数据分析师的蜕变,来九道门数据分析学院就对了

      “刚开始的时候,我因为不会工具,压力特别大,情绪一度失控,当时老师们都安慰我,宋同学还给我买了一杯奶茶,还好我坚持了下来,通过2个月的学习,有了现在的变化。”九道门数据分析实训课,第6期学员毕业典礼上,钱婷同学如是说到。

钱婷,在所有九道门的师生眼中,是一个拥有小身板大能量的小仙女,从一个数据小白,顶着压力学习成长,最终获得意想不到的成长。犹记得她第一次上台做数据分析报告时气场全开、逻辑清晰、声音洪亮,惊艳了在场的所有师生的场景。

10月10日,是九道门数据分析学院第6期学院毕业的时间,也是他们做最后一次数据分析项目提报的时间。钱婷同学小组做的风雪户外511产品分析项目,与黄皓秋同学小组做的亚马逊跨境电商数据分析项目,作为本期学员的毕业代表作,由二人分别向来自国外的商业大佬们做他们第四阶段的企业真实项目数据分析报告。

“我觉得你们做的非常好,水平非常高。一方面是强将手下无弱兵,另一方面也是大家都特别的优秀,尤其是做的这个数据分析报告逻辑特别清晰。这不仅仅是教技术操作,还是从数据出发,讲数据在实践中的应用,通过数据分析指导业务决策。”听完数据分析项目汇报后,原美国某家银行高管、目前致力于大数据实地建模与应用的经济学博士部瑞志老师给出了高度评价。

“这个确实替我们做了很多我们自己做不到的事情,在这个基础上跨境电商还能做的更好!”常驻中国从事跨境电商的国际友人高兴(中文名),在听完黄同学关于亚马逊跨境电商的分析报告后如是说道。

期间,部瑞志老师多次谈到了与九道门学员的后期合作,这样的信号,给学员们步入职场提供了更大的信心,也证明了九道门学员的优秀。

毕业典礼上,每位同学都简单聊了自己的学习感悟,每位同学在九道门都有成长,都得到了自己预期之外的收获。正如宋毅同学所说:“我是转行来学习的,本来只想着来学点知识就行了,结果学着学着发现,数据分析可以运用到生活的很多方面,现在对数据分析越来越入迷,特别感谢赵老师和彭老师。”

九道门数据分析学院,用心对待每一堂课,全方位为学员成长而努力。我们期望毕业的每位同学,都能在数据分析领域大展身手,凭借在九道门数据分析学院学到的能力,在各自的职业生涯中闯出一片天地。

数据驱动异地合作新业态

产业生态、人才回流、大数据垂直领域应用、应用型大数据人才培养、解决企业痛点......每一个词背后所代表的决策与合作都影响着区域经济的发展,任何地区与企业想要蓬勃发展,都得深入从这些领域去思考发展。

9月28日,哈尔滨市道里区委书记肖彬一行抵达杭州市余杭区,参观考察了泰岳决明数字化服务平台。当天,肖彬书记一行与北京泰岳智能数据别总,决明数据科技、艾尔西科技、阿里云深度学习小组等10数家杭州企业负责人,以“数据打造生态”为主题,就共同搭建产业生态圈,构建两地商业合作进行洽谈交流。

交流期间,北京泰岳智能数据别总介绍了泰岳数据当前的业务以及发展方向,尤其是大数据在公共安全领域的应用成果。随后,决明数据科技赵强教授详细介绍了泰岳决明数字化服务平台,讲述了该平台从给企业数字化赋能——数字化专业人才培养——输送人才到企业,帮助企业做好数字化转型的闭环运作模式。参会企业代表也分别讲述了平台赋能各自企业的相关情况。

听完介绍后,肖彬书记肯定了大数据精细化应用在哈尔滨农业发展以及制造业发展中的实际需求,并向杭州企业家们介绍了哈尔滨市企业的现状,力求通过此次考察能找到合作机会,搭建哈尔滨产业生态,促使人才回流。

“刚才听了赵教授对于数字化专业人才的培养,我们可以考虑与哈工大、哈工程等哈尔滨的一流大学联合举办实训,人才的培养一定要贴近市场,要解决企业的痛点,实训是非常有必要的。”关于如何参与到泰岳决明数字化服务平台的闭环生态中,肖彬书记给出了合作设想,期望通过政、校、企三方合作,打造数字化专业人才,解决哈尔滨企业数字化转型人才不足的痛点问题。

期间,肖彬书记也对今年8月由黑龙江省工业和数字化厅指导,泰岳数据牵头,决明数据科技配合,赵强教授主讲的《数字转型的价值链地图》系列直播课,给当地中小企业带来的数字化转型赋能表示高度认可。

