成为数据分析师的感受是什么呢?

作者&投稿:应牲 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
想成为数据分析师的都是哪些人?~

第一类是非计算机专业的在校生,不知道怎么回事,反正就是对数据感兴趣了,然后想毕业之后从事相关工作,但对职位要求、该做什么准备一无所知,处于懵懂期;
第二类是互联网公司的产品经理和运营经理,及少数的市场经理。这些人在实际工作中,发现确实数据很有用,但对自己的数据分析能力感到不满意,进而想做出提升;
第三类是传统企业的业务人员,也是不知道怎么就对数据感兴趣了,想要从事数据分析相关的岗位,但缺少时间系统学习,工作经历又不足以支撑自己跳到数据分析职位。对于不同的背景,采用一样的方法去训练,显然是不合理的。我先来讲解一下数据相关的角色以及职责,说不定你认识清楚了就不想成为数据分析师了,就可以不用往下看了。如果还有信心,那我就介绍一下要学习的基础内容,然后再介绍进阶的内容。

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。
互联网本身具有数字化和互动性的特征,这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本(资金、资源和时间)获取支撑研究、分析的数据,数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。
与传统的数据分析师相比,互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏,而是数据过剩。因此,互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是,互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。
就行业而言,数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言,无论在任何时代,媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势,都是媒体成败的关键。

扩展资料
数据科学家这个职业的定义有点广泛。同样叫数据科学家,在不同行业不同公司干的活可能是很不一样的。
有的偏机器学习、建模,有的偏数据分析。有的叫数据科学家,干的很多事情跟软件工程师(SWE)很类似。有的偏产品,风格短平快。有的偏长期研究,看的是一两年甚至更久的效果。
做数据分析的最终目的,那就是通过数据分析来引导产品改进的能力。任何方面的技能,归根结底都需要为这个目的服务。
参考资料来源:百度百科-数据分析师

成为数据分析师之后,让我深刻明白了一个道理:外行看热闹,内行看门道。之前一直觉得,哇,数据分析师唉,听起来好牛逼,一定很高大上哈。但,真正进入这一行就会知道。所谓的数据分析师,其实很苦逼的。为什么很苦逼?来,听我给你叨叨。

1)工作相对枯燥,数据分析并不占据主体

数据分析师重点虽然是数据分析,但是绝大多数时间并不在数据分析这个环节上。比数据更加重要的,其实是数据清理。数据清洗的好坏,直接决定了最后数据分析的质量。因此,你在工作过程中,就必须花费大片的时间去进行数据清洗工作。不断发现数据出现的漏洞,然后不断找方法去填补漏洞,或者直接舍弃某些数据。总之,你的大多数时间就是花费在这里的。

2)数据分析结果没有价值

你耗费了洪荒之力去换维度分析,尝试了几百种,但是最后的结果要么不让人信服,要么根本得不出数据结果。这就很尴尬了是不是,讲真的,数据有价值密度是很低的,不是每一次数据分析的结果都可以找到你想要的价值。

3)没有数据但是却要证明结论

上面这种情况还不是最痛苦的,最痛苦的是你没有数据,但是却必须去证明某些东西。这时候你就得不断去找一些外部的结论,然后根据结论倒推数据。

总之,数据分析,外面光鲜的背后,内部却有各种的苦逼。



我不是数据分析师,但是我舍友现在是高级数据分析师,最近整天听她诉说工作情况,那我就说一说她的感受吧。

我舍友是学数学专业的,不过她的第一份工作是老师,第二份工作是进口操作,这两份工作都与数据分析没有关系,但是经过前两份工作,她慢慢的找到了自己的方向,还是想做老本行、与自己专业相关的数据方面的。

