了解数据分析师,转行数据分析师,成为数据分析师

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有人说,数据分析师就是分析数据的人呗。

有人说,数据分析师是从浩如烟海的数据中发掘价值的淘金者。

有人说,数据分析师是对搜集到的数据进行整理、分析,在依据所属行业提出的要求进行研究、评估和预测的人。

有人说,数据分析就是在一些大数据里面进行统计,归纳还有对这些数据进行挖掘,发现数据里面的潜在价值

那么到底什么是数据分析师呢,顾名思义,就是对大量数据进行分析的工程师,专业角度来说,数据分析师是数据师Datician的一种,指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

接下来让我们了解一下这个听上去高大上的岗位都应用在哪些领域呢?

数据分析师的应用都有哪些

了解了什么是数据分析师,接下来让我们了解一下数据分析师的应用领域。

当下比较火的行业,IT互联网,与人们生活息息相关的金融,电商,咨询,偏科研的一些方向,医学,化学,科研,,,几乎无处不在。

数据分析师,从非专业角度可以分为业务类和技术类,前者侧重于业务,简单的分析软件就可以实现 ,比方说sql,和excel,后期发展可以走产品经理或者运营经理方向。后者主要偏重于算法,编程,后期可以走数据科学家的方向。

但是不管哪一类,都需要具备数据分析的能力。

这是一个快速发展的时代,是由数据取代一切的时代,是由数据来说话的时代,是人们常常挂在嘴边的DT时代。所谓DT时代,D是Data,T是Technology,是以数据服务于大众,激发时代发展的技术。那么为了更好的去应用这门技术,我们需要掌握更多的技能,才能更好的去运用这门技术服务于大众。

技能一:统计学。统计学学习最基本的统计学知识。我认为统计是数据分析的基石,统计分析可以解决日常大部分的分析需求,所以强烈推荐先从统计学开始。

技能二:Excel。如果Excel只能学习一个功能,那唯一能入选的就是数据透视表,掌握了Excel当中的vlookup和数据透视表是最具性价比的两个技巧。这两个搞定,基本10万条以内的数据统计没啥难度,80?办公室白领都能秒杀。

技能三:SQL。Excel对十万条以内的数据处理起来没有问题,但是互联网行业就是不缺数据。但凡产品有一点规模,数据都是百万起。这时候就需要学习数据库,SQL是数据分析的核心技能之一,从Excel到SQL绝对是数据处理效率的一大进步。掌握了数据库的增删改查以及一些函数的应用,剩下的就是多多练习,具备了以上所说的两项技能,那你就可以胜任初级分析师岗位了,但相对会是一些业务数据分析岗位。

技能四:python。Python是一个很强大的数据分析软件,从数据获取来说,python具有爬虫功能,并且可以进行批量的数据预处理工作。有些时候我们拿到的数据并不是特别干净和规整的,那此时就需要使用强大的python来进行数据的清洗圾预处理工作。除此之外,如果后期我们想走数据挖掘以及算法方向,那一定要重点去掌握python的一些算法,线性回归,逻辑回归,聚类,决策树,神经网络,支持向量机SVM,推荐系统,关联规则,协同过滤,时间序列等等。

技能五:R。对于R来说,可以实现python的大全部功能,但是在数据量比较大的情况下,R的性能会略差。python是一门语言,可以配合大数据集群下的数据挖掘工作,而R更像是一个软件,专注于数据分析领域。二者均是当下数据分析必备及热门工具,建议全部掌握,更有利后期走向数据挖掘岗位

作为一个应用范围这么广泛的岗位,我们要想成为或者转行成为一名优秀的数据分析师,你需要懂业务,懂管理,懂分析,懂工具,懂设计,也就是说你需要是一个全面型人才,才能更好的胜任这个岗位,为自己和家庭提供更好的生活保障,更好的服务于社会大众。预祝大家早日成为当今不可或缺的数据分析师人才。

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