考察结束后,肖彬书记给予了泰岳决明数字化服务平台超高的评价,“你们现在做的不像一个商人在做的事,你们这个平台的搭建给未来企业带来的帮助,更像是政府做的事。”这让肖彬书记对双方能有机会合作更有信心,离行前一再交代随行人员回到哈尔滨后尽快落实相关合作,期望以农业和制造业为突破,借助大数据实现多维度异地合作新生态。

当天,阿里云工程师认证教学基地也在泰岳决明数字化服务平台挂牌成立,这一教学基地的设立,使大数据应用型人才培养更具责任感。

资深猎头指出市场营销专业学生就业最佳选择

最近很巧,有很多市场营销专业的同学咨询我职业规划的问题,咨询的多了也总结出了很多的问题,在这里分享下我的感受,同时和大家同步一个职业:商业数据分析师。

为什么是商业数据分析师呢?下面我给大家详细分析一下,看看市场营销专业和商业数据分析师的契合度有多高!

市场营销本是一个很“活”的专业,但在同学们的眼中它却变成了那个最“飘”的专业,感觉大学上了三四年,毕业以后什么都没学到,即使学到了也说不清收获了什么。其实我们从小就开始接触买卖关系,零花钱买玩具;去旅游;去餐馆吃饭等等,生活中充满着营销。但因为我们仅仅是消费者,所以我们只在乎是否是等价交换,一般不会留意其中的奥秘,比如山顶的红牛要20元一罐,旅游景区的番茄炒蛋要68一盘,歌厅的啤酒要30元一瓶等等。

大学你学了市场营销学、战略营销、消费者行为学、电子商务、广告学、统计学、财务管理和会计学,掌握了4P,接触了SWOT和STP,也知道了资产等于负债加所有者权益,感觉学了很多却很杂,那是因为你毕业以后没有哪个工作能够用得上,除非你要自己创业。于是就出现了一个场景,考研的考了财务管理或是统计学,考公务员的也都回到了小县城过上了朝九晚五的日子,而满怀信心的你走到了社会却不得不做那份曾经最鄙视的职业——销售。但你不知道的是,你所学的这些专业知识,除了对口销售外,与数据分析师的契合度也是相当的高,简直就是为数据分析师而学!

从小就听说谁谁辍学了,去了大城市卖房子,去了哪做贷款,在大家的眼里销售不需要什么学历,所以你一定最排斥销售,因为无论怎样也要对得起自己四年的光阴和自己那份骄傲啊。其实也真的是,至少我知道你去干房产中介或是贷款、保险真的好像大学四年用到的不多,不如多混一年社会,多接触下人情世故了。于是你去了银行或者去了某互联网公司,反正打死你你都不会混保险或者是贷款的行业,因为你嫌丢人,销售这几年已经跑到了大家鄙视链的最低端。但是干了两个月你发现无论是银行还是互联网公司你好像干的还是销售,只不过披上了一件华丽的衣服,但你内心的虚荣心至少能说的过去了,但我相信你的内心也是饱受着煎熬,特别是每个月的业绩和每天的拜访量,每天的早晚会,无论怎样也和那些高大上的工作无法相比。比如银行来说,理财经理、大堂经理都是有储蓄卡、信用卡、手机银行、网银的任务,还有你理财和储蓄的任务,有的在信贷部你发现和外面做网贷的没什么区别,就是心里的档次高了点。干互联网的你发现就是把风吹日晒变成了对着电脑和手机和客户联系,偶尔也要电销,干的活和客服没什么区别,于是你就躁动了,接受不了这样的事实。

以上就是很多市场营销专业的同学的真实内心写照,我不想去劝任何一位同学,因为内心的那份骄傲和满足根本不是我几个小时的谈话能够说服了的,那些大道理还是留给你们的家长讲给你们听吧,我直接给大家指一条明路吧——商业数据分析师

其实大家一听到人工智能和大数据就知道肯定不错,对应的商业数据分析师这个职位也水涨船高,因为大家天天口里念叨着,从就业前景上看肯定是没问题,全国至少200万-300万的岗位缺口,中国商业数据分析方向发展较落后,是因为大家之前并没有重视数据的作用,数据分析也并不那么背重视,这主要和中国人的思考方式有关,但是这几年大数据天天被各位提起,中国企业也都在数字化转型,所以大数据分析师的就业问题肯定不用担心。