最终舍友裸辞了,开始攻读数据方面的各种专业书籍、购买网络课程,光打印的基本的EXCEL知识就有好几百页,还有她花500块买的二手的学习资料,一共500多个课时,其实都是录下来的,听都听不清楚,看着就很枯燥,但是她却坚持每天学习。星期天我基本见不上她,她总是一个人去泡图书馆,每次见面都给我说好难啊,要学的东西好多啊,最近准备做一个案例啊。最终她通过自己三个月的闭关修炼,功夫不负有心人,她经过初试、复试、再复试成功砍掉与她竞争的两个研究生和两个本科毕业生,从此踏入了央企的大门成为了一名高级数据分析师,工资都是按年薪计算的,已入职就已经知道自己今年的年终奖了。

目前舍友基本是稳定下来了,但是她工作很忙碌,每天都加班很晚,回到家晚上还要继续学习,她说别人也很忙,没有人带她一切都靠她自学,而且她之前也没有这方面的工作经验,所以现在做的也很吃力,每天都要赶报告。另外,舍友还经常出差,前几天刚从深圳出差5天回来,就又跑到濮阳去了。出差对她来说很累很累,很不适应,脸上现在起了很多痘。还好舍友单身,出差对她来说也挺好的,多学习多看看。

要戴皇冠,必受其重,每份工作都不容易吧,想要收获更多,就要付出双倍的努力。



数据分析师中国统计网——一位资深数据分析师的分享
一、掌握基础、更新知识。
基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是(计算机、统计知识), 多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看,这点大家深有感触的。
数据库查询—SQL
数据分析师在计算机的层面的技能要求较低,主要是会SQL,因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛,学习一些SQL技巧、新的函数,对你工作效率的提高是很有帮助的。
统计知识与数据挖掘
你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如:多元统计:回归分析、因子分析、离散等,数据挖掘中的:决策树、聚类、关联规则、神经网络等。但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍,或者是对老方法的新运用,不断更新自己知识,才能跟上时代,也许你工作中根本不会用到,但是未来呢?
行业知识
如果数据不结合具体的行业、业务知识,数据就是一堆数字,不代表任何东西。是冷冰冰,是不会产生任何价值的,数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。
一名数据分析师,一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如:看到某个数据,你首先必须要知道,这个数据的统计口径是什么?是如何取出来的?这个数据在这个行业, 在相应的业务是在哪个环节是产生的?数值的代表业务发生了什么(背景是什么)?对于A部门来说,本月新会员有10万,10万好还是不好呢?先问问上面的这个问题:
对于A部门,
1、新会员的统计口径是什么。第一次在使用A部门的产品的会员?还是在站在公司角度上说,第一次在公司发展业务接触的会员?
2、是如何统计出来的。A:时间;是通过创建时间,还是业务完成时间。B:业务场景。是只要与业务发接触,例如下了单,还是要业务完成后,到成功支付。
3、这个数据是在哪个环节统计出来。在注册环节,在下单环节,在成功支付环节。
4、这个数据代表着什么。10万高吗?与历史相同比较?是否做了营销活动?这个行业处理行业生命同期哪个阶段?
在前面二点,更多要求你能按业务逻辑,来进行数据的提取(更多是写SQL代码从数据库取出数据)。后面二点,更重要是对业务了解,更行业知识了解,你才能进行相应的数据解读,才能让数据产生真正的价值,不是吗?
对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说:
行业知识都重要,也许你看到很多的数据行业的同仁,在微博或者写文章说,数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。我非常同意。因为作为数据分析师,在发表任何观点的时候,都不要忘记你居于的背景是什么?
但大家一定不要忘记了一些基本的技术,不要把基础去忘记了,如果一名数据分析师不会写SQL,那麻烦就大了。哈哈。。你只有把数据先取对了,才能正确的分析,否则一切都是错误了,甚至会导致致命的结论。新同学,还是好好花时间把基础技能学好。因为基础技能你可以在短期内快速提高,但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的,有时候是急不来的,这更需要花时间慢慢去沉淀下来。
不要过于追求很高级、高深的统计方法,我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识,从而提高工作效率,达到事半功倍。以我经验来说,我负责任告诉新进的同学,永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。
二、要有三心。
1、细心。
2、耐心。
3、静心。
数据分析师其实是一个细活,特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在数据分析过程中,是一个不断循环迭代的过程,所以一定在耐心,不怕麻烦,能静下心来不断去修改自己的分析思路。
三、形成自己结构化的思维。
数据分析师一定要严谨。而严谨一定要很强的结构化思维,如何提高结构化思维,也许只需要工作队中不断的实践。但是我推荐你用mindmanagement,首先把你的整个思路整理出来,然后根据分析不断深入、得到的信息不断增加的情况下去完善你的结构,慢慢你会形成一套自己的思想。当然有空的时候去看看《麦肯锡思维》、结构化逻辑思维训练的书也不错。在我以为多看看你身边更资深同事的报告,多问问他们是怎么去考虑这个问题的,别人的思想是怎么样的?他是怎么构建整个分析体系的。
四、业务、行业、商业知识。
当你掌握好前面的基本知识和一些技巧性东西的时候,你应该在业务、行业、商业知识的学习与积累上了。
这个放在最后,不是不重要,而且非常重要,如果前面三点是决定你能否进入这个行业,那么这则是你进入这个行业后,能否成功的最根本的因素。 数据与具体行业知识的关系,比作池塘中鱼与水的关系一点都不过分,数据(鱼)离开了行业、业务背景(水)是死的,是不可能是“活”。而没有“鱼”的水,更像是“死”水,你去根本不知道看什么(方向在哪)。
如何提高业务知识,特别是没有相关背景的同学。很简单,我总结了几点:
1、多向业务部门的同事请教,多沟通。多向他们请教,数据分析师与业务部门没有利益冲突,而更向是共生体,所以如果你态度好,相信业务部门的同事也很愿意把他们知道的告诉你。
2、永远不要忘记了google大神,定制一些行业的关键字,每天都先看看定制的邮件。
3、每天有空去浏览行业相关的网站。看看行业都发生了什么,主要竞争对手或者相关行业都发展什么大事,把这些大事与你公司的业务,数据结合起来。
4、有机会走向一线,多向一线的客户沟通,这才是最根本的。
标题写着告诫,其实谈不上,更多我自己的一些心得的总结。希望对新进的朋友有帮助,数据分析行业绝对是一个朝阳行业,特别是互联网的不断发展,一个不谈数据的公司根本不叫互联网公司,数据分析师已经成为一个互联网公司必备的职位了。

