一、想當數據分析師要選什么專業?
數據分析行業逐漸被企業和從業者青睞,很多人給小編留言,咨詢從事數據分析選擇什么專業更占優勢?今天,我們也來聊聊。
一、數學專業
正所謂“學好數理化,走遍天下都不怕”,數據分析無外乎是從大量凌亂數據中發現隱含的規律,數學往往讓人邏輯思維更嚴密,對數據更加敏感。
二、統計學專業
統計學是數據分析的基本功,貫穿數據分析的全過程,同時,系統學習統計學后,會對數據的理解與分析能力更專業,更深刻。
三、計算機科學與技術專業
數據分析會接觸的很多工具和編程語言,如果你是計算機專業出身,在編程方面更占優勢,在工具使用時,上手更快。
四、社會學專業
從經濟學角度看,人具有經濟性,會追求利益最大化。但從社會學角度看,具有社會性的人還會受社會群體心理影響。有社會學背景的數據分析師,能更合理解釋市場現象。
五、營銷學專業
數據分析師需為企業的營銷決策提供支持,懂營銷的數據分析師,思路會更清晰、更開闊。
六、財務管理專業
財務管理問題是企業選擇投資項目的依據、評價財務狀況的指標、評估決策效果的量尺,懂財務管理的數據分析師能更精準把握規律。
七、心理學專業
人才是企業穩定發展的基石,用戶是企業的衣食父母。想提升市場占有率,企業就必須先提高人心占有率,因此,懂心理學的數據分析師,能更準確探測員工或用戶的真實想法。
所以,并非只有數學、統計學、計算機等理工科背景的人才能從事數據分析,其他背景專業的人,尤其是文科生也有同等的機會。
畢竟,選擇大于能力,能力大于專業,興趣和努力決定我們未來能走多遠。
數據分析不是IT行業,無需精通過多編程語言,數據分析更注重實操和業務能力,且現今數據分析工具,如:Python、PowerBI等已比較容易入門。
從事數據分析,真正要提升的是邏輯思維能力、敏銳的洞察能力、良好的溝通表述能力……這些無需靠背景,通過努力也可拿下。
二、市場分析師需要有哪些能力
市場分析師應該具備的能力: (一)初級市場分析師證書獲得者一般具有以下能力: 1、能夠完成較小規模調查的方案設計; 2、能夠指導現場調查; 3、能夠進行信息搜集及簡單的數據處理工作; 4、能夠撰寫簡要的調查分析報告。 (二)中級市場分析師證書獲得者一般具有以下能力: 1、能夠完成一般規模調查的方案設計、問卷設計和抽樣設計; 2、能夠指導現場調查,組織相關技術培訓; 3、能夠熟練進行信息搜集、數據處理、分析與預測等工作; 4、能夠撰寫較高質量的調查分析報告,提出有一定實用價值的決策建議; 5、能夠獨立組織一般規模的調查研究活動,承擔調查技術方面的咨詢、管理協調和執行等工作,解決相關技術問題。 (三)高級市場分析師證書獲得者一般具有以下能力: 1、能夠完成較大規模調查的方案設計、問卷設計和抽樣設計; 2、能夠指導現場調查,組織相關技術培訓; 3、能夠熟練運用現代統計分析方法進行信息搜集、數據處理、分析與預測等工作; 4、能夠及時掌握行業動態,有針對性地進行分析研究活動,撰寫高質量的調查分析報告,提出有決策價值的建議; 5、能夠獨立組織較大規模的調查研究活動,負責調查技術方面的咨詢、管理協調等工作,解決相關技術問題。
三、數據分析需要掌握哪些知識?
數據分析師需要學習的內容
1、統計學
我看一些人推薦了不少統計學的專業書籍,很多人讀《概率論與數理統計》,其他統計相關的內容也沒怎么看過。對于互聯網的數據分析來說,并不需要掌握太復雜的統計理論。所以只要按照本科教材,學一下統計學就夠了。
2、編程能力
學會一門編程語言,會讓你處理數據的效率大大提升。如果你只會在Excel上復制粘貼,動手能力是不可能快的。我比較推薦Python,上手比較快,寫起來比較優雅。
3、數據庫
數據分析師經常和數據庫打交道,不掌握數據庫的使用可不行。學會如何建表和使用SQL語言進行數據處理,可以說是必不可少的技能。
4、數據倉庫
許多人分不清楚數據庫和數據倉庫的差異,簡單來說,數據倉庫記錄了所有歷史數據,專門設計為方便數據分析人員高效使用的。
5、數據分析方法
對于互聯網數據分析人員來說,可以看一下《精益創業》和《精益數據分析》,掌握常用的數據分析方法,然后再根據自己公司的產品調整,靈活組合。
四、數據分析師需要學習哪里內容?