大数据分析分为两个方向,一个是开发方向,一个是商业分析方向,开发方向我建议各位就不要考虑了,主要还是考虑下商业分析方向吧,如果你的大学是市场营销专业那真的就很容易学了,前面学习工具的时候稍微辛苦点,等到后面学商业分析的知识点包括做企业项目都很容易上手的,我国有不到100所大学在2016年刚刚开设大数据专业,今年第一届学生毕业,市场反馈并不是很好,原因在于学生仅仅是掌握了Python和SQL等工具,缺乏商业概念,缺乏市场分析能力,这恰恰就是各位市场营销专业的同学们擅长的,你们只是缺少工具的使用能力和把大学所学知识和商业数据分析相结合的能力,大家能看到大数据分析师的岗位特征上一般都招的是数学专业、统计学、计算机专业,因为最开始企业在招人的时候完全是从工具使用角度考虑的,经过这两年的沉淀,企业也越来越明白他们到底需要的是什么样的人,所以现在的HR和主管在面试的时候都是在问项目经验,所以各位市场营销的同学们你们的机会来了,但我强烈不建议大家去报网上的那些学工具课的培训机构去报班,虽然你们缺少工具能力,但是那些培训班培训出来的学生都是往开发方向发展的学生,不适合你,如果在最短的时间补充自己的工具能力,然后学习商业数据分析师思维能力,再做两个项目把所学知识进行梳理才是你们最需要的。

市场营销专业的学生如何快速入门商业数据分析师,私信我,我来帮你规划。

数据分析师如何使用统计数据?

这是... 数据分析师使用统计数据的7种方式

1.设计和解释实验以指导产品决策

观察:广告变体A的点击率比变体B高5%。

数据分析师可以帮助确定这种差异是否足够显着,以致需要引起更多的关注,关注和投资。

它们可以帮助您了解实验结果,这在您测量多个指标,运行相互影响的实验或结果中发生某些Simpson悖论时特别有用。

假设您是一家全国性零售商,并且您正在尝试测试新的营销活动的效果。数据分析师可以帮助您确定应该分配给实验组的存储,以在实验组和对照组之间取得良好的平衡,应该分配给实验组的样本量以获得清晰的结果,以及如何进行研究支出尽可能少的钱。

使用的统计数据:实验设计,频率统计(假设检验和置信区间)

2.建立预测信号而非噪声的模型

观察:12月的销售额增长了5%。

数据分析师可以告诉你可能的原因,为什么销量增长了5%。数据分析师可以帮助您了解推动销售的因素,下个月的销售情况以及需要注意的潜在趋势。

请参阅什么是过度拟合的直观解释,尤其是对于少量样本集?过度拟合实际上是在做什么?高R²,低标准误差的过高承诺如何发生?了解为什么仅适合信号这一点很重要。

使用的统计数据:回归,分类,时间序列分析,因果分析

3.将大数据变成大局

观察:有些顾客只购买健康食品,而另一些顾客仅在有销售时才购买。

任何人都可以观察到该企业有100,000个客户在您的杂货店购买10,000个项目。

数据分析师可以帮助您标记每个客户,将他们与相似的客户分组,并了解他们的购买习惯。这样一来,您便可以查看业务发展如何影响特定人群,而不必整体看待每个人或单独看待每个人。

Dunnhumby将杂货店购物者分为几类,包括“预算购物者”,“最精打细算”,“以家庭为中心”,“观看腰围”和“挥霍与保存” 

使用的统计信息:聚类,降维,潜在变量分析

4.了解用户的参与度,保留率,转化率和潜在客户

观察:很多人都在注册我们的网站,而且再也没有回来。

为什么您的客户从您的网站上购买商品?您如何让客户回头?为什么用户退出您的渠道?他们什么时候出来?您公司最喜欢哪种电子邮件来吸引用户?参与,活动或成功的一些主要指标是什么?有哪些好的销售线索?

使用的统计数据:回归,因果分析,潜在变量分析,调查设计

5.给您的用户他们想要的

给定用户(客户,客户,用户)的矩阵以及他们与公司项目(广告,商品,电影)的互动(点击,购买,评级),您能否建议用户接下来想要什么项目?

使用的统计信息:预测建模,潜在变量分析,降维,协作过滤,聚类

6.智能估算

观察:我们有一面横幅,其印象数为100,点击次数为0。

0%可以很好地估算点击率吗?

数据分析师可以结合数据,全局数据和先验知识来获得理想的估计值,告诉您该估计值的属性,并总结该估计值的含义。

如果您对估计点击率的更好方法感兴趣,请查看Web数据中的贝叶斯方法比常客方法有什么优势?

