数据分析师那些事儿
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- 数据分析师是一个专门从大量数据中提取有用信息，进行深入研究和统计分析的职业。他们通常使用各种统计工具和技术来发现潜在的趋势、模式和关联，然后将这些发现转化为易于理解的报告和可视化图表。数据分析师的工作可以涵盖各种行业和领域，包括商业智能、市场研究、产品开发、运营优化等。 数据分析师的主要职责通常包括： 1. 收集、清洗和整理数据：这可能涉及到从不同的来源收集数据，或者处理原始数据中的错误和异常值。 2. 分析数据：使用各种统计方法和模型来理解数据的含义和趋势。 3. 提供见解和建议：基于数据分析的结果，提供有关市场趋势、客户行为、产品性能等方面的见解和建议。 4. 创建报告和可视化：使用图表、图形和仪表板等工具，将数据分析的结果以易于理解的方式呈现给其他人。 5. 与其他团队合作：数据分析师通常需要与其他业务团队合作，例如销售、市场、产品等，以提供数据驱动的决策支持。 数据分析师需要具备的技能和经验包括统计学、数据挖掘、编程（例如Python或R）、数据库查询（例如SQL）、数据可视化（例如使用Tableau或PowerBI）等。同时，他们还需要具备良好的沟通技巧，以便将复杂的分析结果解释给非技术人员。
- 数据分析师证书是指通过专业机构或教育机构认证的数据分析师资格认证。这些证书通常需要通过一定的课程学习和考试才能获得。不同的认证机构和证书可能会有不同的要求和侧重点。 在中国，一些知名的数据分析师证书包括： 1. **PMP（项目管理专业人士认证）**：虽然PMP主要是项目管理领域的认证，但它也涵盖了数据分析的相关知识。 2. **SAS认证**：SAS是全球知名的数据分析软件公司，他们提供各种级别的认证，包括高级数据分析师认证。 3. **微软认证数据分析师**：微软提供的这个认证主要针对使用微软产品进行数据分析的专业人士。 4. **IBM认证数据分析师**：IBM也提供数据分析相关的认证，包括使用IBM工具和技术的高级数据分析。 5. **数据分析师认证（由国家相关部门或机构提供）**：一些国家的统计局或相关政府部门也会提供数据分析师的专业认证。 获得这些证书通常需要参加相应的培训课程并通过考试。这些证书对于提升个人技能、增加就业竞争力或职业发展都有一定的帮助。如果你对某个特定的数据分析领域或工具感兴趣，建议详细了解相关认证的具体要求和考试内容。
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- 1. 深入理解行业背景 • 熟悉行业术语和规则：在电商行业，要知道诸如B2B、B2C、C2C等不同商业模式的特点，以及平台的运营规则，像淘宝的直通车广告投放规则、店铺排名算法等。以电商服装品类为例，要理解服装尺码标准、季节性款式流行趋势等相关术语和业务知识。 • 了解行业发展动态：关注行业新闻、政策变化和技术创新。例如，了解到电商直播带货成为新的销售增长点后，能够分析直播数据对店铺整体销售的贡献，包括直播观众的转化率、不同主播的带货效果等。 2. 把握业务流程细节 • 前端流程理解：清楚产品从展示、用户咨询到下单的整个过程。比如在电商平台上，了解用户如何通过搜索、推荐等方式发现产品，以及产品详情页的哪些元素（价格、图片、描述等）会影响用户的购买决策。能够分析用户在这些环节的行为数据，如产品页面停留时间、加入购物车的比例等。 • 后端流程熟悉：对于订单处理、库存管理、物流配送等后端环节也有清晰的认识。知道库存不足会导致订单取消率上升，通过数据分析库存周转率、缺货率等指标，为优化库存管理提供建议。