
淺談大數據分析師
在大數據崛起的時代,數據分析師這個職業將會越來越受到大家的青睞。數據分析師的職業現狀和發展如何?數據分析師有哪些專業要求?在工作中到底需要做什么?這些都是想走進數據分析這個行業的童鞋們的疑問,小編整理了一些數據分析行業前輩們的分享內容,供大家參考。
數據分析師的職業現狀和發展如何 有哪些專業要求
數據分析師的職業現狀和發展
前不久看到這樣一條新聞“未來廣告是否有效的關鍵是數據分析”不只是廣告營銷,越來越多的行業看重數據分析這一領域,在信息爆炸的今天,一個優秀的數據分析師可以幫助企業根據現有數據做出科學、合理的分析,在前行中準確定位,為企業排除干擾。那么今天主頁君就給大家介紹一下數據分析師的職業現狀和發展吧。
【職業概述】
越來越多的企業將選擇擁有項目數據分析師資質的專業人士為他們的項目做出科學、合理的分析,以便正確決策項目;越來越多的風險投資機構把項目數據分析師所出具的項目數據分析報告作為其判斷項目是否可行及是否值得投資的重要依據;越來越多的企業把項目數據分析師課程作為其中高管理層及決策層培訓計劃的重要內容;越來越多的有志之士把項目數據分析師培訓內容作為其職業生涯發展中必備的知識體系,數據分析這個職業應運而生,毫不夸張的說,數據分析師帶給企業的不僅僅是一個個數據報告,更是一桶桶黃金,一片片亟待探索的藍海。
【職業分析】
數據分析師分布在不同行業中,專門從事行業數據搜集、整理、分析,并依據數據做出行業研究、評估和預測。數據分析師需要敏銳的數字洞察力,因此,統計、會計、保險、工程經濟、金融、數學、計算機等專業的同學對這個行業有明顯優勢,但其他行業的同學如果對這個職業感興趣,通過日常學習,掌握一些統計必備技能,亦可以從事此類工作。
數據分析師有哪些專業要求?
一、統計學專業
統計學貫穿數據分析的全過程,沒有統計學基礎,很難有專業的數據分析。數據分析的各個步驟,都要用到統計學的知識。
數據采集時,如何抽樣?做多大的樣本?接受多大的抽樣誤差?要用到統計學;
問卷設計時,問卷的信度是否符合要求?效度有多大?要用到統計學;
數據處理時,頻數怎么求?交叉表怎么做?統計圖怎么劃?要用到統計學;
數據分析時,如何驗證?如何探索?如何預測?也要用到統計學。
可以說,數據分析是統計學的應用。掌握統計學是數據分析師的基本功。
大數據課堂:數據分析師都干啥
下面簡單談下做一名數據分析師要經歷的幾個步驟:
(1)獲取數據
獲取相關的數據,是數據分析的前提。每個企業,都有自己的一套存儲機制。比如淘寶,所有的數據都在HADOOP上,很多數據都要經過HADOOP,hive來獲取。因此,基礎的SQL語言是必須的。具備基本SQL基礎,再學習下HIVE的細節的語法,基本就可以通過HIVE拿到很多數據了。每個需求明確以后,都要根據需要,把相關的數據獲取到,做基礎數據。
(2)數據處理
獲取數據,把數據處理成自己想要的東西,是一個關鍵點。很多時候,有了數據不是完成,而是分析的開始。數據分析師最重要的工作就是把數據根據需求處理好,只有數據跟需求結合起來,才能發揮數據的價值,看到需求的問題和本質所在。如果連數據都沒處理好,何談從數據中發現問題呢?
對于數據的處理,有兩種形式:
a>如果初步提取的數據是在LINUX上,建議學一門腳本語言,比如AWK,或者PYTHON。如果掌握一門腳本語言,不僅可以在LINUX系統上寫很多自動腳本來運行,會大大節省自己的時間,而且可以通過腳本語言把基礎數據處理成自己想要的任何形式,直接可以使用。
b>如果數據沒有在LINUX上,那可以download,然后通過其他統計軟件來處理。個人推薦SAS或者R語言。SAS的強大,不必多說。沒有SAS解決不了的問題,而且SAS也有SQL,處理起來也方便。R語言最近也很火,而且免費,packages越來越多,畫圖也簡單,類似Matlab。如果前期數據處理的好,后續只需要通過R或者SAS畫一些圖就可以了。在數據分析師的世界,按照價值排序,圖>表>文字。
數據分析師必須清楚的9個問題
1、如何做好數據分析?
數據分析師成長是通過“干”、"思"、“熬”出來的。干:多做。哪些是臨時需求。你要做各種各樣的分析;思:你在邊干的過程中,要邊思考,邊總結,只有這種你才能沉淀。熬:通過時間的積累,你的商業意識、數據分析思維、技能得到提升,廣積糧,緩稱王,實現厚積而薄發。
2、如何做好數據挖掘?