数据分析师指的是不同行业中,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。
数据分析师主要作用:
1、这是一个用数据说话的时代,也是一个依靠数据竞争的时代。目前世界500强企业中,有90%以上都建立了数据分析部门。
2、IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务,建立数据部门,培养数据分析团队。
3、各国政府和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源,数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。


成为数据分析师的感受是什么呢?
1)工作相对枯燥,数据分析并不占据主体 数据分析师重点虽然是数据分析,但是绝大多数时间并不在数据分析这个环节上。比数据更加重要的,其实是数据清理。数据清洗的好坏,直接决定了最后数据分析的质量。因此,你在工作过程中,就必须花费大片的时间去进行数据清洗工作。不断发现数据出现的漏洞,然后不断找...

数据分析师怎么样?
前景很好,虽然数据分析师是在互联网企业发展出来的,但是随着大数据的发展,越来越多的传统行业也认识到数据分析的重要性,赋予了更多数据分析师的职能。在招聘数据分析师的企业当中,可以很容易看到知名互联网公司、世界五百强的身影,并且需求量非常大。数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据...

写给数据分析师的几点建议
主要是这几方面:数据分析师根本不懂业务操作流程,凭自己的理解去猜测业务流程;数据分析师根本不知道现在业务的困难点在哪,哪些是目前最紧急的,凭自己的感觉认为“我觉得这些对他们最最有用”;数据分析师根本不知道业务能控制哪些,不能控制哪些,即使能控制又是否业务有必要去做,导致建议不是该业务部门能执行的。4....

