如何成为一名初级数据分析师

作者&投稿:蛮儿 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
如何成为一名数据分析师~

成为一名数据分析师所需要学习掌握的知识:
数学知识
对于初级数据分析师来说,则需要了解统计相关的基础性内容,公式计算,统计模型等。当你获得一份数据集时,需要先进行了解数据集的质量,进行描述统计。
而对于高级数据分析师,必须具备统计模型的能力,线性代数也要有一定的了解。
分析工具
对于分析工具,SQL 是必须会的,还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用,另外,还要学会一个统计分析工具,SAS作为入门是比较好的,VBA 基本必备,SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一,其他分析工具(如 Matlab)可以视情况而定。
编程语言
数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用,R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足,学习曲线比较陡峭。Python 适用性强,可以将分析的过程脚本化。所以,如果你想在这一领域有所发展,学习 Python 也是相当有必要的。
当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的,你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然,编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到:Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。
业务理解
对业务的理解是数据分析师工作的基础,数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察,都依赖于数据分析师对业务本身的理解。
对于初级数据分析师,主要工作是提取数据和做一些简单图表,以及少量的洞察结论,拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师,需要对业务有较为深入的了解,能够基于数据,提炼出有效观点,对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师,对业务有基本了解就可以,重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。
逻辑思维
对于初级数据分析师,逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性,知道自己需要用什么样的手段,达到什么样的目标。对于高级数据分析师,逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架,了解分析对象之间的关联关系,清楚每一个指标变化的前因后果,会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师,罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上,还包括算法逻辑,程序逻辑等,所以对逻辑思维的要求也是最高的。
数据可视化
数据可视化主要借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上,其实包括的范围很广,做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。
对于初级数据分析师,能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告,能清楚地展示数据,就达到目标了。对于稍高级的数据分析师,需要使用更有效的数据分析工具,根据实际需求做出或简单或复杂,但适合受众观看的数据可视化内容。
协调沟通
数据分析师不仅需要具备破译数据的能力,也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议,所以,你需要有较强的交流能力。
对于高级数据分析师,需要开始独立带项目,或者和产品做一些合作,因此除了沟通能力以外,还需要一些项目协调能力。

数据分析师的基本工作流程:
1.定义问题
确定需要的问题,以及想得出的结论。需要考虑的选项有很多,要根据所在业务去判断。常见的有:变化趋势、用户画像、影响因素、历史数据等。
2.数据获取
数据获取的方式有很多种:
一是直接从企业数据库调取,需要SQL技能去完成数据提取等的数据库管理工作。
二是获取公开数据,政府、企业、统计局等机构有。
三是通过Python编写网页爬虫。
3.数据预处理
对残缺、重复等异常数据进行清洗。
4.数据分析与建模
这个部分需要了解基本的统计分析方法、数据挖掘算法,了解不同统计方法适用的场景和适合的问题。
5.数据可视化和分析报告撰写
学习一款可视化工具,将数据通过可视化最直观的展现出来。
数据分析入门需要掌握的技能有:
1. SQL(数据库):
怎么从数据库取数据?怎么取到自己想要的特定的数据?等这些问题就是你首要考虑的问题,而这些问题都是通过SQL解决的,所以SQL是数据分析的最基础的技能。
2. excel
分析师更多的时候是在分析数据,分析数据时需要把数据放到一个文件里,就是excel。
熟练excel常用公式,学会做数据透视表,什么数据画什么图等。
3.Python或者R的基础:
必备项,也是加分项,在数据挖掘方向是必备项,语言相比较工具更加灵活也更加实用。
4.学习一个可视化工具
如果你想往更高层次发展,上面的东西顶多只占20%,剩下的80%则是业务理解能力,目标拆解能力,根据数据需求更多新技能的学习能力。

初级数据分析师,需要掌握概率论和统计理论基础,能够熟练运用 Excel、SPSS、SAS 等一门专业分析软件,有良好的商业理解能力,能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析,并得出逻辑清晰的业务报告。

就业方向:政府、金融、电信、零售等行业前端业务人员

Excel学习:Excel基础操作,逐步学习公式与函数、格式设置、数据高级分析、模拟分析、数据透视表、图表、后期打印以及宏与VBA。数据处理,数据清洗,数据加工,数据抽样,数据报表自动化等(黑体项为必会项)

Tableau学习:Tableau的数据连接与编辑、图形编辑与展示功能,包括数据连接与管理、基础与高级图形分析、地图分、高级数据操作、基础统计分析、如何与 R 集成进行高级分析、分析图表整合以及分析成果共享等

