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大數據時代的加薪砝碼
2017-12-24
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隨著大數據時代的到來,企業管理者對數據價值的重視度越來越高,他們渴望從企業內外部數據中獲得更多的信息財富,并以此為依據,幫助自己做出正確的戰略決策,數據分析技能被應用在諸如互聯網、金融、電商、市場、運營等各行各業。因此,掌握數據分析相關技能已經成為大數據時代的重要加薪砝碼。


-摘自《CDA數據分析研究院-學員需求文本分析》

具體來說,你需要掌握以下的知識技能來提升大數據時代的職業競爭力。


1.統計學思想和方法

如果擁有出色的工具使用技能,但是不會解讀數據,那又有什么用呢?對數據分析來說,了解統計學知識很關鍵,包含描述性統計學和推斷性統計學。統計學更多地是提供解決問題的思路,在你未來的工作中會顯得越來越重要。


2.SQL數據庫查詢語言

不光是數據分析,當下大部分的崗位中,諸如產品經理、市場運營等崗位。SQL都被列為一項重要的技能。你需要知道如何從關系型數據庫(諸如Mysql,Oracle,Sql Server)中提取出你自己需要的數據。


3.工具使用能力

俗話說,工欲善其事必先利其器。這個依據你的行業和興趣而定。如銀行、醫藥行業多用SAS,市場咨詢、電信等行業偏愛SPSS。如果你對編程感興趣,那么它是讓數據分析師超越業務分析師之上的核心技能,你需要熟練掌握一到多門編程語言,從 Python 或 R 開始。


4.數據挖掘建模分析能力(機器學習

如果你是數據分析師或者對數據分析感興趣,你不需要發明新的機器學習算法,但是你應該了解這些領域的常見概念。一些示例包括主成分分析、神經網絡、支持向量機和 K 均值聚類。你需要掌握監督式學習和非監督式學習的方法。


5.大數據分析能力

如果你的企業面臨的數據量級足夠大,而且你對大數據分析感興趣,那么你需要了解大數據存儲和分析的工具,諸如hadoop,Spark等技術。


6.數據可視化能力

如果你無法清晰有效地傳達你的想法,那么你的數據分析繁瑣工作不會受到任何認可。熟悉諸如 Power BI、Tableau、GGplot、Matplotlib、Seaborn 等任何一款數據可視化工具將會有幫助。要取得成功,你還需要完全了解業務背景,以便知道如何調整你的數據可視化結果,使其具有最高的關聯性。


數據分析是一個快速發展的學科,以上的也可能會有所偏駁。如果你對任一技能感興趣并潛心學習,都足夠成為大數據時代的加薪砝碼,成為企業的搶手人才。當然,除了技術能力以外,你還需要掌握數據之外的必備能力。


1.抽象思維能力:數據分析師的任務不該止步于技術開發,他們更大的價值是培養抽象思維能力。具體來說是將一個虛無縹緲的概念剖開,成為數據可以解答的問題?建立框架和分析角度,分解分解大而全的問題,用數據分析給出小而美的答案,進一步將其變成產品建議,進而為高層提供決策依據;


2. 溝通技能:數據分析師在數據獲取、分析、洞察及實施各個階段都需要業務團隊及高層的配合,因而,數據團隊對成員的溝通技能有較高要求:在合作初期,數據團隊需要具備發現業務團隊需求的溝通力;合作中,盡快讓業務團隊建立起對數據團隊的信任感并克服其抵觸感;拿到分析結果后,數據團隊應總結洞察并提出業務建議,精準且有效率地與決策者溝通,輔助其決策;最終,數據團隊應配合業務和高層將相關分析結果實施落地;


3.業務知識:數據分析師要充分認識到所在組織或機構的業務流程,理解數據如何影響所在組織或機構的各方面業務,用數據為所在機構或組織創造最大價值,比如推動產品升級、做出更好決策。

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