数据科学与大数据技术专业怎么样
他们就像是数据世界的翻译官,将庞杂的数据转化成有意义的洞察,并为企业决策提供支持。他们运用统计学知识和数据分析工具,深入挖掘数据背后的故事,揭示出商业机会和风险。无论是制定市场营销策略、优化运营流程还是改进产品设计,数据分析师的洞察力和商业智慧都能够帮助企业抢占市场先机。这个职位既需要敏锐...

数据分析专业怎么样?
数据分析这个专业在现在这个时代的发展情况来看,不管是发展前景还是薪资待遇还都是不错的,而且很适合长期就业,比较稳定;数据分析是一个快速发展的行业,同时还是具备职业潜力的行业,他为各行各业提供更科学、更合理的专业分析之外,还将进一步促进可以的进步;大数据分析的薪资都是有很多差异的,这是因为...

数据分析师前景如何?
数据分析师的兴起,确实为转行者提供了广阔的天地,尤其是对于编程技术门槛较低且市场需求旺盛的职业而言。它看似容易入门,但关键在于能力的匹配。许多人误以为数据分析仅限于数据收集和图表制作,这样的理解过于狭隘,可能导致你陷入工具人的角色,成为业务部门的附庸,随时可能面临技术进步的替代威胁。提升不...

数据分析师的就业前景如何?
数据分析师的就业前景是广阔的。1、人才缺口大,IT时代逐渐被DT时代取代,用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流,数据分析人才的供给指数仅为0.05,属于高度稀缺。2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术,不需要很强的理工科背景,反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士,分析思路更加...

数据分析师是一个什么样的职业?
数据分析师分布在不同行业中,专门从事行业数据的搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测。数据分析师需要敏锐的数字洞察力,因此,统计、会计、保险、工程经济、金融、数学、计算机等专业的同学对这个行业有明显优势,但其他行业的同学如果对这个职业感兴趣,通过日常学习,掌握一些统计必备技能...

怎么评价数据分析师的就业前景?
这也意味着数据分析师的薪酬将会更高。总的来说,数据分析师的就业前景非常好,无论是在哪个行业,都有很大的需求。而且,随着技术的发展,数据分析师的工作将更加专业和复杂,这也意味着数据分析师的薪酬将会更高。因此,选择成为一名数据分析师是一个非常明智的选择。

数据分析师的基本素质是什么?
1.数据分析师需要一个清晰的逻辑思维 我们都知道,数据分析主要是分析数据,而数据和数据之间的关系都是比较复杂的,同时从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的,所以说我们要思考错综复杂的成因,分析所面对的各种复杂的环境因素,并在问题的若干发展可能性中选择一个最优的方向。这就需要我们对...

墨江哈尼族自治县18543963590: 做一个大数据分析师是一种什么样的体验 -
尚点柯力: 大多数人错误地理解了数据分析,把数据分析能力提升的关键放在了方法和工具对于业务人而言,数据分析的核心思路是,得到两个指标之间的「量化关系」,用以解释现象数据分析的步骤,感知问题、提出假说、选择表征、收集数据、分析验证提出假说和选择表征是很多业务人数据分析做不下去的原因

墨江哈尼族自治县18543963590: 当个金融数据分析师感觉咋样,还有未来发展,大家 -
尚点柯力: 1.高薪不是普遍状态,新进分析师也就一个温饱水平.2.工作很辛苦,加班和出差就不用说了,还不能出错,压力比较大.3.青春饭算不上,因为行业的机会还是很多的,当然做的太差也没前途.