使用的统计数据:贝叶斯数据分析

7.用数据讲故事

数据分析师在公司中的角色是充当数据与公司之间的大使。沟通是关键,并且数据分析师必须能够以公司可以使用的方式解释他们的见解,而又不牺牲数据的保真度。

数据分析师不仅简单地总结了数字,还解释了数字为何如此重要以及从中可以得到哪些可行的见解。

数据分析师是公司的讲故事者,负责传达数据的含义及其对公司的重要性。

前六点的成功可以衡量和量化,但是这一点不能。我想说这个角色是最重要的。

使用的统计信息:呈现和交流数据,数据可视化

数据分析师统计数据没人都有自己比较喜欢的方式,能达到最终目的就行。

如何用数据讲出色的数据分析故事

数据分析成为未来职业的发展趋势,无论什么岗位都需要拥有数据分析的能力,因此数据分析培训学习成为了潮流,学数据分析的人越来越多,学习的过程中遇到的问题也很多,专业的答疑,是职业生涯最重要的一环。那么,结果做出来后,如何用数据给决策者讲出出色的数据分析故事,这也是有一定技巧的。

爱德华·塔夫特(Edward Tufte)认为,出色数据分析师可以用可视化表示“以清晰,准确和高效的方式传达的复杂想法”。我还要补充说,出色的可视化效果还可以通过统计信息的图形化描述来讲述一个数据分析故事。正如我在之前的文章中所讨论的那样,可视化在其教育或确认角色中确实是一种动态的说服形式。很少有形式的交流能像令人信服的叙述一样具有说服力。为此,可视化需要向听众讲一个故事。讲故事有助于观看者从数据中获得洞察力。(举一个很好的例子,您认为类固醇对棒球有多大影响?)

那么视觉设计师如何通过可视化方式讲数据分析故事呢?数据分析必须找到数据支持的故事。传统新闻一直在这样做,而新闻记者已经非常擅长通过信息图表可视化讲故事。有鉴于此,这里有一些讲故事的新闻策略也适用于数据可视化

1.找到引人入胜的叙述。除了说明事实并建立事实之间的联系之外,别无聊。您正在争夺观众的时间和注意力,因此请确保叙述具有钩子,动量或迷人的目的。找到叙事结构将帮助您决定是否确实有故事要讲。如果您不这样做,那么这种可视化也许应该支持探索性数据分析(EDA),而不是传达信息。但是,对于探索性可视化的设计者而言,激发观众的想象力以鼓励检查数据之间的关系并促进与数据的交互仍然很重要-考虑游戏化。

2.想想你的听众。观众对这个话题了解什么?是给决策者,一般利益相关方还是其他人使用?可视化需要围绕受众已经掌握的正确和不正确的信息级别进行构架:

(1)新手:第一次接触主题,但不想过分简化

(2)通才:知道该主题,但正在寻求概述理解和主要主题

(3)管理:对复杂性和相互关系的深入,可行的理解,并能获取详细信息

(4)专家:更多的探索和发现,更少的故事讲述

(5)行政人员:只有时间来收集加权概率的意义和结论

3.要客观,提供平衡。可视化应该没有偏见。即使争论影响,它也应该基于数据的内容,而不是您想要的内容。Tufte发现了许多图表,这些图表误导了观众有关基础数据的知识,并创建了一个公式来量化这种误导性的图形,称为“ 谎言因素”。说谎因子等于图中所示效果的大小除以数据中效果的大小。有时它是无意的-如果以3D表示,则该数字是另一个数字的三倍,将被感知为大九倍。有一些简单的方法可以提高客观性:避免歧义的标签,使图形尺寸与数据尺寸匹配,使用标准化单位以及防止设计元素损害数据。平衡可以来自同一可视化中数据的替代表示(多个聚类;置信区间而不是线条;更改的时间线;替代调色板和分配;可变缩放)。保持客观性和平衡不是一个微不足道的努力,很容易无意中侵犯。观众和决策者最终都会发现不一致之处,无论故事多么出色,反过来都会导致设计师失去信任和信誉。

4.不要审查。不要对包含或排除的数据保持选择性,除非您有信心将数据“说”的内容最好地呈现给听众。这种选择性包括在数据连续时使用离散值。您如何处理缺失值,离群值和超出范围的值;任意时间范围;上限值,数量,范围和间隔。观众最终将发现并失去对可视化(以及您可能产生的任何其他可视化)的信任。

5.最后,编辑,编辑,编辑。另外,请务必真正尝试解释数据,而不仅仅是修饰它。当它不是解释数据的最佳方法时,请不要陷入“看起来很酷”的陷阱。正如记者和作家所知道的,如果您花在编辑和改善可视化上的时间多于创建它,则可能是在做正确的事情。

所以,数据分析是一个综合能力要求比较强的职业,但是对技术要求相对又没有那么高的职业,只能通过工具将数据分析结果做出来还是远远不够的,还要会通过数据讲故事,将自己的数据分析结果讲给老板听,并能让他接受,这才是一个真正优秀的数据分析师

没有大厂的眼界,怎做大厂的数据分析师?