1、數學知識
數學知識是數據分析師的基礎知識。對于初級數據分析師,了解一些描述統計相關的基礎內容,有一定的公式計算能力即可,了解常用統計模型算法則是加分。
對于高級數據分析師,統計模型相關知識是必備能力,線性代數(主要是矩陣計算相關知識)最好也有一定的了解。
而對于數據挖掘工程師,除了統計學以外,各類算法也需要熟練使用,對數學的要求是最高的。
所以數據分析并非一定要數學能力非常好才能學習,只要看你想往哪個方向發展,數據分析也有偏“文”的一面,特別是女孩子,可以往文檔寫作這一方向發展。
2、分析工具
對于初級數據分析師,玩轉Excel是必須的,數據透視表和公式使用必須熟練,VBA是加分。另外,還要學會一個統計分析工具,SPSS作為入門是比較好的。
對于高級數據分析師,使用分析工具是核心能力,VBA基本必備,SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一,其他分析工具(如Matlab)視情況而定。
對于數據挖掘工程師……嗯,會用用Excel就行了,主要工作要靠寫代碼來解決呢。
3、編程語言
對于初級數據分析師,會寫SQL查詢,有需要的話寫寫Hadoop和Hive查詢,基本就OK了。
對于高級數據分析師,除了SQL以外,學習Python是很有必要的,用來獲取和處理數據都是事半功倍。當然其他編程語言也是可以的。
對于數據挖掘工程師,Hadoop得熟悉,Python/Java/C++至少得熟悉一門,Shell得會用……總之編程語言絕對是數據挖掘工程師的最核心能力了。
4、業務理解
業務理解說是數據分析師所有工作的基礎也不為過,數據的獲取方案、指標的選取、乃至最終結論的洞察,都依賴于數據分析師對業務本身的理解。
對于初級數據分析師,主要工作是提取數據和做一些簡單圖表,以及少量的洞察結論,擁有對業務的基本了解就可以。
對于高級數據分析師,需要對業務有較為深入的了解,能夠基于數據,提煉出有效觀點,對實際業務能有所幫助。
對于數據挖掘工程師,對業務有基本了解就可以,重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。
業務能力是優秀數據分析師必備的,如果你之前對某一行業已經非常熟悉,再學習數據分析,是非常正確的做法。剛畢業沒有行業經驗也可以慢慢培養,無需擔心。
4、邏輯思維
這項能力在我之前的文章中提的比較少,這次單獨拿出來說一下。
對于初級數據分析師,邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性,知道自己需要用什么樣的手段,達到什么樣的目標。
對于高級數據分析師,邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架,了解分析對象之間的關聯關系,清楚每一個指標變化的前因后果,會給業務帶來的影響。
對于數據挖掘工程師,邏輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上,還包括算法邏輯,程序邏輯等,所以對邏輯思維的要求也是最高的。
5、數據可視化
數據可視化說起來很高大上,其實包括的范圍很廣,做個PPT里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化,所以我認為這是一項普遍需要的能力。
對于初級數據分析師,能用Excel和PPT做出基本的圖表和報告,能清楚的展示數據,就達到目標了。
對于高級數據分析師,需要探尋更好的數據可視化方法,使用更有效的數據可視化工具,根據實際需求做出或簡單或復雜,但適合受眾觀看的數據可視化內容。
對于數據挖掘工程師,了解一些數據可視化工具是有必要的,也要根據需求做一些復雜的可視化圖表,但通常不需要考慮太多美化的問題。
6、協調溝通
對于初級數據分析師,了解業務、尋找數據、講解報告,都需要和不同部門的人打交道,因此溝通能力很重要。
對于高級數據分析師,需要開始獨立帶項目,或者和產品做一些合作,因此除了溝通能力以外,還需要一些項目協調能力。
對于數據挖掘工程師,和人溝通技術方面內容偏多,業務方面相對少一些,對溝通協調的要求也相對低一些。
7、快速學習
無論做數據分析的哪個方向,初級還是高級,都需要有快速學習的能力,學業務邏輯、學行業知識、學技術工具、學分析框架……數據分析領域中有學不完的內容,需要大家有一顆時刻不忘學習的心。
快速學習非常重要,只有快速進入這一行業,才能搶占先機,獲得更多的經驗和機會。如果你完全零基礎想要盡快進入數據分析行業,選擇一家專業的大數據培訓機構是個不錯的選擇。縮短學習周期,提高學習效率,時間即金錢!
