数据分析师要考哪些证

数据分析师目前没有必须要考的证书,因为现在不存在任何国家认证权威性的证书,大多数都为培训机构为了吸引招生的手段。

某些机构证书只能证明你会考试,证明你会做题,但是不会证明你有这个能力,更不可能证明你有这个经验。就相当于,你考下了四级证书,但是不证明你就可以与英国人无障碍交流了;而HR面试新人的时候,只关心你是否具有“无障碍交流”这个能力,这就是数据分析的特殊性。

那么有的人就会说,考个证书起码聊胜于无,还能丰富自己的简历。说到底,还是太执着于纸面的东西,面试的时候真正影响HR对面试者的判断的,是你的回答与笔试题,当然还有你简历上关于“项目经验”这一项的内容。

很简单,只需要简单问几个基础概念,就知道你的数据分析基础好还是差;看看你的项目经验,再问一点细节,就知道你的数分经验高还是低。

数据分析需要学哪些

数据分析师一般需要学习SQLExcel、Python等一些常用的分析工具,同时需要学习数据分析思维能力。其实根据每个公司数据分析师的岗位职责也不尽相同,业务和算法是两个大方向,也需要学习不同的内容。

如果只是想做偏业务类的数据分析师,其实比较容易,自我感觉掌握一下SQL基本上就可以去面试初级title的分析师了,入职以后会发现只会SQL是很容易被替代的,还需要会Python做业务模型或者预测,而这些的基础是统计学,概率论与数理统计等,否则可能永远只是个取数的机器,容易淘汰替代。

目前来看,需要对自己以后发展的方向先有个大致的了解,然后从理论和技术上入手,理论上统计学基础要懂,技术上把SQL,Excel基本的东西掌握,就可以尝试去面试相关岗位了。

如果是想做偏开发方面的数据分析师,包括开发工程师、挖掘工程师、算法工程师、数仓工程师等等,这些岗位对编程和代码能力要求很高,对学历、专业、毕业院校的要求也都相对较高。

大数据分析的五种方法

大数据分析常见的五种方法有:公式法、对比法、象限法、漏斗法和二八法也叫帕累托分析。通过不同方法可对数据做有效分析。

一、公式法。所谓公式法就是针对某个指标,用公式层层分解该指标的影响因素,这个我在指标化思维中提到过。二、对比法。对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较,是最通用的方法。

三、象限法。通过对两种及以上维度的划分,运用坐标的方式表达出想要的价值。由价值直接转变为策略,从而进行一些落地的推动。

四、漏斗法。漏斗法即是漏斗图,有点像倒金字塔,是一个流程化的思考方式,常用于像新用户的开发、购物转化率这些有变化和一定流程的分析中。

五、二八法/帕累托分析。二八法也可以叫帕累托法则,源于经典的二八法则。比如在个人财富上可以说世界上20%的人掌握着80%的财富。而在数据分析中,则可以理解为20%的数据产生了80%的效果需要围绕这20%的数据进行挖掘。

数据分析师证书怎么考

目前数据分析师不存在任何权威的证,不需要进行考证。目前市面上存在的数据分析师证书都是由培训企业自行制作的,可以 让课程更具权威性,提升整体价值。

如果你是课程机构CEO,你会不会做证书?显而易见,会。毕竟这是一种增加收入的方法。证书是否有用?判断证书的含金量,是当你拿到这份证书的时候,能不能对你的就业、薪资、收入带来变化。如果一个证书能直接帮助你找到月薪2~3W的工作,那我认为它是有含金量的。

但是为什么同样的数据分析师薪资差异那么大,这种差异到底体现在哪里?显然在数据分析行业,不是证书导致的。因为数据分析师要落地到业务中去,不同公司有不同的业务逻辑,一套分析模版不可能适配所有业务问题。

数据分析怎么做

一般做数据分析有六个步骤:1、明确目的和思路。2、数据收集。3、数据处理。4、数据分析。5、数据展现。6、报告撰写。按照顺序完成这六个步骤,一次完整的数据分析就做完了。

1.明确目的和思路

首先明白本次的目的,梳理分析思路,并搭建整体分析框架,把分析目的分解,化为若干的点,清晰明了,即分析的目的,用户什么样的,如何具体开展数据分析,需要从哪几个角度进行分析,采用哪些分析指标(各类分析指标需合理搭配使用)。同时,确保分析框架的体系化和逻辑性。

2.数据收集

根据目的和需求,对数据分析的整体流程梳理,找到自己的数据源,进行数据分析,一般数据来源于四种方式:数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告(如艾瑞资讯)、市场调查。

对于数据的收集需要预先做埋点,在发布前一定要经过谨慎的校验和测试,因为一旦版本发布出去而数据采集出了问题,就获取不到所需要的数据,影响分析。

3.数据处理

数据收集就会有各种各样的数据,有些是有效的有些是无用的,这时候我们就要根据目的,对数据进行处理,处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法,将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据。