Echarts学习:支持折线图(区域图)、柱状图(条状图)、散点图(气泡图)、K 线图、饼图(环形图)、雷达图(填充雷达 图)、和弦图、力导向布局图、地图、仪盘、漏斗图、事件河流图等 12 类图表,同时提供标题,详情气泡、图例、值域、据区域、时间轴、工具箱等 7 个可交 互组件,支持多图表、组件的联动和混搭展现,最终达到能够利用 Echarts 图表结合后端数据进行前端可视化报表展示

数据挖掘精通(Excel、Oracle、SPSS 初步):oracle 数据库和办公软件 excel,用于存储及处理数据挖掘所需的数据,oracle 数据库(SQL,关系型数据库进行简单的了解)使用 excel 作为简单入门工具对数据挖掘进行了算法实现,数据挖掘专业工具 SPSS MODELER做一些基础性分析(聚类,回归,时序等)

PPT,xmind,Visio学习:visio用来画业务流程图,xmind是思维导图,PPT是用来做汇报的,三个工具学的浅显一点就行,主要为写数据分析报告服务的

思维的学习:BRD,MRD,PRD书写思路,竞品分析,数据产品规划与设计,尽可能了解这些文档的含义,并能针对一两款APP产品,完成上述的文档要求。

统计学(必学):初级数据分析师,对统计要求不高,大部分只有涉及到方差,标准差,一般不会很深奥,但是到中级可能就要求会比较多。

数据分析分析基本思路:采集、清理、转化、存储、可视化、分析决策等等,分析师得对各个行业有比较深的行业经验,特别是行业流程,各个行业的数据分析必须对业务流程熟悉,才能谈决策。

初级数据分析师,需要掌握概率论和统计理论基础,能够熟练运用Excel、Python、SQL等一门专业分析软件,有良好的商业理解能力,能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析,并得出逻辑清晰的业务报告。想要成为一名合格的数据分析师,推荐到十方融海学习。

1、就业方向:政府、金融、电信、零售等行业前端业务人员。
2、Excel学习:Excel基础操作,逐步学习公式与函数、格式设置、数据高级分析、模拟分析、数据透视表、图表、后期打印以及宏与VBA。
3、Tableau学习:Tableau的数据连接与编辑、图形编辑与展示功能,包括数据连接与管理、如何与R集成进行高级分析、分析图表整合以及分析成果共享等。
4、Echarts学习:支持折线图、柱状图、散点图、K线图、饼图、雷达图、和弦图、力导向布局图、地图、仪盘、漏斗图、事件河流图等12类图表。

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我们得清楚企业对数据分析师的基础技能需求是什么。这样我们才能有的放矢。我大抵总结如下:
(1) SQL数据库的基本操作,会基本的数据管理
(2)会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示(3)会用脚本语言进行数据分析,Python or R
(4)有获取外部数据的能力,如爬虫
(5)会基本的数据可视化技能,能撰写数据报告
(6)熟悉常用的数据挖掘算法:回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等
之后,怎么安排自己的业余时间就看个人了。总体来说,先学基础,再学理论,最后是工具。基本上,每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。
1、学习数据分析基础知识,包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊,基础都还没扎实,知识大厦是很容易倒的哈。
2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的,要学习证券、银行、财务等各种知识,不然到了公司就一脸懵逼啦。
3、学习数据分析工具,软件结合案列的实际应用,关于数据分析主流软件有(从上手度从易到难):Excel, SPSS, stata, R, Python, SAS等。
4、学会怎样操作这些软件,然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理, 分析,最后输出结果,检验及解读数据。
如果是实在不懂,还可以去网上找些视频课程看,或者到CDA参加一些系统的培训。切记,第-步是必不可少的,是数据分析的基础。

基础的话建议是可以考个CDA的证书的。
CDA的考试要求不是很高,一级的考试对学历和工作的年限是没有什么要求的,想考就可以考的。

CDA的数据分析师的考试是适合没有数据基础的考生的,考试的内容都是比较基础的知识,对于刚接触数据分析工作的考生是个不错的选择的。有了一定的数据基础后,是可以继续报考CPDA的数据分析师的考试的,何况现在数据分析师的发展前景是不错的,以后的薪资待遇还是可以的,我之前学习数据分析的时候是有在中鹏考CDA的证书的,是可以学到一些东西的。


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爨殃二叶: 1、你需要有应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的数学知识背景.2、至少熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门.3、至少能够用Acess等进行数据库开发;4、至少掌握一门数学软件:matalab,mathmatics进行新模型的构建.5、至少掌握一门编程语言;6,当然还要其他应用领域方面的知识,比如市场营销、经济统计学等,因为这是数据分析的主要应用领域.

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