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数据分析师是青春饭吗 年薪50万的大数据分析师养成记 22

2018年04月21日 来源:数据分析师是青春饭吗 大字体小字体

  三、数据分析师所需具备的能力和知识(从数据分析的4个步骤来理解)

  Oracle和SQLsever:企业最常用的千万级别的数据库,熟练掌握SQL语言。

  数据透视表、VBA程序开发

  数据的处理需要掌握有效率的工具:

  R:开源软件,新流行,对非结构化数据处理效率上更高,需编程。

  2、常规分析工具的使用,包括数据库、数据挖掘、统计分析工具,常用办公软件(Excel、PPT、思维导图)等等。

  2017年本科毕业北京数据分析师8k工具:SQL+Excel

  1、数据获取

  3、有一定的业务理解能力,能理解业务背后的商业逻辑。因为只有理解了商业问题,才能转换成数据分析的问题,从而满足部门的要求。

  这就导致很多人对数据分析师产生焦虑:数据分析是青春饭吗?会不会等到三四十岁后就无法从事数据分析了?

  推荐书籍:《金字塔原理》、麦肯锡三部曲:麦肯锡意识、工具、方法;

  推荐工具:思维导图工具(Xmind\百度脑图等);

  数据获取看似简单,但是需要把握对问题的商业理解,转化成数据问题来解决,直白点讲就是需要哪些数据,从哪些角度来分析,界定问题后,再进行数据采集。此环节,需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。

  数据分析并不是一蹴而就的事情,而是需要你日积月累的数据处理经验,以及与所在的行业深度融合挖掘出有价值的数据的项目。

  互联网企业数据分析体系中至少有三方面的数据:用户行为数据、交易订单数据和CRM数据。工程师把不同来源的数据采集好,然后通过清理、转化等环节统一到数据平台上;再由专门的数据工程师从数据平台上提出数据。这些工作占用了整个环节90%的时间,然而产生的价值却只占10%。

  培训讲师:有8.11%的开发者选择了这一岗位。“三人行,必有我师”,你希望成为那个“师”吗?口若悬河、侃侃而谈,你的学生仰望着你,你看着学生一步步走向成功、升职加薪、当上总经理、出任CEO、迎娶白富美、走上人生巅峰也未尝不是人生一大乐事。至于讲师自己,小编不怕被质疑做广告,说个案例:IT培训公司传智播客正在百万年薪招技术牛人做培训讲师。俗话说:“三百六十行,行行出状元”,关键就看你个人能力够不够。

  可视化图表:图形图示展示、高级图表、图表插件

        有人说,数据分析师是吃青春饭的职业,正在从事数据分析师的你,是否担心过年龄是一个发展障碍?不用担心,年龄只是一个数字,相对你的经验和技能、适应性、还有乐于学习的态度,这个数字不重要。面对别人的怀疑、否定、讥讽,我们只需要坚定地前行,做给他看。行动是最好的证明,多坚持一秒,未来就会不同。

  随着贵州大数据产业的发展,和各行各业的数据日益增大,同时在每个企业都需要一个数据分析师或专员,可是随着产业数据的增长,就有人说,数据分析师是吃青春饭的职业,正在从事数据分析师的你,是否担心过年龄是一个发展障碍呢?不用担心,年龄只是一个数字,相对你的经验和技能、适应性、还有乐于学习的态度,这个数字不重要。面对别人的怀疑、否定、讥讽,我们只需要坚定地前行,做给他看。行动是最好的证明,多坚持一秒,未来就会不同。

   如果我们进一步深究这两个例子,我们会发现计算机、互联网、大数据和专家这四个角色在其中的作用。机器的强项不仅在于其对数据和信息的无限记忆能力和高速处理能力,而且不用休息;互联网的厉害之处在于创造了海量数据和信息,并可以在瞬间把它们关联起来;大数据的厉害之处在于能把所有的东西进行量化,方便人类识别盲点、重新认知事物,并对事物进行全景的理解和分析;更能从众多变量中快速找出核心变量或事情发生的规律;专家的强项之处在于能在信息不全的情况下利用自己的经验和理解做出正确的判断。在懂得这四者的优缺点的基础上做出大数据产品和方案才是一个容易成功的方案,反之则容易失败。

