行业研究

数据分析师主要做什么
2020-02-04 13:25

  互联网本身具有数字化和互动性的特征,这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本(资金、资源和时间)获取支撑研究、分析的数据,数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。

  与传统的数据分析师相比,互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏,而是数据过剩。因此,互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是,互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。

  就行业而言,数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言,无论在任何时代,媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势,都是媒体成败的关键。

  数据科学家这个职业的定义有点广泛。同样叫数据科学家,在不同行业不同公司干的活可能是很不一样的。

  有的偏机器学习、建模,有的偏数据分析。有的叫数据科学家,干的很多事情跟软件工程师(SWE)很类似。有的偏产品,风格短平快。有的偏长期研究,看的是一两年甚至更久的效果。

  做数据分析的最终目的,那就是通过数据分析来引导产品改进的能力。任何方面的技能,归根结底都需要为这个目的服务。

  一类是在专门的挖掘团队里面从事数据挖掘和分析工作的,另一类是下沉到各业务团队或者运营部门的数据分析师,成为业务团队的一员。

  编程:这是数据分析师最基本的技能,编程可以提高你的统计能力,帮助你分析海量数据,同时也可以创建自己的工具。

  定量分析:这是分析大数据集的重要技能。定量分析可以提高实验分析能力,扩展数据策略,并帮助你实现机器学习。

  产品直觉:深入了解产品将有助于你进行定量分析,此外,这还将帮助你预测系统行为、建立衡量指标以及提高调试技能。

  沟通:可能是每个行业最重要的软技能,强大的沟通能力将帮助你“利用上述的所有技能”。

  团队合作:团队合作对于数据分析工作的成功至关重要,这需要你无私接受反馈意见,并与团队分享见解。

  展开全部数据分析师指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

  越来越多的政府机关、企事业单位将选择拥有数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析、以便正确决策;越来越多的风险投资机构把数据分析师所出具的数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据;越来越多的高等院校和教育机构把数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容;越来越多的有志之士把数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。

  互联网本身具有数字化和互动性的特征,这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本(资金、资源和时间)获取支撑研究、分析的数据,数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。

  与传统的数据分析师相比,互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏,而是数据过剩。因此,互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是,互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。

  就行业而言,数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言,无论在任何时代,媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势,都是媒体成败的关键。

  此外,对于新闻出版等内容产业来说,更为关键的是,数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能,这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。

  1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务,即熟悉行业知识、公司业务及流程,最好有自己独到的见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析的结果只会是脱了线的风筝,没有太大的使用价值。

  2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求,比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导,如果不熟悉管理理论,就很难搭建数据分析的框架,后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

  3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,并能灵活运用到实践工作中,以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有: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、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有: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、时间序列等。

  4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论,而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具,面对越来越庞大的数据,我们不能依靠计算器进行分析,必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

  5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点,使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问,如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等,都需要掌握一定的设计原则。[1]

  强烈责任心,开放的性格,良好的沟通能力; 擅于协作,具备良好的团队合作精神;

  当前我国数据分析师由中国商业联合会数据分析专业委员会以及工信部教育考试中心共同考核认证,通过培训考核,工信部教育考试中心颁发《项目数据分析师职业技术证书》,数据分析行业协会颁发《项目数据分析师证书》,此证书是申请成立项目数据分析事务所的必备条件之一。

  国内正式的数据分析行业的认证只有数据分析师认证,由国家工业与信息化部中国电子商务协会在全国开展推广,截至2010年中国数据分析业已拥有数据分析专业人才超过万人,每年以数以千计的速度增长。[2]

  对于人才的培养,国家工业与信息化部中国电子商务协会设立全国数据分析师考核鉴定中心在全国各省、直辖市发展授权管理培训中心,开展培训、继续教育工作。

  展开全部1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务,即熟悉行业知识、公司业务及流程,最好有自己独到的见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析的结果只会是脱了线的风筝,没有太大的使用价值。

  2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求,比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导,如果不熟悉管理理论,就很难搭建数据分析的框架,后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

  3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,并能灵活运用到实践工作中,以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有: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、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有: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、时间序列等。

  4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论,而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具,面对越来越庞大的数据,我们不能依靠计算器进行分析,必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。最简单的工具如Excel,hihidata,都是需要熟练掌握的。Excel精通的话可能要好几年,hihidata学起来就方便多了,一天就能达到熟练状态。

  5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点,使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问,如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等,都需要掌握一定的设计原则。分析工具里面一般都自带了一些图表样式,如Excel里面的柱形图,饼图等,hihidata里面的仪表盘,雷达图,折线图,地图等等。

  【Excel】:普遍适用,既有基础,又有中高级。中级一般用Excel透视表,高级的用Excel VBA。

  【hihidata】:比较小众的数据分析工具。三分钟就可以学会直接上手。无需下载安装,直接在线就可以使用。

  【SPSS】:专业统计软件,没有统计功底很难用的。同时包含了数据挖掘等高大功能。

  【Eview】:比较小众,建立一些经济类的模型还是很有用的。计量经济学中经常用到。