墨江哈尼族自治县18543963590: 助理数据分析师有前途吗 -
尚点柯力: 感觉助理数据分析师都是打杂的多吧,可能都是公司临时招人,不会太长久的.如果是师傅带徒弟的那种,也不该叫助理,而是叫实习分析师或准分析师才对.如果能自己独立成为一名数据分析师,那前途应该是很ok的,但助理感觉就没啥优势了....

墨江哈尼族自治县18543963590: 数据分析师的前景如何? -
尚点柯力: 随着大数据时代的兴起,数据分析已经成为一个很火的职业了.可以从国家的新闻报道,政策(贵阳大数据),每年举办的峰会中可以看出.数据分析师的目的就是帮企业利润最大化,前景是很光明的,按照CDA数据分析师的总结和预测,数据分析师的薪资从10k开始不封顶,主要是项目越大,提成也越大,对应的待遇当然也更高.

墨江哈尼族自治县18543963590: 成为一名优秀数据分析师流程是怎样的?会不会太辛苦?? -
尚点柯力: 一名合格的数据分析师在企业工作中要懂得针对“理论基础”、“软件要求”、“分析方法”、“业务能力”、“结果展现”五个方面的不同要求而采用不同的分析方法和软件要求进行专业化的解决问题,由此我们必须要按照数据分析师的不同程度的等级划分一级一级地去学习和攻克,我们才能一步一个脚印地从业务数据分析师上升到建模分析师或大数据分析师,再者成为顶级的数据分析专家.按照这个流程走下去,成为一名优秀的CDA数据分析师就指日可待啦,哈哈哈~~~~ 不过说得容易,做起来难,坚持下来更难,所以如果你真的有心想成为一名优秀的数据分析师,就要耐得住寂寞和枯燥了.所谓“吃得苦中苦,方为人上人”!!加油,希望你早日学有所成,梦想成真!

墨江哈尼族自治县18543963590: #数据分析#你们为什么选了数据分析这个岗位呢? -
尚点柯力: 1.毫不怀疑数据分析是21世纪最性感的职业.在将数据转化为信息,从而进一步提升公司效率或利润的过程中,数据分析师能够产生强大的自我价值认同.在将信息可视化或形成研究报告的过程中,也能够体验一个艺术家对于完美的追求. 2.数...

墨江哈尼族自治县18543963590: 为什么要做数据分析师:职业规划很重要 -
尚点柯力: 关于数据分析师的职业发展:1、数据分析师通常分两类,分工不同,但各有优势.一类是在专门的挖掘团队里面从事数据挖掘和分析工作的.如果你能在这类专业团队学习成长,那是幸运的,但进入这类团队的门槛较高,需要扎实的数据挖掘...

墨江哈尼族自治县18543963590: 数据分析专业怎么样?
尚点柯力: 数据分析专业前景很广阔的,还是很值得学习的.随着大数据技术在各行各业应用的越来越广,数据驱动智能产品和精细化运营已经成为企业经营的制胜法宝,相应地,数据分析师这个岗位也越来越受到关注,越来越多的小伙伴也转行做数据分...

墨江哈尼族自治县18543963590: Excel数据分析师怎么样 -
尚点柯力: 数据分析师,主要是两类人,一类是数据挖掘工程师,另一类是业务分析师.前者更偏技术,后者更偏业务.成为一名合格的数据分析师需要作如下准备:1、熟知行业与业务2、理解业务中产生的数据3、能提取数据4、分析数据5、解读数据6、展示数据 主要还是商业敏感度,数据库及SQL水平,掌握数据分析工具及数据模型的能力,还有数据敏感度,和PPT能力

墨江哈尼族自治县18543963590: 前两天从同学那边了解到项目数据分析师,想知道这个证书怎么样啊? -
尚点柯力: 我刚刚考完拿到证书,讲讲自己感受吧,具体信息你可以去百度了解. 因为我是想入门,以前做其他工作,想转数据分析岗没有下手点,才去考的这个证书想找工作多块敲门砖.所以证书本身敲门砖作用是有的.如果说证书的含金量的话,国内...

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