數據挖掘和數據分析在我認為,都是實現數據價值的“工具”、“方式”。數據挖掘相對于數據分析來說,入門門檻會更高一些,對于數據挖掘方法,挖掘工具要求更高。但做好數據挖掘,參考數據分析。
3、需要看什么類型的書?
很從剛做分析師的朋友,但喜歡問:我想做好分析師要看什么樣的書?這個背后的邏輯是不是說你看了別人推薦給你的書,你就可以成為很厲害的分析師。
我的觀點是:書是一定要看,而且有機會的時候多看看書。但一定要明白看書你對的價值體現在哪?想要了解更多關于數據分析師的知識,到CDA數據分析師官網,那里有專業的數據分析師人才共同交流學習。
但數據分析更多是干,實踐中成長的。
4、做好數據分析需求什么樣的技能?
我想做數據分析,一定要會SAS、SPSS、R嗎?如果你不去做模型。
數據分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
CDA數據分析師證書考試體系(更新于2025年05月22日)
2025-05-26解碼數據基因:從數字敏感度到邏輯思維 每當看到超市貨架上商品的排列變化,你是否會聯想到背后的銷售數據波動?三年前在零售行 ...
2025-05-23在本文中,我們將探討 AI 為何能夠加速數據分析、如何在每個步驟中實現數據分析自動化以及使用哪些工具。 數據分析中的AI是什么 ...
2025-05-20當數據遇見人生:我的第一個分析項目 記得三年前接手第一個數據分析項目時,我面對Excel里密密麻麻的銷售數據手足無措。那些跳動 ...
2025-05-20在數字化運營的時代,企業每天都在產生海量數據:用戶點擊行為、商品銷售記錄、廣告投放反饋…… 這些數據就像散落的拼圖,而相 ...
2025-05-19在當今數字化營銷時代,小紅書作為國內領先的社交電商平臺,其銷售數據蘊含著巨大的商業價值。通過對小紅書銷售數據的深入分析, ...
2025-05-16Excel作為最常用的數據分析工具,有沒有什么工具可以幫助我們快速地使用excel表格,只要輕松幾步甚至輸入幾項指令就能搞定呢? ...
2025-05-15數據,如同無形的燃料,驅動著現代社會的運轉。從全球互聯網用戶每天產生的2.5億TB數據,到制造業的傳感器、金融交易 ...
2025-05-15大數據是什么_數據分析師培訓 其實,現在的大數據指的并不僅僅是海量數據,更準確而言是對大數據分析的方法。傳統的數 ...
2025-05-14CDA持證人簡介: 萬木,CDA L1持證人,某電商中廠BI工程師 ,5年數據經驗1年BI內訓師,高級數據分析師,擁有豐富的行業經驗。 ...
2025-05-13CDA持證人簡介: 王明月 ,CDA 數據分析師二級持證人,2年數據產品工作經驗,管理學博士在讀。 學習入口:https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-12CDA持證人簡介: 楊貞璽 ,CDA一級持證人,鄭州大學情報學碩士研究生,某上市公司數據分析師。 學習入口:https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-09CDA持證人簡介 程靖 CDA會員大咖,暢銷書《小白學產品》作者,13年頂級互聯網公司產品經理相關經驗,曾在百度、美團、阿里等 ...
2025-05-07相信很多做數據分析的小伙伴,都接到過一些高階的數據分析需求,實現的過程需要用到一些數據獲取,數據清洗轉換,建模方法等,這 ...
2025-05-06以下的文章內容來源于劉靜老師的專欄,如果您想閱讀專欄《10大業務分析模型突破業務瓶頸》,點擊下方鏈接 https://edu.cda.cn/g ...
2025-04-30CDA持證人簡介: 邱立峰 CDA 數據分析師二級持證人,數字化轉型專家,數據治理專家,高級數據分析師,擁有豐富的行業經驗。 ...
2025-04-29CDA持證人簡介: 程靖 CDA會員大咖,暢銷書《小白學產品》作者,13年頂級互聯網公司產品經理相關經驗,曾在百度,美團,阿里等 ...
2025-04-28CDA持證人簡介: 居瑜 ,CDA一級持證人國企財務經理,13年財務管理運營經驗,在數據分析就業和實踐經驗方面有著豐富的積累和經 ...
2025-04-27數據分析在當今信息時代發揮著重要作用。單因素方差分析(One-Way ANOVA)是一種關鍵的統計方法,用于比較三個或更多獨立樣本組 ...
2025-04-25CDA持證人簡介: 居瑜 ,CDA一級持證人國企財務經理,13年財務管理運營經驗,在數據分析就業和實踐經驗方面有著豐富的積累和經 ...
2025-04-25