
CDA數(shù)據(jù)分析師 出品
編輯:JYD
對于很多初入數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的小白來說,往往都會陷入迷茫。數(shù)據(jù)分析的坑很大,一旦走上這條路,就要明確基本方向,不然只會越走越偏,最后耗費力氣,毫無收獲。
比如你想要成為一名數(shù)據(jù)分析師,你就可以到招聘網(wǎng)站看看,對應崗位的需求是什么?這樣你就會對需要掌握的崗位技能架構(gòu)有了初步認識。
數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域?qū)膷徫环浅6?,?jīng)常把同學們繞暈。比如:數(shù)據(jù)分析、商業(yè)分析、運營分析、產(chǎn)品分析、銷售分析、數(shù)據(jù)挖掘、算法模型等等。
如何區(qū)別這些讓人眼花繚亂的概念,今天系統(tǒng)講解一下。
數(shù)據(jù)分析師根據(jù)自己的工作崗位、行業(yè)、工作內(nèi)容等等,可以分成非常多的種類。
但總體可以區(qū)分成兩個方向,即業(yè)務方向和技術(shù)方向。當然,在業(yè)務和技能上兩類也是需要相互結(jié)合的。
其中,想要短時間內(nèi)快速成為技術(shù)方向的數(shù)據(jù)分析師,是非常很難的。一定要底子深基礎(chǔ)牢,編程語言基礎(chǔ)、統(tǒng)計學知識、算法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)樣樣不能少,甚至得精通,而這些不是我們自習兩三個月就能完全掌握的。
而業(yè)務方向的數(shù)據(jù)分析師,在目前的招聘市場上需求崗位最多。這種崗位的進入門檻會相對較低一點,所以對于0基礎(chǔ)想轉(zhuǎn)行的同學,自然業(yè)務型數(shù)據(jù)分析師會更適合。但如果入職后不能盡快掌握業(yè)務,提升自己的數(shù)據(jù)思維能力,就很有可能就變成“只會提數(shù)的表哥表姐”。
所以,想快速成為一名數(shù)據(jù)分析師,又不想入職后淪為“打雜”人員。就應該知道自己應該持續(xù)學習并掌握的各項技能,以及自己進入數(shù)據(jù)分析行業(yè)后的發(fā)展路徑。
我分析了招聘網(wǎng)站上多個與數(shù)據(jù)分析的相關(guān)崗位,根據(jù)薪資高低大概分為三個等級。
各階段數(shù)據(jù)分析師的差異體現(xiàn)在三個方面:業(yè)務技能、執(zhí)行管理能力、業(yè)內(nèi)影響力。
后兩者能力屬于軟實力,需要在工作中逐漸掌握。作為初學者,第一步最需要的是掌握業(yè)務技能,最好能了解完整的學習路線。
初級水平:
掌握常見表格制作和數(shù)據(jù)庫基本功能操作,就可以做業(yè)務數(shù)據(jù)分析師。
中級水平:
在初級水平基礎(chǔ)上,對常見函數(shù)應用熟練,數(shù)據(jù)庫操作熟練,掌握ETL能力,掌握統(tǒng)計分析模型,具備行業(yè)相關(guān)業(yè)務經(jīng)驗,可以進行簡單的建模操作,就可以做策略數(shù)據(jù)分析師。
高級水平:
具備數(shù)據(jù)科學家能力,機器學習、深度學習算法能力、建模挖掘能力和建模挖掘能力突出,對行業(yè)業(yè)務邏輯深度認知,就可以做算法工程師、挖掘工程師。
所以我們該如何具備這些能力呢?
學習統(tǒng)計學
首先需要學習統(tǒng)計學。統(tǒng)計學部分主要分為三大模塊。
第一個模塊就是描述性統(tǒng)計。
可以幫助我們在拿到一個數(shù)據(jù)集的時候進行初步的統(tǒng)計分析。描述性統(tǒng)計當中需要掌握的概念有,比如集中趨勢、離散趨勢、數(shù)據(jù)分布、缺失值和異常值等等。
第二個模塊是參數(shù)估計和假設檢驗。
這里需要掌握的大約有,比如點估計方法、置信度、置信區(qū)間、原假設、備擇假設、P值、檢驗統(tǒng)計量等。
第三個模塊是統(tǒng)計模型。
在這個模塊當中,主要要掌握的包括卡方分析、方差分析、主成分分析、因子分析,以及統(tǒng)計模型的圓點:回歸分析。
學習分析工具
首先需要學習統(tǒng)計學。統(tǒng)計學部分主要分為三大模塊。
在學習完統(tǒng)計學之后,就要開始代碼及編程部分,進入分析工具的學習了。
之前我們講過入門數(shù)據(jù)分析必學的4大工具,這期我們直接來講利用這些工具的要學會那些技能。
在Excel中我們主要需要掌握一些基本的計算函數(shù)、數(shù)據(jù)透視表以及VLOOKUP函數(shù)。
在SQL中我們主要掌握表的增、刪、改、查、表連接、子查詢以及窗口函數(shù)的運用和SQL語句的執(zhí)行順序。
在Python中,我們要掌握最基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),包括列表、字典、字符串、元祖、數(shù)組、集合。還需要掌握基本的語句,比如說IF語句、For循環(huán)、while 循環(huán)。還要熟練運用Python中的各種庫,比如有numpy/pandas等等。
最后還有數(shù)據(jù)可視化的分析工具BI。大家需要學習的包括儀表盤的制作,一些基本的計算函數(shù)的運用。
算法模型和機器學習
學習完工具后我們就要開始算法模型以及相關(guān)機器學習的部分知識了。
大家主要掌握的就是模型的原理、模型的運用,模型的調(diào)優(yōu)以及效果的評估。機器學習部分主要可以分為:有監(jiān)督學習以及無監(jiān)督學習。在有監(jiān)督學習中,主要可以分為回歸算法與分類算法。而在無監(jiān)督學習中,我們主要需要掌握的就是聚類算法和降維算法。
掌握業(yè)務知識
最后就是業(yè)務知識模塊。
數(shù)據(jù)分析師必須要掌握一些行之有效的的數(shù)據(jù)分析方法,并能靈活的與自身實際工作相結(jié)合。數(shù)據(jù)分析師常用的數(shù)據(jù)分析方法有:對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結(jié)構(gòu)分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關(guān)聯(lián)分析法等。高級的分析方法有:相關(guān)分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。
如果你也想快速成為一名數(shù)據(jù)分析師,歡迎咨詢我們。順便給大家提供了一份數(shù)據(jù)分析學習資料,歡迎掃碼領(lǐng)取學習。
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