解析!如何成為數據分析師:必備技能TOP5

轉載:帆軟官網

如今,大多數公司意識到資料驅動的業務戰略的價值,因此需要有才能的人通過資料來支撐業務決策和商業決策。研究顯示,70%以上的美國高管表示,到2021年,他們更喜歡有數據分析技能的人來求職,當我們的現實世界逐漸數字化,對數據分析師的需求只會持續不斷增長。

什麼是數據分析師?

  • 與IT部門,管理部門,資料科學家(Data Scientist)合作,整合資料,決定整個公司的團隊目標
  • 從primary research和secondary research中收集提取資料
  • 清理和選取資料,去除無關資訊
  • 熟悉使用報表軟體和其他技術分析和解讀資料
  • 總結資料裡的趨勢或相關性
  • 為過程改進發現潛在機會並提出可行建議
  • 提供準確的資料分析和視覺化報告
  • 建立並管理維持資料庫
  • 修改程式碼相關的問題

數據分析師的前景如何?

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必備技能TOP5,你不可以不瞭解!

知識體系

這裡推薦資料分析那些事的統計學基礎入門教學:

《數據分析必掌握的統計學知識! 》
《不可不知描述性統計》
《資料分析必備的統計學(二):假設檢驗》

計算機軟體

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這個過程之後得到了可靠的資料,然後便進入到核心的資料分析。為了能更好的從資料裡提取到需要的資訊,以下這些軟體就是數據分析師們常用的。Querying language和statistical language主要是用來做一些初步的數據分析,例如可以出一些圖表,看一下資料的分佈,從而對資料有個瞭解。而scripting language則可以用於建模或者測試一下hypothesis。因此總的來說,這些軟體對於數據分析師來說就像廚師的刀,是必不可少的工具。

查詢語言(Querying Language)

如SQL、Hive和Pig,

指令碼程式語言(Scripting Language)

如Python和Matlab,如果想更偏向於General purpose programming,最好還要學Python或者近年來發展迅猛的F#Dataquest 這個網站上提供了一系列和資料分析相關的python教程:

  • 從python基本語法到data analysis的基本函數,
  • PANDAS包的使用方法,
  • machine learning裡常用的Python指令,
  • 甚至還有手把手教你玩Kaggle。

當然這個只是入門級教程,高階技巧需要在實戰項目裡積累。

統計語言(Statistical Language)

如R和SPSS,就社群規模和質量與學習成本與前景,最好學R。

夯實基礎程式設計語句。這一部分主要是R的最基礎部分的學習,包括資料管理(向量、矩陣、資料框、字元串等的操作等)、數學計算與常見函數、陣列與矩陣操作的常用函數、邏輯運算、流程控制語句(if, else, while, for 等)

  • 掌握基礎統計模型與分析方法
  • 學會運用視覺化工具,主要是學習ggplot2包
  • 高階R進階:掌握一些厲害的package

資料圖表(Spreadsheet)

如Excel和FineReport,對於剛剛入門的新手還是比較推薦從Excel入手,打好做報表的基礎。Excel的功能很強大,但對於資料處理量並不是很給力,我是比較FineReport這樣的報表工具去學習和實踐的!理由很簡單,以我自身的例子來看,很明顯VBA只能解決少量的個體需求。而開發一款基於資料庫的應用軟體系統,需要寫大量jsp/asp/php程式碼,基於資料庫的展示,查詢和錄入的網頁。不僅開發效率不高,專案交付的維護工作量大,而且成本很高。

客觀來講,FineReport是操作簡單卻功能極其強大的工具。入門容易,升級難。在FineReport的知識層次中,每一個層次有很多級別。

  • 操作:FineReport的使用技巧,按照大功能可分為資料表、圖表、參數查詢資料填報行動端、平臺搭建、定時排程、部署整合
  • 擴充套件:FineReport外圍但非常相關,主要是底層的資料處理,需要掌握的有資料庫知識SQL語言、ETL等,前端的一些實現開發,需要掌握的是JS
  • 開發:FineReport支援各類外掛,不滿足的功能可以自己開發定製,需要掌握java

這裡軟妹推薦一篇文章,文中對關於為什麼用FineReport等java報表工具替代Excel的理由和好處,寫的很詳細,歡迎大家跳往瀏覽!

你還在用Excel? 用這工具,5步完爆Excel表格

明確問題(Defining the Problem)

瞭解聽眾(Knowing the Audience)

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另外很需要注意的一點是communication。很有可能資料分析師們面對的聽眾並不是有technical的背景,如何將很專業的術語轉化為商業語言是十分重要的。而掌握一定的data visualization的技能便會在此時讓展示更為有效。

強調結果(Delivery)

資料分析師必看課程/文章懶人包

粉專 — 數據分析那些事

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數據分析必掌握的統計學知識!:https://reurl.cc/b61Ykr
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一次讓人臉紅心跳的python數據分析:
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個人blog — 邱國欣(Andy Chiu)

數據分析系列1:談談數據分析的眾多Title

數據分析系列2:數據分析的一週工作日程

數據分析系列3:身為資料分析師,你該如何展現工作中的價值?

數據分析系列4:如何量化職場規劃?我這次的轉職規劃與Offer選擇

數據分析系列5:為什麼要關心資料來源?談談埋點數據的陷阱

數據分析系列6:精選幾個資料分析的學習資源

數據分析系列7:數位化決策轉型與企業文化的一些思考

數據分析系列8:中山大學經濟所職涯座談(ㄧ):”了解自己”的重要&我怎麼成為數據分析師

數據分析系列9:中山大學經濟所職涯座談(二):想從事資料分析?你需要具備這8個能力
數據分析系列10:
中山大學經濟所職涯座談(三) :讓資料變商機 — 資料分析在我們生活中的應用

Excel、Python課程推薦

專案輕鬆學ProjectClub:商業圖表的講解還不錯。

燕秋老師教學頻道:燕秋老師講解的PowerBI教程還蠻受用的。

Inty传媒:SQL入門教程講解的很透徹,很推薦!另外,他的頻道還有git、python、java等等的教學。

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