
數(shù)據(jù)分析師-數(shù)據(jù)分析師為何有專業(yè)要求
數(shù)據(jù)分析師對專業(yè)要求一般為:統(tǒng)計(jì)學(xué),經(jīng)濟(jì)學(xué),計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué),人口學(xué),社會學(xué),心理學(xué),市場營銷,企業(yè)管理。
在這些專業(yè)中,最主要的是有一個共性——統(tǒng)計(jì)。因此,對于統(tǒng)計(jì)概率掌握得比較好的都可以從事數(shù)據(jù)分析的工作。由于國內(nèi)數(shù)據(jù)分析行業(yè)發(fā)展還不夠成熟,統(tǒng)計(jì)學(xué)出身的學(xué)生其實(shí)真正工作中做數(shù)據(jù)分析的非常少,因?yàn)槠髽I(yè)的需求是最近幾年才上升的,所以對于很多非統(tǒng)計(jì)專業(yè)的人來說,其實(shí)也可以進(jìn)入到這樣一個行業(yè)。
目前國內(nèi)數(shù)據(jù)分析行業(yè)正快速發(fā)展,
人大經(jīng)濟(jì)論壇CDA數(shù)據(jù)分析師作為國內(nèi)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)分析探索者,總結(jié)了目前大多數(shù)企業(yè)的崗位要求。要求幾乎雷同,同時(shí)也說明這個職業(yè)的互通性很強(qiáng),說白了就是換個行業(yè)都可以在職場上存活下來;一般需要以下幾個要求:
1、統(tǒng)計(jì)概率基礎(chǔ);
2、商業(yè)數(shù)據(jù)敏感度;
3、基本工具(EXCEL、SAS、SPSS、SQL等);
4、數(shù)據(jù)分析建模,編程能力;
5、經(jīng)驗(yàn);
統(tǒng)計(jì)其實(shí)是屬于數(shù)據(jù)分析的一部分,數(shù)據(jù)分析包括統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)挖掘。所以統(tǒng)計(jì)是必須要掌握的一部分,一般對于一名數(shù)據(jù)分析師必須要掌握的知識點(diǎn)是“描述性分析”,“假設(shè)檢驗(yàn)”,“參數(shù)估計(jì)”,“統(tǒng)計(jì)制圖”,“回歸分析”。企業(yè)工作中,可以根據(jù)不同的要求掌握相應(yīng)的知識。
商業(yè)數(shù)據(jù)敏感度是作為一名數(shù)據(jù)分析師的前提,對數(shù)據(jù)排斥的人當(dāng)然不適合從事這個行業(yè)。
基本工具是載體,唯有駕馭工具,才能駕馭數(shù)據(jù)分析。
經(jīng)驗(yàn)是非必要技能,數(shù)據(jù)分析是為業(yè)務(wù)服務(wù)的,最終落地要解決業(yè)務(wù)問題。
根據(jù)人大經(jīng)濟(jì)論壇CDA數(shù)據(jù)分析師的介紹,可以總結(jié)如下:
一、自身檢查:是否適合數(shù)據(jù)分析崗位。
什么樣的人適合做數(shù)據(jù)分析師?
1. 對數(shù)據(jù)敏感:對數(shù)字不恐懼,經(jīng)常關(guān)注行業(yè)數(shù)據(jù)動態(tài),能夠從數(shù)據(jù)變化中自行感覺出實(shí)務(wù)背后的原因規(guī)律。
2. 耐得住性子和寂寞:耐心,就不用多說了。寂寞,與數(shù)據(jù)打交道需要你愛上數(shù)據(jù)而不是排斥數(shù)據(jù)。
3. 自學(xué)能力強(qiáng):在數(shù)據(jù)分析的過程中需要經(jīng)常自行研究學(xué)習(xí)一些新的思路和方法,不斷修正,不斷更新。
二、 從入門到精通系統(tǒng)學(xué)習(xí)
1. 統(tǒng)計(jì)概率基礎(chǔ):數(shù)據(jù)分析行業(yè)分析,數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)典流程,數(shù)據(jù)的描述性分析,數(shù)據(jù)的推斷性分析,方差分析,回歸分析,多元統(tǒng)計(jì)等系列理論課程,唯有掌握原理,方能駕馭工具。
2. 數(shù)據(jù)分析工具學(xué)習(xí):根據(jù)等級的要求,一般軟件在學(xué)術(shù)界和企業(yè)界的應(yīng)用廣泛程度為,學(xué)術(shù)界 :STATA >R > Matlab> SPSS >SAS ; 商業(yè)界:SPSS>R>SAS > MATLAB 。上手難度:SAS>R>MATLAB>STATA>SPSS>EXCEL工具的選擇不在于多,而在于跟具體問題相結(jié)合,在學(xué)習(xí)的過程中可以選擇1-2門的工具進(jìn)行熟練使用。參考各大數(shù)據(jù)分析工具的區(qū)別。
3. 數(shù)據(jù)分析建模:利用工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析模型、數(shù)據(jù)挖掘算法建模運(yùn)用,常用的數(shù)據(jù)分析方法有(回歸分析法、主成分分析法、典型相關(guān)分析、因子分析法、判別分析法、聚類分析法、結(jié)構(gòu)方程、Logistic模型等),常用的數(shù)據(jù)挖掘算法有(時(shí)間序列、Panel Data、關(guān)聯(lián)法則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、遺傳算法)以及可視化技術(shù)。
4. 以上三部分皆為數(shù)據(jù)分析硬性技術(shù),要想熟能生巧需要經(jīng)常在學(xué)習(xí)和工作中運(yùn)用,不斷改善,不斷優(yōu)化模型,將技術(shù)與具體業(yè)務(wù)結(jié)合起來,經(jīng)過長時(shí)間的積累方能成為高級數(shù)據(jù)分析師。
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