数据分析师的核心是业务?

业务分析是数据分析在解决业务问题中的应用。数据分析的最常见应用是解决诸如银行,保险公司,消费品制造商,零售商,制药和医疗保健提供商,高科技制造商等企业的问题。

这并不是说数据分析不能应用于业务之外的问题。例子包括政府,教育机构和非营利组织(又名非政府组织)。出于某些原因,为什么数据分析不能在非商业环境中得到同样的应用

· 大型企业通过交易系统收集大量的分解数据,例如,每笔银行交易,每笔超级市场的购买都留下可分析的电子记录。

· 企业有能力投资用于数据分析的资源,因为它可以帮助他们获得竞争优势。对于那些不以营利为目的的组织,要证明在数据分析上进行投资是比较困难的。

· 企业往往有明确的目标,例如利润最大化,可以转化为清晰明确的问题陈述。政府和其他机构可能有更广泛定义的目标,甚至有冲突的目标。

我工具基础不好可以学习数据分析吗?

数据分析不是编程。企业想要的不是您的代码,他们想要的是答案。

有些公司在选取员工的时候在意的可能会是编程经验,但是我仍然可以向您保证,如果您真的想了解更多关于数据的知识,并希望从中获得真正的意义,那么你必须了解业务层。

数据分析领域的大多数新生都没有获得任何高级编程能力,它更多地是关于演示文稿和excel

任何数据分析字段ATLEAST都需要数据表示。Tableau ,PowerBI ,Qlikview等是一些可用来帮助您处理大量数据源的出色工具,公司偏爱它们,因为它们对于制作具有出色数据处理能力的外观精美的图表至关重要。

最后,要在该领域取得进步,您必须在开始学习该领域时一定要学习一种语言,那就是SQL (结构化查询语言),因为对于许多已经建立数据仓库的组织来说,这已经成为事实。并昼夜不停地进行数据库管理团队工作。您将在更大的范围内处理大量数据的组织,而学习SQL可以帮助您获取所有相关数据,清除数据并进行处理,以就业务问题做出真实的报告。

我需要具备什么才能胜任数据分析师的岗位?

我本人是数据分析师,在该行业拥有大约4年的经验,并且曾在美国顶级银行工作过,我相信您可能会从我这里得到一些帮助。但是首先要确保您对此领域感兴趣,因为您必须不断学习。每隔3年左右,工具和技术就会完全改变一次。您必须不断学习才有意义。

1、基础知识:必须掌握Excel。您可以使用excel来做很多令人惊奇的事情,它是如此多才多艺。作为一个初学者,您应该精通它。

2、Python:您看到这正确了吗?Python无处不在!是的,它是分析中最热门的语言。从简单的数据操作到复杂的AI算法。有许多YouTube频道可以免费教您。

3、统计数据:一个人如果不了解统计数据,就不能认为自己是数据分析师。它是绝对必须的。

4、最后也是必须具备的就是项目经验。这是一个数据分析师核心的储备能力,这将帮助您在简历中脱颖而出。

希望能有所帮助!开始应该很好。

没有编程/编码基础,我还能做些什么成为数据分析师?

与许多人的理解不同,数据分析师的工作并不是以编程为主,但确实需要利用编程实现数据分析目的。 数据分析工作对编程(Python/SQL)、数据库、数据仓库、数据预处理、统计与人工智能算法有其独特 的要求,用中国古语总结一句话则为:不求甚解,但可举一反三。

算法重要?还是编程重要?或者是业务知识重要?对此认知的不同将导致学习路径不同,甚至影响未 来职业的发展,错过升职加薪的机会。企业需要雇佣一个懂商业经营业务的数据分析师,而并非只懂技术 的编程人员。 数据分析师要以结构化的方式将企业营销管理(一个复杂的系统)以指标体系的模式予以解释。我们 从这点出发,带动数据分析算法的实操训练,帮助学员从整个运营层面去看技术点的运用。这样,技术就 活了,在碰到真正的运营问题时,就能有条不紊地在结构化的思维框架里,用学到的数据分析算法探索真 相、找出发生问题的原因、帮助企业解决问题。 商业运营的核心是产品和顾客,它们组成了商业运营逻辑结构的中心,能用数据高效地实现 3 大分析 类型:“现状分析”、“原因分析”、“预测分析”,也就能理解支持企业通过发展产品和顾客,实现增 长战略的其他业务单元中的分析思路。

做数据分析应该具备哪些技能?