数据分析成为未来职业的发展趋势,无论什么岗位都需要拥有数据分析的能力,因此数据分析培训学习成为了潮流,学数据分析的人越来越多,学习的过程中遇到的问题也很多,专业的答疑,是职业生涯最重要的一环。大厂,是很多人的梦想!

初入职场者,想要去大厂得到锻炼;

已经工作者,想要去大厂 衡量一下自己的能力;

更多的人,希望通过大厂提升自己的逼格!

但是这样的机会,却不是每一个人都能拥有的!

九道门商业数据分析学院,将教会学员知识,增长学员见识都作为同等重要的层面去培养学员。每一期学员都会被九道门老师带领去参观阿里巴巴等大厂,让学员在学习的过程中开阔眼界,不拘泥于自己眼前的知识,让每一个抬起头看着远方往前跑。

九道门第6期商业数据分析实训营的同学们,在参观过工业互联网小镇后,9月3日又步入了阿里巴巴西溪园区。

每期学员都会感受一次的阿里巴巴时间开始了!照片奉上,小伙伴们跟随学员脚步一起去阿里西溪园区溜达一圈吧!

数据分析与数据工程–您应该选择哪一条路?

数据分析”和“数据工程” –无论我在哪里看,这两个术语都可以互换使用。但是,有一个不争的事实–两个行业都在飞速增长。

如今,数据分析的当前市场规模为670亿美元,数据工程的市场规模为380亿美元。预计2025年的市场规模将分别达到1000亿美元和1400亿美元。这意味着我们可以预期这两个配置文件的需求会很快增加。

我遇到了很多有抱负的分析专业人员,他们想选择“数据分析”或“数据工程”作为职业,但他们甚至不确定这两个角色之间的区别。在开始自己的选择之前,您应该清楚要采取的道路,对吗?这可能是决定职业的选择!

目录

1.数据分析师与数据工程家–一个简单的类比

2.数据分析师和数据工程家解决的问题类型

3.所需技能和工具

4.职业道路 

1)数据分析师与数据工程家–一个简单的类比

让我们以令人兴奋的电动汽车启动为例。现在,这家初创公司非常适合创建工作家庭。并且,他们决定创建三个工作族,一个是科学家,另一个是工程师和管理专业人员。现在,我希望您花些时间想象一下他们在公司中扮演什么样的角色。

我们可以从一般的理解水平推断出它们的作用:

1.科学家–研究复杂,独特的问题,例如寻找解决方案以制造高效的电池,或如何改进车辆的设计。尽管这些问题可能不会直接给公司带来好处,但对于先进的开发至关重要。而且,将来,这些发展可以帮助初创企业实现非线性(指数)增长。

2.工程师–掌握这些发展并运用行业技术将其转化为生产。例如,建立一条装配线以使用正确的机械制造这些车辆。

3.管理–每天运行业务并解决与业务相关的问题。例如,寻找合适的市场开设汽车商店。有关这些产品以及许多其他产品的销售和市场营销的决策。

现在,让我们扮演这些角色,并将其转换为基于数据的配置文件。

1.数据工程家–   他致力于复杂而具体的问题,以使公司实现非线性增长。例如,为银行业制定信用风险解决方案或使用车辆图像并自动评估保险公司的损失。

2.数据工程师–他将通过使用行业最佳实践来实现数据工程家在生产中得出的结果。例如,在银行软件上部署为信用风险建模而构建的机器学习模型。

3.数据分析师–每天经营业务并做出决定。他将同时与IT部门和业务部门进行通信。

您需要牢记这是一个非常基本的类比,以区分数据工程家,数据分析师和数据工程师的角色。

现在我们已经有了基本的类比,让我们看看数据工程家和数据分析师所解决的问题。

数据分析师和数据工程家解决的问题类型

要了解数据分析师和数据工程家之间的区别,必须了解他们从事的问题或项目。让我们举一个有趣的例子。假设您是一家银行的经理,而您决定实施两个重要项目。您有一个由数据工程家和数据分析师组成的团队。您将如何进行项目映射工作?以下是两个问题陈述:

1.制定业务计划,以决定银行在2021年需要多少员工从事XXX业务

2.建立模型以预测哪个交易是欺诈性的

花些时间来了解问题。您如何看待,哪个问题最适合哪个个人资料?

