想要成为数据分析师,应该从哪里入手?

随着大数据时代的到来,企业对数据价值的重视,数据分析师的市场越来越大,毫无疑问数据分析师已成为“当今最具发展潜力的职业”,吸引了无数像小编这样的热血青年。

在美国,大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元,而国内顶尖互联网公司,大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%,且颇受企业重视。

数据分析师的技能需求

先来看看数据分析师需要掌握的技能。

1、统计学

统计学是数据分析方法论中的核心基础,在数据分析的方法模型中,很大程度上都来源于统计学的方法,所以掌握统计原理是必须的。基本技术怎么强调都不过分。

2、行业知识

数据分析师熟悉行业知识、公司业务及流程,有自己独到的见解,对特定行业的了解可以帮助数据分析师尽快进入状态,加速决策的过程。如果缺少这一前提,数据分析师可能不得不花时间来先对整体行业有一个大概地认知,学习相关知识,然后才能投入其中。

3、数据采集

了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌,包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程,避免由于违反数据采集规则导致的数据问题;同时,对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度,尤其是数据中的异常变化。

4、数据分析

真的,不开玩笑,“数据分析”是数据分析师最需要的技能。雇主需要数据分析师了解数据中的模式是否有意义,以便数据分析师可以得出准确和可行的结论。

能够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,对于开展数据分析起着至关重要的作用。

5、数据可视化

信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析,使分析结果可视化,数据可视化除遵循各公司统一规范原则外,具体形式还要根据实际需求和场景而定。这是对于数据科学家来说十分重要的技能之一。

6、数据分析工具

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。

对于一个初级的数据分析师要掌握的基础工具,Excel,SPSS,数据库(如mysql等)都是不错的数据分析工具,任意一个工具用好都很强大。

那么如何快速成为一名合格的数据分析师呢?

对于零基础小白来说,想要快速变身数据分析科学家。既要有清晰的逻辑思维、创新思维这样的软实力,搭配上统计学、机器学习、数据分析方法、理论知识的硬实力,才能真正的入门数据分析师。

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