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数据分析师岗位要求?

来源:数据分析师 CPDA | 时间:2016-10-28 | 作者:admin

首先要掌握数据分析的基本原理与一些数据分析方法。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。

其次要熟练使用数据分析工具,来实现完美的方法和理论。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。最简单的工具如Excel,datahoop,都是需要熟练掌握的。Excel精通的话可能要好几年,datahoop学起来就方便多了,一天就能达到熟练状态。除此之外还要有运用图表有效表达数据分析观点的能力,使得数据可视化。这就要求数据分析师了解图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等,虽然分析工具里面一般都自带了一些图表样式,如Excel里面的柱形图,饼图等,datahoop里面的仪表盘,雷达图,折线图,地图但要在工作过程中能够快速选择最能表达数据思想的图形形式。

第三,从事数据分析工作不仅需要对所在行业有着深入的了解,还需要全面了解公司的业务模式、财务指标以及公司的未来运营方向。这是数据分析工作的重中之重,任何数据分析都是基于解决某类问题或者得出结果指导下阶段工作,要么就是对决策有着实质性指导作用的。试想如果对行业及公司不了解,数据分析就变成了整理数据结合算法得出结论的本本主义分析。这样形成的数据报告是没有生命力的,也不具有很强的指导性。甚至某些时候结果是错误的但因为对行业缺乏了解,数据分析人员也不得而知。举个简单的例子:在做北京二手房市场的成交额预测分析时间,由于数据分析师对北京二手房市场不了解。仅仅基于数据本身进行分析,结论是北京海淀区的房价在今后两年中的增长幅度跟CBD他区域的房价持平!结果业界人士一看就知道这样的结论明显就是一个错误。原因在于北京海淀区聚集着全北京甚至全国北大、清华这样的重要学府。这里的学区房已然成为了大家所说的“天价房”,这个区域的房价增长往往是以一个月甚至一周为周期变动的。而报告中在未来两年的预测中得出房价与CBD区域持平的价格是明显不对的。通过这个小例子大家就能看出来,脱离了行业背景进行的数据分析是没有灵魂的数据堆砌。