第一个问题陈述需要做出几个业务假设,并将宏观变化纳入战略。这将需要更多的业务专业知识和决策能力,这将是数据分析师的工作。

第二个问题陈述要求处理来自客户的大量行为数据并了解隐藏的模式。为此,专业人员应该对问题的表述和算法有很好的理解。数据工程家将是解决此类特定和复杂问题的合适人选。

数据分析和数据工程所需的技能和工具

商业分析

数据分析专业人员必须精通呈现业务模拟和业务计划。他们的主要职责是分析业务趋势。例如,网络分析/定价分析。

数据分析中广泛使用的一些工具是Excel,Tableau,SQLPython。最常用的技术是– 统计方法,预测,预测建模和讲故事。 

数据工程

数据工程家必须精通线性代数,编程和计算机科学基础知识。数据工程项目的一些示例从构建推荐引擎到个性化电子邮件不等。

数据工程家的常用工具是R,Python,scikit-learn,Keras,PyTorch   ,最广泛使用的技术是统计,机器学习,深度学习,NLP,CV。

对于角色而言,结构思考和问题解决都是在各自领域做好的关键技能。

数据工程家和数据分析师的职业道路

数据工程家的优势在于编码,数学和研究能力,并且需要在职业生涯中不断学习,而数据分析师则需要更多的战略思想家和较强的项目管理能力。

在业务发展过程中,数据分析师倾向于担任业务角色,战略角色和企业家角色,而我们注意到,由于数据工程家具有强大的技术背景,因此他们更多地是技术企业家角色。

您可以参考以下职业道路,以了解从数据工程和数据分析之旅的开始更深入的路线:

尾注

如果您想了解有关数据分析和数据工程的更多信息。您也可以参加本课程以建立坚实的基础。以下是本课程的主要议程:

※什么是数据分析?

※数据工程家与数据工程师与数据分析师

※数据分析职业

※数据分析范围

·与数据分析有关的术语

·管理信息系统(MIS)

·侦探分析

·商业情报

·预测建模

·人工智能与机器学习

※数据分析师会处理哪些问题?

※数据分析角色所需的技能

一份可实施的2021年数据分析学习计划

数据分析成为未来职业的发展趋势,无论什么岗位都需要拥有数据分析的能力,因此数据分析培训学习成为了潮流,学数据分析的人越来越多,学习的过程中遇到的问题也很多,专业的答疑,是职业生涯最重要的一环。

一、目标

首先你需要制定一个明确的你想要实现的长远的目标。比如,半年内学习相关课程,初步掌握大数据基础知识;比如,一年内熟悉并能在实际项目中应用;再比如,1年内达到市面上对大数据分析师的基本要求,成功找到一份大数据分析师的工作。

在预设目标的时候要注意明确目标的同时也要有个确切的应用方向。大数据是个很大的范畴,就好比写程序,有写前端的,写后端的,有写嵌入式的,有写APP的,从语言上来讲主流的语言就几十种,这些的入门方法都不一样,大数据也一样,大数据挖掘、大数据构架、大数据分析、大数据咨询等不同大数据岗位在工作中的具体应用和需要的能力不尽相同,学习大数据要结合自己的实际情况和应用方向。

明确了方向之后,你要明确,比如你是想要1年之后找到一份大数据分析师的职位,那么你必须了解,要成为大数据分析师需要具备哪些能力,(可以从招聘网站整理总结),这里以大数据分析方向为例,整理了所需技能图谱,供参考。

二、自我评估

在制定详细计划前,还需要进行一个自我评估,结合自己的实际情况知识背景,评价你的现实,分析总结如果想要达成目标,自己已掌握哪些技能,哪些方面还有前所欠缺,评估时一定要对自己诚实,不要好高骛远。

并且要有一个对大目标的可行性分析,对自身的学习能力,每天或者每周能预留多少学习时间、采用何种学习手段等情况进行预设分析。

比如:数学统计专业毕业生C君,现在想要学习大数据分析,目标是1年内达到招聘市场中对大数据分析师的基本要求,成功找到一份大数据分析师的工作(下文也以此毕业生为例)。那么就要先分析自己的实际情况和要成为大数据分析的差距在哪里,画出技能差异图,如下图所示。该学生数学及统计概率方面的基础知识比较扎实,数据库、量化统计分析、指标体系等属于已有技能;对R语言、excel这类分析工具方面也有一定基础,但是还需深入学习;编程能力比较弱,对python、linux、hadoop、MapReduce、sas、数据仓库、tebleau、可视化分析、分析报告等方面技能欠缺,需重点学习。