并且可以根据物流配送数据，如配送时长、配送成功率等，分析其对用户满意度的影响。 3. 建立业务指标体系 • 确定核心指标：根据业务目标，定义关键的业务指标。在电商运营中，对于销售部门，核心指标可能是销售额、客单价、转化率等；对于市场部门，可能是流量获取成本、新用户增长率等。数据分析师要能够准确地计算、监测和分析这些指标，并且知道它们之间的相互关系。 • 构建关联指标体系：不仅关注单个指标，还要建立起指标之间的逻辑联系。例如，将用户活跃度（如登录次数、浏览商品数量）与购买转化率相关联，分析用户从活跃状态到购买状态的转化路径，找出可以优化的环节。通过这种关联分析，能够为业务部门提供更全面、深入的见解。 4. 能够提供业务解决方案 • 基于数据发现问题：通过数据分析发现业务中的痛点和问题。例如，分析电商平台的用户流失数据，发现某个特定地区的用户流失率较高，进一步挖掘原因可能是该地区的物流配送延迟或者产品品类不符合当地用户需求。 • 提出针对性建议：针对发现的问题，结合业务实际情况提出可行的解决方案。对于上述用户流失的问题，可以建议优化物流合作伙伴或者调整产品策略，增加适合该地区用户喜好的产品。并且能够通过数据模拟或者小范围试验，验证建议的有效性。
- 女生非常适合做数据分析师，原因如下： 一、能力优势 细节关注度高 • 数据分析师的工作需要对数据进行细致的清理、整理和检查。女生通常在细节方面比较敏锐，能够更好地发现数据中的异常值、缺失值等问题。例如，在处理电商销售数据时，能够仔细地甄别每一个数据记录，确保数据的准确性，这对于后续的数据分析和决策至关重要。 沟通能力较强 • 数据分析师往往需要与不同部门（如市场、销售、技术等）进行沟通协作。女生一般在沟通交流方面有一定优势，能够更有效地将数据分析的结果和建议传达给非技术人员。比如，在向市场部门解释用户行为数据分析的结果，以帮助他们制定更精准的营销活动时，女生可以凭借良好的沟通技巧使对方更好地理解复杂的数据概念。 耐心和韧性 • 数据分析工作可能会涉及到复杂的数据模型构建、长时间的数据收集和处理等繁琐过程。女生通常更有耐心，能够坚持完成这些复杂且耗时的任务。例如，在构建预测电商销售额的模型时，需要反复试验不同的算法和参数，女生的耐心可以使她们更从容地应对这些工作中的挑战。 二、行业适应性 电商、金融等热门领域需求大 • 在电商领域，企业需要数据分析师来分析用户行为、销售趋势等，以优化店铺运营和营销活动。在金融领域，数据分析师可以帮助评估风险、预测市场走势等。这些行业对于数据分析师的需求旺盛，为女性提供了广阔的就业机会。而且这些领域的工作环境相对稳定，比较符合部分女性对于工作稳定性的期望。 数据驱动决策的理念普及 • 随着越来越多的企业认识到数据驱动决策的重要性，数据分析师在各个行业中的地位逐渐提高。女性在这种趋势下，能够充分发挥自己的分析能力，为企业的发展提供有价值的见解。例如，在医疗保健行业，数据分析师可以通过分析患者数据来优化医疗资源分配，女生在这个过程中可以很好地适应医疗行业注重细节和关怀的文化氛围。 三、职业发展前景 多元化的职业发展路径 • 数据分析师可以向数据科学家、高级数据分析师、数据产品经理等方向发展。女性在积累了一定的数据分析经验后，完全有能力根据自己的兴趣和特长选择适合自己的职业路径。例如，对于有较强业务理解能力的女性数据分析师，转型为数据产品经理，将数据分析成果转化为实际的产品功能，可以发挥自己的优势。 工作与生活平衡的可能性 • 相比一些需要频繁出差或长时间户外作业的职业，数据分析师的工作大部分时间是在办公室进行数据分析和报告撰写，相对容易实现工作与生活的平衡。这对于需要兼顾家庭和事业的女性来说，是一个比较重要的因素。
