数据分析师已经存在多年了,但是,对该职业的需求从2018年开始,对数据分析师的需求猛增,目前数据分析师的前景已然非常好!预计到2025年,「数据分析师」将成为需求最大的工作之一。
由于这种现象,我们看到了数据分析师的兴起。许多研究预测,这一角色将成为未来的工作的主力军。
很多想转型做数据师的朋友,职业方向的转变也并非一朝一夕的事情,你需要对这个行业有一定的了解,并匹配一下自己的知识和能力结构。
有很多还没有入行的同学通常一个认知误区:以为只要学了Python就可以做数据分析师。这是错误的!我们先来理解一下数据分析师的工作。
在不同行业数据分析从业人员的工作内容和职责:
从事数据分析的工作
学做日报
日销、库存类的表
产品销售预测
库存计算和预警
流量分析相关表
复盘
数据分析挖掘工作人员
给产品优化提供数据支持
验证产品改进效果
为高层提供邮件和报表
互联网+分析
KPI指标监控
各种周期性报表
针对某一业务问题做分析报告
针对业务进行线下建模和分析
成为数据分析师有哪些要求?
- 理论知识要宽泛,涉及数学、市场和技术。要求及对数据敏感,包括统计知识、市场研究、模型原理等。
- 常规分析工具的使用,包括数据库、数据挖掘、统计分析工具,常用软件(Python、Excel、PPT、思维导图)等等。
- 有一定的业务理解能力,能理解业务背后的商业逻辑。因为只有理解了商业问题,才能转换成数据分析的问题,从而满足部门的要求。
- 数据报告和数据可视化的能力。数据分析得再好,如果不能以漂亮的方式“表达”,成效也会大打折扣。
数据分析师所需具备的能力和知识
从数据分析的4个步骤来理解,数据分析的四个步骤:数据获取、数据处理、数据分析、数据呈现。
- 数据获取
推荐书籍:《金字塔原理》、麦肯锡三部曲:麦肯锡意识、工具、方法
推荐工具:思维导图工具(Xmind\百度脑图等)
- 数据处理
Python不仅是一门编程语言,而且是数据挖掘机器学习等技术的基础,方便建立自动化的工作流;Python入门不难,它对数学要求并不是太高,重要的是需要知道如何用语言表达一个算法逻辑;Python有很多封装好的工具库和命令,我要做的是用哪些数学方法解决一个问题,并构建出来。
要想快速入门Python数据分析,就要使用好Python相关的工具包:
(1)Python最大的特点是拥有一个巨大而活跃的科学计算社区,采用python进行科学计算的趋势也越来越明显。
(2)由于Python有不断改良的库,使其成为数据处理任务的一大代替方案,结合其在通用编程方面的强大实力,完全可以只是用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序,其中:
常用数据分析库
Numpy
Scipy
Pandas
matplotlib
常用高级数据分析库
nltk
igraph
scikit-learn
(3)作为一个科学计算平台,Python的能够轻松集成C、C++以及Fortran代码。
- 分析数据
常用的掌握数据分析方法:
相关分析法
回归分析法
聚类分析法
判别分析法
主成分分析法
因子分析法
对应分析法
时间序列
对比分析法
分组分析法
交叉分析法
结构分析法
漏斗图分析法
综合评价分析法
因素分析法
矩阵关联分析
基本分析方法
高级分析方法
- 数据呈现
图片
很多数据分析工具已经涵盖了数据可视化部分,只需要把数据结果进行有效的呈现和演讲汇报,可用word\PPT\H5等方式展现。
总结:
近些年随着各行业对数据的理解和探索的需要,数据科学的重要地位也日益显现。那么数据科学的整体工作流程是怎么的呢?数据分析在整个工作流程中占了怎样的位置和角色?如果想要入门做数据分析需要掌握什么语言使用哪些工具?
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