该毕业生处于实习阶段,白天需要上班,没有时间去参加线下培训班集中学习,而且平时可用学习时间较少,只有晚上8点-10点和周末每天4小时左右,这种较持续的学习时间可通过阅读书籍、慕课讲解、配合实验操作等方式进行学习,而平时的一些碎片时间只能阅读单知识点的文本、技术帖或者相关课程视频进行学习,综合下来每周可用学习时间18-20个小时。另外该毕业生从业统计方面的工作,有些业务与大数据分析相关,可以在工作中学习并积累经验。综合上述情况,该毕业生的目标计划具有很高的可行性,只要坚持去做,就一定能有所收获。

三、阶段目标

大数据需要学习的技能比较多,就要先确定好学习内容的先后顺序和方向,由浅入深、由简至繁的学习。然后再把制定的大目标分割成一个个阶段性的小目标。

比如:毕业生C君通过技能差异对比,知道了自己要成为大数据分析师必须掌握现在自己所欠缺的技能,那么学会每一个欠缺技能就可以是自己的阶段目标,比如:1-2月,掌握Python语言,可以用Python做爬虫和分析开发。比如,3月学习linux(linux的安装、基本命令、shell编程等)。学习顺序可参考,大数据分析在实际应用中“基础理论—大数据存储技术—大数据架构设计—大数据实时计算—大数据数据采集—大数据实战分析”这样的顺序来学习各个技能,主要还是要结合自己实际情况。

四、具体时间安排

这里的计划一定要做的具体,进一步将目标阶段的每一个小目标确定到每周、每天,而且一定要有确切的数字,具体到每本书、每个章节。比如之前举例的“1-2月掌握Python语言这一阶段目标”,就可具体到每天看什么书、掌握什么小知识点,列出学习资料清单,书籍等,比如:1月15-1月30日,每天晚上2小时,学习《利用python进行数据分析》。在做具体时间安排的时候需要创建一个时间表,按部就班进行。因为每个人的实际情况不同,学习能力、可安排时间、知识储备等都天差地别,所以具体安排这里就不再举例。但可以给出大家一些让计划更具有执行性的建议。

1.机动性

人是即时性动物,俗话说计划赶不上变化,再完美的计划也无法考虑到所有信息,我们在做计划时很容易低估自己完成一件事情所需要的时间。如果计划排的太满,久而久之,我们会在“一直失败”中产生失落感甚至想放弃。所以在做计划的时候,要学会给意外留下空间,在每件事的时间上增加10-20%那样,增加自己计划的灵活性。

2.稳定性

人在决策过程中是非常消耗能量的,所以我们做计划时应该尽可能让自己在固定的时间和固定的地点进行学习,那样比较容易培养其时间感和空间感,并且时间的设定最好能够符合正常生物钟,这样也有助于提高学习效率。

3.实操性

大数据的实践性非常强,如果只看书学习,只了解理论远远不够,一定要尽可能多的实践操作。可以采用多种学习形式,结合书籍、文档、教材、慕课视频、实验等,找到最适合自己的学习方式。

五、复盘调整 

一段时间(如一个星期)后,评估你的计划是否成功。你是否完成了你预期这一周可以完成的所有事情?如果没有,导致无法完成的原因是什么,把问题找出来才能很好地解决和调整;如果顺利完成了这一周的计划,那么取得的效果是否满意,满意就再接再厉,不满意分析原因进行改进。通过总结和回顾,我们能更清晰的看到自己的计划和实施的不足,及时做出调整,这样可以更有效地坚持计划。

六、奖惩机制

计划最重要的就是坚持下去,但是人都有怠倦心理,外部的奖励和惩罚机制,能够更好的约束自己,让自己在执行过程中更具有方向性和动力。正反馈是最能激励人行为的持续性的,我们可以建立一个学习账户,完成相应的小目标就获得奖励,反之,如果没有完成就扣除。

比如:完成一周的阶段目标后奖励自己500元,积累一段时间之后,可用于旅游、购物等。

七、激励督促

贵有恒,何必三更眠五更起;最无益,只怕一日曝十日寒。一份计划,最重要的是去“做”,去执行,而最怕的就是虎头蛇尾、半途而废。花了半天的时间做了个感觉很不错的计划,信心满满,感觉改变就在眼前,奇迹由我创造!然而第二天的情况却是...

了不“继续在2021年计划原本在2020年应该完成的2019年的计划。”为了能更好的激励(督促)学习。

我们建立了:数据分析学习交流群,在群内分享学习计划,学习心得与小伙伴一起学习、抱团成长,互相督促鼓励,相信一定能事半功倍。

大数据那么火,你适合做数据分析师吗?

