如何成为一名合格的数据分析师?

Question

如题所述

Answer 1

前阵子和朋友聊这个话题，有两点可以值得说，一个是具不具备数据分析的思维，另外一个是具不具备数据分析的技能，两者结合起来才能构成相对有价值的数据分析师。值得品味的是，市面上80~90%的数据分析师都是一个小蜜蜂，做的几乎都是给其他业部门取数的活。

那么思维是什么，简单点来说可以分为几个层面：
发散思维，即能否对于一个问题、现象、趋势引起自己的思考并且将思考的内容以数据化的形式呈现出来;辩证思维，在通过数据论证之后能否得出一定的结论并且告诉其他人;
系统思维，能够将零散的知识点、业务块整合起来形成有假设有根据有推论有结果的报告进行输出;……
那么技能有哪些，人生苦短我用python：
python只是其中的一个工具。有看过一句话，所有工具的产生都是为了解决特定的问题，不可否定的是python很强大，但是也不能说它就能替代所有的应用场景，有时候一个简单的问题通过Excel就能解决掉，或者手写也能解决掉。值得一提的是，如果python处理数据、系统交互、算法模型都很熟悉了，那它能解决的一个点就是效率，极大的缩减重复性的工作内容，然后可以有更多的时间用来进行思考。同理而言，R/SPSS/SAS/MATLAB……所有的统计软件只要你用的熟悉，都能达到相同的效果。
有了思维和技能，需要思考的便是动机：
我和我朋友最近都在准备面试，在这个过程里面有谈到一些概念。什么是场景，动机加上数据等于场景，我们需要站在用户的立场去思考问题，他们的行为产生了数据，反过来数据是行为的映射也是行为的结果，可以理解为投影。做数据分析，其本质就是在分析行为，通过归纳和总结去发现规律，最后产生价值。
数据分析可以说是天花板相对较高的职业，而且可迁移性也挺强。不同公司对数据分析师的要求不太一样，具体得看公司位于什么行业，经营什么业务，多熟悉该行业相关的业务指标，多了解业务流程，不管是自学的还是在培训机构出来的，面试的时候做到言之有物应该没太大问题。

Answer 2

个人觉得觉得最重要的一点就是， 我们得清楚企业对数据分析师的基础技能需求是什么。这样我们才能有的放矢。我大抵总结如下:
(1) SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理
(2)会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示(3)会用脚本语言进行数据分析，Python or R
(4)有获取外部数据的能力，如爬虫
(5)会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告
(6)熟悉常用的数据挖掘算法:回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等

总体来说,先学基础，再学理论,最后是工具。基本上，每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。
1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊，基础都还没扎实,知识大厦是很容易倒的哈。
2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识，不然到了公司就一脸懵逼啦。
3、学习数据分析工具,软件结合案列的实际应用，关于数据分析主流软件有(从上手度从易到难):Excel, SPSS, stata, R, Python, SAS等。
4、学会怎样操作这些软件,然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理， 分析,最后输出结果，检验及解读数据。
如果是实在不懂，还可以去cda网上找些视频课程看。切记，第一步是必不可少的,是数据分析的基础。