- 没有电商经验的人要成为电商数据分析师，可以从以下几个方面入手： 一、知识学习 1. 基础数据分析知识 • 学习统计学知识，包括概率分布、均值、中位数、众数、标准差等基本统计概念。这些知识有助于理解数据的集中趋势和离散程度，是进行数据分析的基础。例如，通过计算商品销量的平均值和标准差，可以了解该商品销售的一般水平和波动情况。 • 掌握数据分析工具，如Excel。Excel是最基础且广泛使用的工具，要熟练掌握其数据排序、筛选、透视表、图表制作等功能。利用透视表可以快速对电商销售数据进行汇总和分析，比如按地区、时间等维度统计销售额。 • 学习SQL语言，因为电商数据通常存储在数据库中。SQL可以用于从数据库中提取、清洗和转换数据。例如，使用SELECT语句从销售数据表中获取特定时间段、特定品类的销售记录。 2. 电商知识学习 • 了解电商行业的基本模式，包括B2B（企业对企业）、B2C（企业对消费者）、C2C（消费者对消费者）等模式的特点和运作流程。例如，B2C模式下，企业需要注重品牌建设和消费者体验，其数据重点可能包括客户满意度、复购率等。 • 熟悉电商平台的运营规则，如淘宝、京东等平台的店铺排名规则、广告投放规则等。这些规则会影响店铺的流量和销售数据，了解它们有助于更好地分析数据。例如，知道平台的搜索排名算法会考虑销量、好评率等因素后，就可以重点分析这些数据对店铺流量的影响。 • 学习电商营销知识，包括促销活动（如满减、折扣、赠品等）的效果评估方法。通过分析促销活动前后的销售数据、流量数据等，可以判断促销活动是否有效，以及如何优化促销策略。 3. 数据可视化知识 • 掌握数据可视化工具，如Tableau或PowerBI。这些工具可以将复杂的数据以直观的图表（如柱状图、折线图、饼图等）形式展现出来，便于理解和决策。例如，用柱状图展示不同产品品类的销售额占比，用折线图展示店铺销售额随时间的变化趋势。 • 学习数据可视化的设计原则，如如何选择合适的图表类型、如何设置颜色和标签等，使可视化结果更具可读性和说服力。例如，对于时间序列数据，通常使用折线图来展示趋势；对于比较不同类别数据的大小，使用柱状图或条形图更合适。 二、实践积累 1. 数据分析项目实践 • 可以从网上寻找公开的电商数据集进行分析，如Kaggle平台上有许多电商销售数据相关的项目。在实践中，尝试运用所学的数据分析知识和工具，对数据进行清洗（处理缺失值、异常值等）、分析（计算关键指标、关联分析等）和可视化。例如，分析电商数据集的用户购买行为，找出最受欢迎的产品组合，以及用户购买的时间规律。 • 自己模拟电商数据分析场景，比如假设自己是一家电商店铺的数据分析师，设定一些问题，如“如何提高店铺转化率”，然后通过设计分析流程，从数据中寻找答案。可以收集一些电商店铺的公开数据，如店铺流量数据、产品详情页浏览量、购买转化率等，进行综合分析。 2. 电商运营实践（可选） • 如果有机会，可以参与电商运营的实际工作，如在电商平台上开设自己的小店铺或者协助他人运营店铺。通过亲身体验店铺的产品上架、定价、促销等环节，能够更好地理解电商业务流程，并且能够更直观地看到数据变化与运营操作之间的关系。例如，在调整产品价格后，观察销量和利润数据的变化，从而积累数据驱动运营决策的经验。 三、职业发展与进阶学习 1. 证书考取 • 考虑考取相关的数据分析师证书，如CPDA（注册项目数据分析师）等。这些证书可以在一定程度上证明自己的数据分析能力，增加在求职过程中的竞争力。证书考试通常涵盖数据分析理论、工具使用、案例分析等内容，备考过程也是对知识的系统梳理和强化。 2. 行业交流与持续学习 • 加入电商数据分析师相关的社群、论坛或者参加行业会议。在这些交流平台上，可以与其他从业者分享经验、学习最新的数据分析技术和电商行业动态。例如，了解到行业内新出现的数据分析算法或者电商平台的政策变化，及时调整自己的知识和技能。 • 关注电商和数据分析领域的前沿技术和研究成果，如机器学习在电商推荐系统中的应用等。不断学习新的知识和方法，拓宽自己的职业发展道路，为成为高级电商数据分析师做好准备。