 2020年,首批大数据专业的学生毕业了,大数据是时代的发展趋势,数据分析师是时代发展的必备人才,数据分析领域人才如此匮乏,你想要入坑吗?

      “用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策、用数据来创新的文化氛围与时代特征愈发鲜明。”

      数据分析是基于各种分析手段对大数据进行分析、挖掘、展现来完成企业的目标。大数据分析师可以清楚的了解到企业的现状、市场的环境、风险的评估等,是企业决策制定发展的核心人物。我国目前大数据分析师缺口百万。

成为数据分析师需要有什么样的条件?

懂技术:想成为一名数据分析师,基本工具是需要会的,比如Python、Mysql等工具基础。还需要了解Hadoop、数据仓库等基本原理。

懂管理:企业数据分析师需要清楚知道企业管理架构,懂得管理流程并掌握一定的管理能力。

懂设计:大数据思维是互联网时代营销的关键之所在.现在互联网设计圈流行 “全链设计师”从服务设计到落地产品设计,渗透整个产品的研发,都需要数据分析师参与设计和数据支持。

懂分析:企业在运行的过程中会遇到各种问题,数据分析师可以通过原因分析、现状分析、预测分析来帮助企业解决问题及提供策略。

懂心理:企业要提高市场占有率,就一定要了解用户心里想什么。任何公司的产品都是通过得到用户认可来实现的。数据分析师如果能懂得消费心理学,就能洞察出用户的消费心理,从而提升企业的价值。

懂营销:作为一名合格的数据分析师是必须懂得市场营销,从客户定位、产品选型、定价策略、促销手段、顾客管理等方面足以证明。

懂沟通:数据分析师需要非常强的沟通说服能力,对象有同事、其他部门、客户、领导等。

现在是大数据时代,所有的营销运营都可以依托大数据。数据分析工作是多门专业在企业决策中的综合应用,依靠某一门相关专业,可以敲开数据分析师的职业之门,但要成为优秀的数据分析师,则需要长期的学习和积淀。

赵强教授在娑娜商学院“业绩倍增计划”之大数据分析师培训会授课

8月25日下午,阿里云supET工业互联网创新中心联合杭州决明数据科技有限公司共同举办“业绩倍增计划”系列课程之大数据分析师培训会,本次大数据分析师培训会邀请创新中心入驻企业相关数据运营人员和企业高管,就大数据分析运营相关知识进行学习。

新制造经营大数据战略地图

杭州决明数据科技有限公司CEO赵强分析了新工业时代的特点,并总结了企业数字化改造的痛点,他表示:疫情标志着新的工业时代的到来,全球化更多的强调区域性供应链的重要性,中美逐渐形成以生产力竞争为核心的竞争格局,产业生态的力量聚焦于泛亚地区区域性供应链和基于数据的强纽带(数据安全),生产力成为竞争力的重要筹码,然而大多数传统企业无法接受“颠覆式”的改造,些许的工业互联网改造又无法给企业带来直接的收益。

市场消费者行为导向C2M模式

赵总分享了疫情期间逆势增长的企业案例,并讲解了市场消费者行为导向C2M模式,他表示:领克汽车搭建了新零售营销平台,颠覆了传统主机厂做DMS经销商管理的方式,而是以用户为中心,将数据力量贯穿领克各个业务场景,把产品的数字化属性融合在消费者各个接触点,通过数据力量完成线上线下全渠道布局,全面协同,为年轻人打造真实潮空间,让领克不止于车。通过数据深度透析客户行为变化,把客户向企业提供的反馈价值发挥出最大的效果。

培养数据文化与企业咨询为导向的运营理念

关于企业培养数据文化的方法和企业数字化转型的准备工作,赵总表示:商业分析就是利用企业已有数据与外部数据,通过数据聚合获得对商业经营全面、及时的信息,通过分析得到洞察、提升效率。然而企业数据管理中面对数据文化、数据技能、数据孤岛、数据安全、数据分享的挑战。数字化转型是传统企业的共识,传统企业的数字转型者与数字时代的跨界物种的竞争早已开始,企业关注的重心是建立数据中台和更加以顾客为中心,早期的关注点在于通过数字化平台将现有的业务数字化,而现在,更关注重新设计整个组织的架构,以实现端到端的数字化转型,让价值的交换无缝地在整个生态体系内流动。

阿里云supET工业互联网平台始终坚持“以平台化驱动数字产业化、服务产业数字化”,通过联合工业领域专业服务商和各制造业企业,旨在共享上下游产业链资源,共筑完善的产业集聚生态圈。

今后,supET也将携手平台上的每一个成员, 共享、共创与共赢,共同打造中国制造业未来的重要基础设施,让工业数字化转型更简单!