息的人。首先,你要充分理解这些信息究竟是什么,有什么特点,你才能较为恰当的选择采用的可视化工具。
另外一部分就是分析。当然就是各种分析模型,还是需要了解这些模型背后的逻辑,要放到整个项目的上下文中去看,而不是单纯地在模型中看。
总而言之,理解数据以及其中的信息是非常重要的,这决定了你的分析和呈现的方法是否合适,决定了最后的结论是否可靠。
现在可以回答题主的问题了:成长为一个数据分析师,要注意理解你的知识,形成一个系统,而不是像机器人一样机械地胡乱套用模型。在这个理念下训练你的编程能力,了解你所分析对象的原理和尽可能多的细节。在这个基础上,才能谈数据分析。
我最近还是比较关注这个职业的,因为我的一个闺蜜的男朋友踏入了这个领域。
说到他这个男朋友,也是个奇葩的人。专科毕业以后,也是回家以后进入国企上班,一个月挣三四千块钱,还是在山沟沟里捞沙子。找了这个女朋友之后,她死活看不上他的这个工作,硬逼他辞职了。
后来人自己花了两万块钱去培训这个数据分析师,现在这种类型的培训学校特别多。只有你想不到的,没有你花钱培训不到的。
然后自己瞎编了一份特别厉害的简历,在大上海这样的地方,愣是找到了一份月薪近万元的工作。他的工作就是给一个外贸的淘宝女装店分析每天的客户数据,有利于网店更好的运营。
其实,我觉得这事挺扯的,并不是说这个职业扯,是说他这种行为扯。面试的简历都是纯瞎编的,和他一起应聘的有好几个大学生,可能人家就是只有知识没有口才,但是他只有口才没有知识,愣是把HR忽悠的一愣一愣的。
他每天的工作状态就是前一天晚上在家里看书,温习之前老师讲课的内容,然后第二天去了单位,拿那些数据练手。
这其实不能称之为数据分析师,因为在这个行业里工作是需要一定的明锐度和一定的知识储备的,我研究生的研究的方向就是数据挖掘,这个是需要建模运算的,不是说给你一堆数字,你就瞅瞅找找规律就可以完成的。所以要想成为数据分析师,一定要广泛涉猎。
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