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- 1、数据可视化 2、数据清洗 3、MATLAB 4、R 语言 5、Python 6、SQL 和 NoSQL 7、机器学习 8、线性代数与微积分 9、Excel 10、批判性思维
- 劳务派遣公司是指专门从事劳务派遣业务的企业。这类公司通常会与用人单位签订劳务派遣协议，然后将劳动者派遣到用人单位工作。在劳务派遣关系中，派遣公司和劳动者之间存在劳动关系，而派遣公司和用人单位之间则是劳务关系。 劳务派遣公司的主要职责包括： 1. 招聘和选拔劳动者：根据用人单位的岗位需求，进行劳动者的招聘和选拔工作。 2. 签订劳动合同：与劳动者签订劳动合同，明确双方的权利和义务。 3. 支付劳动报酬：按照劳动合同的约定，向劳动者支付劳动报酬。 4. 提供劳动保障：为劳动者提供必要的劳动保障，包括社会保险、福利等。 5. 管理劳动者：对劳动者进行管理和监督，确保其遵守工作纪律和规章制度。 需要注意的是，劳务派遣在中国是一种特殊的劳动关系形式，受到中国劳动法的严格规范。任何违反法律法规的行为都将受到法律的制裁。同时，劳务派遣公司也需要遵守国家的相关法律法规，确保劳务派遣活动的合法性、合规性。
- 太对了兄弟，我是经济统计学 21 届的，也是只用过 SPSS 和 SAS，现在已经入职数据分析师了。这边强烈建议先学 SQL 和主流可视化工具(tableau，poweBI)，指路 B 站“戴戴戴师兄”。 学习周期不用太长，七天左右就够。然后面试前整理一下数据分析思路，学习一下数据分析实例，差不多就够了。
- 我毕业两年多了，做数据分析的。可以给你点建议。 在知识储备方面，1.有个大前提，大数据 hadoop 一套你必须得都了解。2.首先 SQL 你必须到炉火纯青，其实很简单。3.然后 Python 可以先备着，前期用不到。4.可视化工具，帆软，powerbi，tableau，以实际情况来定，你不用先学，这个东西很简单，到了公司再学都来得及。 在找工作方面，刚毕业的话一出来就是试用期，注意两点，1.尽量找大厂。2.能不外包就不外包，这个在招聘的时候问清楚。 薪资和升职方面，实习的话要看具体公司了，通常是三个月，也有的 6 个月。首先数据分析在薪资上是比其他行业要高的，刚刚毕业，应当 7~10k，具体还是要看你毕业的学校和你所在的城市。升职的话，这个行业其实对升职的需求不大，因为你越厉害你的工资自然就高起来了。 最后以我的个人经历给你拿点建议，首先软通动力和中软国际这两个，你可以面一下（不一定要去），如果顺顺利利通过了，就说明你的数据分析已经达到了一个社会所需求的水平。试用期开始就是要交五险一金的，没有的话可以直接仲裁的仲裁是免费的。并且最好是你工资的全额给交，而不是给你一个底薪跟你交。新人的适应期差不多是一个月，开始的时候一个月之内你必须了解清楚公司的整体业务。选定好了一家公司就默默的在那上班，多学点东西，将自己的知识跟实际需求结合起来，等你能够独当一面的就可以开始跳槽（如果有需要的话），切记，头三年不要跳槽太多，不然显得你的忠诚度不够。还有数据分析也属于程序员方面，35 岁之后。估计就不行了，到时候你是想去送外卖还是想去跑滴滴，可以先考虑考虑，搬砖是不可能的，因为到那时候身体不支持了。 欢迎加入数据分析行业。