  保持不断的技术学习,比如学习新流行的hadoop之类的分布式数据库来提升个人能力,对求职有帮助。

  在CSDN携手旗下IT技术人才招聘服务商Careerfocus推出的“程序人生”中国开发者职业生涯调查活动中,我们设立了两个问题:

  基础:简单的表格数据处理、打印、查询、筛选、排序

  现在大多工作都需要你拥有逻辑分析能力,尤其是对数据的分析理解。在数据化运营理念深入的今天,BAT这样的大型互联网公司强调全员参与数据化运营,把数据分析当作一种能力在培训,也必定是未来趋势。

  数据分析的四个步骤:数据获取、数据处理、数据分析、数据呈现。

  除此之外,营销销售、咨询服务、运维、运营推广及传媒等行业也都有开发者愿意从事。当然,还有个别开发者信奉“不想当大厨的程序员不是好足疗师”信条,我们发现有一位计划45岁之后转行的开发者希望能够做大厨,还有一位希望45岁以后能够成为足疗店老板。

  Tableau:可视化工具的鼻祖,对于处理好的数据可作自由的可视化分析,图表效果惊人

  2、数据处理

  SAS:经典挖掘软件,需要编程。

  当然我所做的,可能只是数据分析中的一个分支,另外很多是做BI,公司对于这方面的人才需求可能更多一点,但其实不一定是必须,可能我了解的不多,但是很多报表自动化,以及excel的处理都是可以用脚本简单实现

  随着大数据在国内的发展,大数据相关人才却出现了供不应求的状况,大数据高级研发工程师、大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。

  函数和公式:常用函数、高级数据计算、数组公式、多维引用、function

  SPSS系列:老牌的统计分析软件,SPSSStatistics(偏统计功能、市场研究)、SPSSModeler(偏数据挖掘),不用编程,易学。

  分析数据往往需要各类统计分析模型,如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。

  数据科学能够在必要的时候和必要的地方,为企业问题提供准确的解决方案。

  4、数据报告和数据可视化的能力。数据分析得再好,如果不能以漂亮的方式“表达”,成效也会大打折扣。

  1、理论知识要宽泛,涉及数学、市场和技术。要求及对数据敏感,包括统计知识、市场研究、模型原理等。

  另外62.11%的开发者表示会转行,他们都选择了什么行业? 

  一、成为数据分析师有哪些要求?

  因此,熟练掌握一些统计分析工具不可免:

  目前已经有近两千开发者参与了这一调查活动,我们来看一下开发者们给出的答案。 

  这是N年以前的说法,当初中国的数据分析行业刚起步不久,大家不知道

  随着大数据越来越多的应用,大数据职位也越来越多的受到青睐。在这些职位中大数据分析师和程序员是两个人员比较职位。这两个经常也被别人认为是吃青春饭的岗位,其实要说大数据分析师还不一定吃青春饭的。但一旦不努力,这两个岗位都有可能是吃青春饭的岗位。

  各类BI工具:

  Excel及高端技能:日常工作通用,容易掌握,处理10万级别的数据很轻松。

  3、分析数据

  学习高端Excel需要哪些技能?

  按照我习惯的方法,先过一遍基础,知道什么是什么,然后找几个case练习。多逛逛excelhome论坛,平常多思考如何用excel来解决问题,善用插件,还有记得保存。

  学习excel是个循序渐进的过程

  帆软FineReport:专业的报表工具,日常做报表设计一个模板可通用,只要会写SQL就可上手。相比excel做报表,开发的技术要求较少,能很快地开发常规报表、动态报表,并可以放在移动端和大屏查看。

  以下是一位在数据分析领域打滚了N年后的分析师写下的一些总结和体会大家可以借鉴学习!

  二、把数据分析当做一种能力来培养

  强大的分析和思辨能力,使数据分析师拥有鹰一般的眼睛。深度参与公司的管理和商业行为,成为一个谋划者甚至决策者,是数据分析师可以上演的逆袭。

  很多人喜欢追求数据分析的工具、知识、要点、窍门。但是从来很少提到好奇心。

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