4.数据分析

数据处理好之后,就要进行数据分析,数据分析是用适当的分析方法及工具,对处理过的数据进行分析,提取有价值的信息,形成有效结论的过程。

常用的数据分析工具,掌握Excel的数据透视表,就能解决大多数的问题。需要的话,可以再有针对性的学习SPSS、SAS等。

数据挖掘是一种高级的数据分析方法,你需要掌握数据挖掘基础理论,数据库操作Phython,R语言, Java 等编程语言的使用以及高级的数据可视化技术。要侧重解决四类数据分析问题:分类、聚类、关联和预测,重点在寻找模式与规律。

5.数据展现

一般情况下,数据是通过表格和图形的方式来呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形,如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

一般能用图说明问题的就不用表格,能用表说明问题的就不用文字。

6.报告撰写

撰写报告一定要图文结合,清晰明了,框架一定要清楚,能够让阅读者读懂才行。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容;图文并茂,可以令数据更加生动活泼,提高视觉冲击力,有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论,从而产生思考。好的数据分析报告需要有明确的结论、建议或解决方案。

数据库分析有哪几个步骤

数据库分析的步骤主要是以下几步:1、确定数据的准确性。2、明确影响数据的因素。3、重视长期的数据检测。4、保持客观的视角。5、注意剔除干扰项。

数据仓库收集来自多个源(内部或外部),该数据被进一步用于商业目的优化的数据。以这种形式,数据大部分是结构化的,并来自关系数据库。但是,也可以收集非结构化数据,但是大多数情况是要收集结构化数据

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。

四种常见大数据分析工具

PythonExcelSQL、Tableau是平时使用较多的大数据分析工具。基础的Excel可以解决大部分的数据处理问题,Tableau在可视化部分会解决你的麻烦,SQL和Python在爬取数据、清洗数据环节非常便捷,也是现在使用最广泛的工具之二。

以上几个工具属于数据分析中使用极为广泛的,作为数据分析师也算是比较入门级的。也是工作中运用较多的。

目前数据分析市场上的职业分工,分为两个方向,一个是开发方向,一个是业务方向。开发方向对从业者的编程能力要求很高,需要从业者将上述工具使用的得心应手,是一个偏技术的岗位;业务方向数据分析师,并不以编程为主,但确实需要利用编程实现数据分析目的。

业务方向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。虽然刚入门的业务方向数据分析师不需要像数据工程师或算法工程师一样,完全掌握如何设计和开发数据库、数据仓库、数据质量控制与处理、可视化设计等关键技能,但对如何在项目中使用这些工具与技能,从而解决商业问题还是有一定要求。

python能做什么

Python的用途很多也很广,但是主要用于以下三个方面:web开发、数据科学(包括机器学习数据分析数据可视化)、编写脚本。

对于一般的数据分析工作者来说,Python是处理大量数据(超过1T)的好工具,但是目前企业级的数据达不到量,从业者们普遍还是习惯于使用Excel对数据进行处理,而且业务方向数据分析师对编程的能力要求本身就不是很高,只要会基本操作就可以,所以如果要做业务方向数据分析师,千万不要陷入python学习不可自拔,而应该多注意商业逻辑与分析思维的学习。

如果是要做开发方向的数据分析师,那么python就非常重要了,作为比较常用且使用简单的大数据工具,其使用场景是非常高的,编写脚本的能力一定要强。

大数据可视化分析软件有哪些

大数据可视化分析软件常见的有:Tableau、Visme、Canva、Easel.ly、PiktoChart等。Tableau算是使用最为广泛的工具之一,综合能力还是比较强的。Visme的Blog部分非常不错,而Canva偏图形设计,适合用来做Presentation会比较多一点。还有Easel.ly、PiktoChart、Infogra.am、Datavisual、Plotly。Plotly很方便的是可以和R,Python,Excel等中间都是有API直接接过去的,非常便捷。

除了数据分析软件的学习,作为数据分析师还是需要掌握很多其分析和沟通决策能力的,才能更顺利的开展工作。

有很多小伙伴对数据分析师的具体工作不太了解,其实这的确要根据公司的实际业务来决定,但大致我归纳了几点。

①为产品经理提供帮助,国内产品经理不懂数据分析,而新产品的竞争情报分析、产品敏捷测试等都需要数据分析师帮助完成,后期产品迭代优化还是需要数据分析师采集用户行为、习惯、评价等数据来完成。

②为运营经理提供帮助,产品运营中的用户流量、促销、顾客关系管理等需要数据分析师帮助完成。

③为公司数据制定、标准建设、各部门数据打通,实现数据化管理等工作。

python在数据分析中的作用

Python是数据分析人员工具箱中很有价值的一部分,因为它是为执行重复任务和数据操作而定制的,大量处理重复数据是数据分析人员最头疼的事,通过拥有处理繁重工作的工具,数据分析师可以自由地处理工作中更有趣和更有价值的部分。

虽然Python有它独到的强大之处,但是现在的市场使用力还是不够大,现实是现在很多行业,都离不开用Excel:做财务的,要用Excel做报表;做物流的,会用Excel来跟踪订单情况;做HR的,会用Excel算工资;做分析的,会用Excel计算数据做报表等等。

主要原因还是在于,市场对Python的宣传过于夸张,但是国内绝大部分企业属于中小型企业,企业数据量非常小,简单的Excel足够对这些数据进行操作,在从业人员熟悉的Excel与陌生的Python之间,从业人员一般都会选择使用Excel去处理数据,因此,Python的使用率并没那么高。