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数据分析
如何才能成为一个数据分析师????
发布时间:2020-02-22    信息来源:未知    浏览次数:

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  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,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;

  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。

  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,找出数据背后的线、逻辑思维清晰

  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。

  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。

  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”。

  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。

  2013-07-12展开全部随着各行业计算机应用以及信息化水平提高,各行业企事业单位已装备了非常完备的计算机系统,搭建了畅通无阻的互联网平台,信息化“硬件”设施已初具规模,但与此同时,随着业务发展以及市场信息不断积累,商业领域和行业部门产生了大量的业务数据,很多企业信息中心或统计部门数据量非常之大已成为名副其实的信息海洋,大量的、杂乱无章的数据以及错误的数据分析方法非但没有给企业创造竞争力,相反给企业带来人力、物力、时间巨大浪费和难以摆脱的长期压力,甚至由于误用错误的数据分析方法或使用不完整的数据,给企业发展带来负面影响或相反作用。因此,面对用于决策的有效信息隐藏在大量数据中的现实问题,如何采用正确的数据分析统计和数据挖掘方法,从大量的数据中提取对人们有价值、有意义的数据,获得有利于商业运作、提高竞争力的信息,已成为企业面临的共同问题。为推动知识管理,挖掘数据价值,适应商业企业的市场竞争需要,同时更好的配合国家对专业技术人员进行培训的要求, 信息产业部通信行业职业技能鉴定指导中心根据国家对专业技术人员加强培训且须持证上岗等文件精神,于2005年9月正式面向全国推出了国家数据分析师认证(NTC-CCDA)培训项目。

  国家数据分析认证(NTC-CCDA)课程包括数据分析思维训练、数据分析理念和误区陷阱提示、数据分析方法内容精解、数据分析工具软件应用(SPSS、Clementine、Decision Time & What If、AMOS4.0-5.0、AnswerTree3.0等)、市场预测分析等方面内容,它是对数据进行调查统计、分析预测、数据挖掘等一系列活动的总和,其基本目的是采用科学的正确的数据统计、分析预测、数据挖掘等方法,从大量的、杂乱无章的数据中提取对人们有价值、有意义的数据,从而提升数据价值,提高企业核心竞争力。

  国家数据分析认证(NTC-CCDA)作为2005年最新的国家级认证培训项目,必将在今后相当长的一段时间内,成为非常热门的职业之一,专家预测,在今后的五年内,我国将至少需要50万名持有国家数据分析认证(NTC-CCDA)证书的数据分析专业人才。

  目前,政府经济部门、金融机构、投资公司以及企业统计和分析人员对国家数据分析师的需求正在与日俱增。项目数据分析行业在欧美发展得十分成熟,数据分析这一帮助企业决策的方式已经深入到各行各业。而在中国,数据分析刚刚走过了7个年头,巨大的市场潜力和人才缺口使得数据分析行业进入了发展的黄金时期,而数据分析师则成为了一个朝阳职业。数据分析如何切实地帮助企业决策?数据分析师这一新兴职业的工作性质是什么?整个行业的未来发展前景如何?近日笔者带着这些问题采访了相关人士。

  数据分析在国外广泛应用于各个领域,但在中国仍属于朝阳行业,至今刚刚走过了7个年头。“中国数据分析行业的发展大致可以分成四个阶段”, 中国商业联合会数据分析专业委员会培训处主任任彦博表示,“第一阶段可称为觉醒与前瞻。90年代,大量海外机构将西方投资决策技术引进中国,并受到中国企业和金融投资机构的广泛学习借鉴。数据分析行业到了21世纪进入到第二个阶段,迎来了数据分析师的诞生。从2004年到2010年,我国项目数据分析师人数从零起步,猛增至近万人。到了第三阶段,我国首家数据分析事务所创立。在第四个阶段中,中国商业联合会数据分析专业委员会正式成立,首届中国数据分析业峰会在京成功的举行都标志着中国数据分析行业已经进入快速发展的成长期。”

  2010年行业调查结果显示,我国数据分析行业从业人员近万人,其中专职数据分析师占从业人员的 51.17%,兼职数据分析师占14.22%,其他人员占34.61%。中国商业联合会数据分析专业委员会培训处主任任彦博指出:“这说明我国数据分析行业中数据分析师是主体,要加快行业发展的步伐,关键是让更多从事数据分析行业的人员尽快参加标准化的认证培训,通过全国每年四次的全国统考之后,在取得从业证书的同时持续不断地参加后续学习,并且在工作中不断地应用学到的技术。”

  据有关网站报道,在美国,项目数据分析领域的从业人员已接近20万人,2006年到2016年平均雇用项目分析师的职位有望占到所有社会岗位的7%到13%。但我国数据分析从业人员仅有1万多人,其中长三角地区仅占3%。

  智联招聘高级顾问郝建表示:“广告、电子商务、快速消费品、咨询、市场调研、金融、IT等行业对数据分析师的需求都比较多。之前这些行业都只能将数据分析的工作外包给专业公司,但目前这些行业更趋向于拥有自己的内部分析师人才。就拿网站行业来说,之前拼的是量,但现在竞争的是精准度,这就需要专业的分析师来分析网站上的广告投入和跳出率。”

  陕西中精诚项目数据分析师事务所有限公司项目数据分析师李会丽指出:“数据分析行业的魅力和挑战在于永远有未知的项目等待着项目数据分析师,每个项目都有属于自己的行业、不同的客户需求。因此要不断地学习、充电,缺少的知识和能力短板都要迅速补上,包括财务知识、市场调研技巧、数据处理、各种数据模型的应用等等。”

  对于项目数据分析行业的未来发展趋势,中国商业联合会数据分析专业委员会会长邹东生表示:“目前许多企业在决策时仍沿用以往的个人经验,没有用数据说话,这在实际决策运行时会出现很多问题。”

  中国商业联合会数据分析专业委员会培训处主任任彦博说:“在数据分析行业发展成熟的国家,90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。用数据说话,重视定量分析,也逐渐成为科学研究、企业经营、政府决策等过程着重考虑的问题。目前随着各行各业的不断发展,数据分析行业涉及的领域正由最初的投融资项目分析转向为企业经营、管理方面服务。照此发展,相信不远的将来,中国的数据分析行业一定也会发展到行业精细化的程度。到那时,这个职业的价值才会真正地体现出来。”

  1.有能力研究经济数据的基本面。这是数据分析师的一项最根本的工作。对于经济局势来说,基本面研究的对象包括所有影响供给和需求的因素,以及金融货币、宏观经济周期、政治政策因素等等众多方面;

  2. 能够撰写研究报告。数据分析师要将投资方案、日常的研究产品化。研发产品的研究角度、研究方法的正确性、数据准确性、时效的及时性等是分析师水平的直接体现;

  3.数据分析的去伪存真。这项工作是数据分析师的重要责任,数据分析师的素质是要能够发现一系列数据背后的含义,不被假象所迷惑,还要能够发现一系列数据的主要方面,才能够得出一个正确的结论。

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