数据分析师是指通过处理数据来分析(以不同的方式查看)业务数据,流程和建议以获得更好的产品和服务的人员。你可以想象数据分析师应该具备哪些技能?

以下是数据分析师必须具备的7大优势:

1. 业务领域知识(BA应该对你正在工作的领域/业务有深入的了解)

2. 批判性思维和不同的思维方式(数据分析师的工作是通过分析数据来提供建议。他们必须以批判性思维来不同地看待这些数据)

3. 沟通(数据分析师必须具有较强的沟通能力,以便与利益相关者互动并向他们展示结果)

4. 技术技能(数据分析师将使良好的编程和技术技能更加成功。你至少应了解操作系统,数据库概念,SDLC方法等。)

5. 商业知识(具有良好的业务运作方式,如何赚钱,提高效率是数据分析师的重要力量)

6. 人际交往能力(文学学士应具有较强的人际交往能力。你应具备软技能,例如时间管理,听力,口语,演讲,自我激励,态度等)

7. 专注于结果(你知道它的意思。你必须全力以赴才能获得结果。)

这些只是我认为是数据分析师的主要优势的一些技能。还有很多其他的。你应该在团队合作,领导能力,演示,解决问题,决策制定等方面具有优势。

数据分析师如何训练数据敏感度?

一个人对于数据的敏感度,除了与生俱来的天赋,另外就是后天的不断训练了。那么数据分析师作为每天都在跟海量数据打交道的人群,又该如何去锻炼提高自己的数据敏感度呢?

那首先就要清楚自己所属行业的知识以及衍生知识,在日常工作生活中不断学习强化自己的专业能力。其次,对于产生异常情况的数据,要能够明白其背后隐藏的原因,这可能需要有丰富的工作经验,你可以去请教业务人员,也可以通过你自身不断积累的经验,结合自身的思考和分析,同时,通过不断的学习系统的数据分析方法,在工作中不断强化、学习数学知识和增强自己的数据敏感度。

那么时间久了,你的数据敏感度自然而然就提高了。

当然,仅仅只是纸上谈兵是远远不够的,当你在对某个业务或领域做数据分析的时候,对于一些细节上的问题肯定是不够熟悉的,那这个时候其实你可以去请假一下业务部门的同事,可能一开始得不到什么有价值的回复,但是次数多了,100条里总会有那么5条是切中要害、一针见血的见解。

同时,作为一名优秀的数据分析师,你也要提高自身对于业务的熟悉度和敏锐度,对于关键指标的大数要熟记,趋势和异常值都要仔细、及时观察跟进,所有的指标都要尽可能知道从哪儿来的,知道它们的意义以及相互的关系,这样你才能进一步判断数据异常的原因,而不至于盲人摸象,不着头脑。

清楚数据的来源之后,就要弄清楚它们之间的关系以及分析的意义,在此基础上进一步去判断数据异常的原因。数据分析人员要在拿到数据的第一刻起就要清楚数据的来源、可靠性、指标、维度,然后考虑用什么方法去进行分析整合,如何以最快的速度得出框架产生结论,把全局指标、时间空间指标都考虑进去,结合业务知识处理、分析数据。

想要成为一名优秀的数据分析师,你就要不断的训练自己的数据敏感度,提高自己的业务水平和专业能力,如果需要了解更多的内容,可以去九道门商业数据分析学院了解一下。

数据库在数据分析中是怎么应用的?

在数据处理和数据分析过程中,某些数值需要通过查表来获取,那在处理和分析数据量较大并且查表很频繁的时候,为了能够提高检定结果的准确性和避免查取数据出现错误,许多可视化编程工具为快速处理和进行数据分析提供了非常强大的助力。

数据库一般分为关系型数据行和非关系型数据库,关系型数据库指的是采用了关系模型来组织数据的数据库,其以行和列的形势来存储数据,以便于用户理解,关系型数据库这个系列的行和列被称为表,一组表组成了数据库。那非关系型数据库就是NoSQL的产生非常好的解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战,尤其是大数据应用难题。关系型数据库和非关系型数据库在大数据分析的领域中应用的不可谓不多。

那首先简单介绍一下非关系型数据库的优点——易扩展、数据量大、性能高、数据库结构简单。这些优点决定了它在架构的层面上的可扩展能力非常强,读写性能也很高,尤其是数据之间的无关系性,这也是其区别于关系型数据库的最大特点。

