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想要做数据分析师应选择什么专业?

2024-10-08 22:40:48 | 金稻田高考网

想要做数据分析师应选择什么专业?很多朋友对这方面很关心,金稻田整理了相关文章,供大家参考,一起来看一下吧!

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想要做数据分析师应选择什么专业?

想要做数据分析师应选择什么专业?

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。

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国内做大数据技术比较好的公司有哪些?

星环科技

星环信息科技主要从事大数据时代核心平台数据库软件的研发与服务,被Gartner列为国际主流Hadoop发行版厂商。其产品Transwarp Data Hub提供高速SQL引擎Transwarp Inceptor, NoSQL搜索引擎Transwarp Hyperbase、流处理引擎Transwarp Stream和数据挖掘组件Transwarp Discover。

帆软软件

帆软软件由报表软件FineReport起家,目前已成为报表领域的权威者,拥有10年企业数据分析的行业经验。后发布的商业智能自助式BI工具FineBI,提供包括Hadoop、分布式数据库、多维数据库的大数据可视化分析;提供PC端、移动端、大屏的可视化方案,广泛应用于银行、电商、地产、医药、制造、电信、制造、化工等行业,拥有成熟的行业化解决方案。

数据可视化类

数字冰雹

数字冰雹主营大数据可视化业务,提供集设计、程序开发、硬件集成为一体的解决方案,广泛应用于航天战场、智慧城市、网络安全、企业管理、工业监控等领域。

海云数据

海云数据的产品——图易能够集成用户内部系统大量结构化、非结构化数据,在真实的数据源上,将行业大数据进行多维度的可视分析。目前主要应用于公安、航空、快消、制造、金融、医疗、信息安全等领域。

星图数据

星图数据是互联网大数据服务公司,涉及线上零售、线上娱乐、线上教育等领域。基于分布式大数据获取与存储系统进行大数据处理及分析,具有自有的大数据分析体系和云计算处理技术。

用户行为/精准营销分析类

大数据技术使得用户在互联网的行为,得到精准定位,从而细化营销方案、快速迭代产品。这方面的厂商有GrowingIO、神策数据等。

GrowingIO

GrowingIO是基于互联网的用户行为数据分析产品,具有无埋点的数据采集技术,可以通过网页或APP的浏览轨迹、点击记录和鼠标滑动轨迹等行为数据,进行实时的用户行为数据分析,用于优化产品体验,实现精益化运营。

神策数据

与GrowingIO类似,也是基于用户网络行为,采集数据进行分析。技术上提供开放的查询 API 和完整的 SQL 接口,同时与 MapReduce 和 Spark 等计算引擎无缝融合,随时以最高效的方式来访问干净、规范的数据。

分析服务类

提供舆情分析的有百度统计、品友互动、Talking data、友盟、中科数据等等。

百度统计

百度统计是专业的网站流量分析工具,和GA类似,提供免费的流量分析、来源分析、网站分析等多种统计分析服务,能够告诉用户访客是如何找到并浏览用户的网站,在网站上做了些什么,以此来改善访客在用户的网站上的使用体验。

Talking Data

TalkingData是独立的第三方移动数据服务品牌。其产品及服务涵盖移动应用数据统计、移动广告监测、移动游戏运营、公共数据查询、综合数据管理等多款极具针对性的产品及服务。在银行、互联网、电商行业有广泛的数据服务应用。

友盟+

第三方全域大数据服务提供商,通过全面覆盖PC、手机、传感器、无线路由器等多种设备数据,打造全域数据平台。提供全业务链数据应用解决方案,包括基础统计、运营分析、数据决策和数据业务等,帮助企业实现数据化运营和管理。

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国内最好的专业数据分析公司有哪些?

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