- 巧了，我也是应届统计学，但我毕业论文，自己爬虫获取数据，excel 清洗数据，然后 r 语言分析。整套流程下来，大致知道怎么处理。后来直接面试去运行，从 excel 表开始，一点点，做数据库，bi 可视化，prthon 数据处理以及可视化。整个过程，没人带，就挺锻炼意志的，每天都学，各种百度，上课，能行的。
- 首先数据分析师的日常绝对不是你讲的那样，6 年工作经验告诉我数据分析师不是所有人都能做的，每天的挑战都不一样。 要求最起码有这些： 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。
- 01 要打好扎实的 SQL 基础 02 要熟练使用 Excel 03 要有统计学基础 04 至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言
- SQL 肯定少不了，开窗问的比较多，其次就是逻辑，以及一些不常用的函数 还有就是统计基础，假设验证，最小样本量等等基础知识 也有问算法的，常见的算法模型的差异，过拟合，准确与召回，f1 值以及数据预处理的方法，归一化，多重共线，等等 其次是 tableau 这类可视化工具，会简单问问
- 以目前发展状态来说，国内数据分析师工作可以分为以下几大类： 1、日常数据统计指标分析； 2、数据波动分析； 3、指标体系构建及报表建设； 4、KPI 指标拆解和北极星指标趋势预测； 5、AB 测试设计及结果分析； 6、因果分析； 对于刚入门的分析师，前两项最为常见，业务方需求描述多为：我想看看这个数的均值，我想看看那个数的中位数，我想看看这些明细数据等等；或者就是这个指标跌了，你给看看怎么回事？那个指标涨了，你看分析一下怎么回事？也就对应问题所说，只涉及 sql 和可视化。从这方面看，楼主还是比较认真，其实这些问题不用可视化也能解决，就是描述起来没那么直观罢了！ 但是，但是，作为一名分析师，如果你想有一个光明的前途，好的发展。千万千万不要被这两个方面的需求占满时间！一定一定要把时间逐渐转移到 3 到 6 这些需求上，这才是作为分析师的核心竞争力，没有核心竞争力，那就永远是取数机，而且最近我们在研究应用图神经网络与数据库交互，实现自助取数功能（大概意思就是，业务方的需求直接跟机器说，机器直接自动取数），这必然对国内大量取数机分析师造成巨大的冲击！ 如果你要问，如何从这些取数需求中走出来，那么我这里简单给你提供几条捷径： 1、移花接木：招实习生，让实习生做； 2、给予颜色：问业务方为什么？跟她讨论这些有用吗？不重要的需求排期很久，让它自然消失！跟业务方讨论时候切记一点，抛弃自己数据分析师的职位，不要谈数据，只谈业务，只盘逻辑，让她心服口服的取消需求！ 3、一劳永逸：完善数据报表和数据产品，让业务方自助。 当然，脱离这些需求不是为了摸鱼，主要是要培养分析师的核心竞争力：业务逻辑，业务框架结构，问题分析思路，应用统计理论以及数据挖掘能力。 有剑在手不用和没有剑完全是两码事！！！ 文章搬运自公众号：人人都是数据分析师，一个数据分析师都应该关注的公众号。
- 数据分析的需求已经变了，变的很快，和你说需要学 hive 等大数据架构大概率对数据分析师的定义还是基于数据开发，应届生应该参考大厂对数据分析师的使用，因为他们的经验始终要落到中小公司。 今年包括字节快手在内的大厂，都开始吧数据分析从技术序列转为业务序列。数据分析师不需要再像以前一样承担那么多字段清洗和数仓建设的工作，除非是小公司或者国企，但他们给的很少。 数据分析师的核心竞争力就是更快的从数据上给出业务建议，要做到这一点是专精数据分析能力和业务知识，而非代码能力和开发技术。从面试题上看，数据分析师面试基本都会考核业务题，这是比写 SQL 更好区分候选人的方式