关系型数据库的特点在于储存方式采用表格的方式,白用结构化的方式存储数据,为了避免重复、规范化数据以及充分利用好存储空间,把数据按照最小关系表的形势进行存储,这样数据管理的就可以变得非常清晰和一目了然。同时关系型数据库只具备纵向扩展能力,扩展的空间也是有限的,因此在数据分析和数据处理中需要格外注意。

另外,虽然关系型数据库存储数据和处理数据的可靠性很不错,但是一旦面对海量数据的处理的时候效率就会变得很差,特别是遇到高并发读写的时候性能就会下降,那么在面对海量数据进行大数据分析的时候,就要格外注意在读写的进程当中。 

那数据分析师每天都会使用各种不同的语言编写几千个查询,运行在Mode编辑器里的查询超过百万个,那一般用MySQL、PostgreSQL、Redshift、SQL Server、BigQuery、Vertica、Hive和Impala这几个,由此可见数据库的应用在数据分析的过程中是举足轻重的。

数据分析师工作需要编程吗?非程序员可以做到吗?

在中国及世界各地,大家很难区分工作技能,从而使数据分析师与数据科学家脱颖而出。因此,在进入编程要求之前,让我们区分两者。

根据九道门的一篇文章,数据分析师工具课重要吗?可以识别趋势并从数据中提供有意义的见解。数据分析师使用机器学习来创建模型,这些模型根据过去的数据进行一些预测或分类。

那么这两个领域都需要哪些主要的编码技能。让我们来看看。

数据分析师:不需要主要的编码技能。基本功能包括统计,概率和数据可视化软件,例如Tableau,Power BI,ClickView或Data Studio。如果个人只有python,R或SAS的基本技能,并且仅适用于基本数据整理,则首选此方法。

数据科学:它带有繁重的编码。首先,使用SQL进行数据仓库和创建数据集。你应该精通Python,R或SAS的数据整理,数据清理和预处理技能。一些特定的python库是Pandas,NumPy,Matplotlib,Plotly和Seaborn。

之后,下一步就是创建机器学习模型。这需要对统计,概率,向量和矩阵,线性代数,多元演算有深入的了解。这引起了数学部分。之所以如此必不可少,是因为它教会了你机器学习模型的工作原理。它为你提供了何时使用这些模型的重要分析技能。

Sklearn是你应该了解的基本机器学习模型的python库。如果你想进入深度学习,那么TensorFlow或Pytorch都是必不可少的。

由此得出结论,数据科学比数据分析具有更多的代码量,从而得出数据分析师工具类能力并不重要,更多的其实是业务层面的理解。

现在自学python,各位大牛有什么好的建议吗?

python已经是一个国际通用语。对于技术团队来说,他们的技术更迭能跟上市场的需求,那当然是最好的,也给公司发展起到了很大的作用。

但是我觉得你首先得想好你学会python之后想做什么,如果只是单纯的学会python而在实际中不会用的话,那没用。企业更希望的是你能用工具用思维方式帮助他们解决问题,而不是只是会用python写,实际上根本不会解决什么问题。

现在网上有很多python课程,可以多看看网上的python,去做一些项目实验,加深对python的理解,我这里刚好有免费的python课。

最后分析思维很重要,在工作的时候一定要用分析思维的方式去思考解决问题。

数据分析师还有红利吗?

数据分析师会筛选大量数据,并生成报告和可视化文件,以解释有关数据隐藏内容的见解,以帮助公司制定战略性业务决策。通常,数据分析师拥有科学,技术,工程或数学专业的本科学位,有时还拥有高级学位。这些专业人员还具有科学,数学,编程,数据库,预测分析和建模方面的经验。

为数据分析师所需的技能要成为成功的数据分析师,您应该关注以下方面:统计,数学或商业学位能够使用Python,R,SQL等语言好奇心,分析能力和报告敏锐度的完美结合对各种新兴技术的深刻理解具有敏捷开发方法论的能力在Office和Excel等平台上非常常见数据科学家与数据分析师。

在某些领域,成为数据科学家或数据分析师所需的技能重叠。例如,这两个职位都需要一些数学方面的基本知识,软件工程知识,对算法的理解以及良好的沟通能力。主要区别在于,数据科学家具备数据分析师的所有技能以及扎实的业务敏锐度,并且能够以易于理解的格式向业务涉众和IT领导者清晰地传达其发现的能力,从而影响了业务面临挑战。