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:如何成為數據分析師,多方位了解數據分析師

7天彩票会员登录 www.dibyt.icu 來源:數據分析師 CPDA | 時間:2018-10-15 | 作者:admin

数据分析师的工作可以定义为探索数据可用于回答业务问题和解决 组织面临问题的方式。数据分析师是将数字转化为易于理解的结果和建议及人为因素。

 

图片6 1024x228 - 如何成为数据分析师,多方位了解数据分析师

 

他们需要收集,处理和分析数据,以解决从产品定价到员工生产力等各种业务问题,任何需要数据做出更好业务决策的事情。毫无疑问,在未来五年内,绝大多数的机构组织会计划增加需要数据分析技能的职位数量。

 

对于那些在数学上和分析上倾向但又保持强烈的好奇心的人来说,数据分析师的地位可能是最合适的。它需要逻辑思维与能够有效和简明地与缺乏对数据理解的团队成员进行沟通的能力。

 

为了使数据分析师真正发挥作用,他们需要结合使用硬技能和软技能,从而将原始数据转化为以业务为中心的解决方案。

 

数据分析师需要的三项最重要的技能:

  1. 技术技能:数据分析的核心是能够解释数字和数据,在Excel等程序中组织数据集,执行统计分析,以及自信地导航数据库和SQL。
  2. 沟通技巧:数据分析师探索他们的数据是不够的 - 他们还需要能够确保他们提出有关他们所解释数据的正确问题,并善于以允许其他方式的方式展示他们的发现。团队成员吸收并实施解决方案。
  3. 注重细节:数据分析的艺术非常精确。一个宝贵的数据分析师能够检查小细节,从而产生更大的解决方案,包括对结果的细粒度解释,并使用结果来假设未来的趋势和结果。

 

数据分析师的主要职责是什么?

数据分析师当天绝大多数时间都花在原始数据上,了解如何最好地利用原始数据来为业务决策提供信息,同时还要关注沟通并了解组织需要什么。

 

以下是Data Analyst职位描述日常所涉及的三个关键领域:

数据分析
· 预测业务趋势和客户行为

· 根据数据的收集,分析和解释提交技术报告

· 通过构建重要的研究问题为重要的业务决策做出贡献

业务系统分析
· 建模系统架构以满足业务目标

· 掌握组织变革并准确衡量绩效质量

· 创建业务需求规范

信息技术管理
· 使用IT策略为业务问题和流程设计解决方案

· 调查信息系统与管理最终用户之间的关系

· 分析大量信息以帮助企业获得竞争优势

 

数据分析师的职业道路是什么?

几乎每个行业都需要熟练的数据分析师,因此预测未来七年的增长率为19%并不令人惊讶。2这一增长得到以下事实的支持:数据分析被认为是未来四年内任何专业人士学习的最重要技能。

 

作为一种职业的数据分析正在逐渐远离简单地从数据库中提取信息,因为自动化使这一过程更加有效。这种转变揭示了数据分析师需要更多地关注数据科学,使用复杂的建模和预测技术来建立直接影响业务决策的有用见解。

 

已经建立了对数据分析师的需求,但同样重要的是要考虑哪些行业的数据分析师会做出最大的贡献。

 

拥有数据分析师最佳工作机会的行业:

  • 财务和投资:从入门级到管理职位,金融机构对数据分析师有着广泛的需求。它还有机会专注于利基领域的分析。将注意力集中在投资分析等领域,为金融部门的专家职位提供了机会。五
  • 技术:不出所料,科技公司是数据分析师的大雇主。在很大程度上,这是由于行业的不断变化 - 随着该领域的发展和发展,在竞争对手之前有预测新趋势的压力。因此,数据分析师可以依靠它来建立新的挑战和新的市场机会。
  • 营销营销在很大程度上依赖于数据分析师在定量和定性市场分析方面的专业知识,72%的营销人员认为数据分析技能对于当今以数据为中心的营销环境而言至关重要。6市场营销部门需要了解广告系列工作的成效,并通过转向数据分析师来实现这一目标。数据分析师也可以通过调查市场研究来推出新产品和服务。7
数据分析师的潜在薪水是多少?

高级职位的高工资反映了对合格数据分析师的需求。希望提高盈利潜力的数据分析师需要考虑专注于利基领域的分析,或将注意力集中在涉及增加领导责任的管理职位上。

 

数据分析师的教育和培训要求是什么?

数据分析师工作的性质意味着几乎总是要求在相关学科接受高等教育。除了合适的学位,还有其他方法可以让自己在行业中脱颖而出。

 

如何脱颖而出成为数据分析师?

  • 获得学士学位:大多数入门级数据分析工作都需要拥有一个专注于统计或分析的领域的学位。相关学科包括:
  • 获得相关工作经验:与大多数职业一样,工作经验是非常宝贵的。幸运的是,在数据分析领域,有许多实习和研究生课程可供那些仍在学习的人使用。8这使得入门级数据分析师一旦离开他们的学习就会有优势,因为他们已经开发出能够将他们分开的真实分析技能。
  • 参加短期课程:数据分析领域取决于对不断变化的趋势和技术的理解。因此,最有效的数据分析师是继续保持领先地位的人。确保数据分析中保持相关性的一种可靠方法是致力于终身学习。

 

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