入门级数据分析师该掌握哪些技能
7页1、入门级数据分析师,该掌握哪些技能数据运营鸟哥笔记很多同学很困惑:想做数据分析师,结果学了一大堆ESP软件操作,看了一堆 统计学、机器学习书、跑了很多数据集,结果入职以后每天都在取数一一而且 还是很基础的数据。那到底自己算不算入门?啥水平才算是真正的数据分析师?今天系统讲解一 下。本质上看,问题来自于:网上对数据分析的描写太过理想化,把原本需 要综合技能的工作,抽象成一些列简单操作,从而造成了一种错觉:只要我对 着案例抄一遍代码,会做几道sql题,会把模型代码输入sklearn跑一遍就算 是数据分析了。可实际上,作为一个工作,数据分析需要在具体企业上班,面对具体业务问 题,应付具体的系统状况,和各色同事打交道。需要的远不止基础操作(如下 图)。哈都不懂I业务理解知迄自己要比忻苣数据基础操作副瘫發F ETLr爺卷分析技能数悵基砒操作舷忘吹-CTL-扯乜工作能力心理建设坑桂圧力数据的清晒、提臥计算才是数抿分析师本怵工作.特别在茨昭年;数捋基础岗位一定是从技术做 起,不懂技术;当个纯表哥表姐一点前途部没有。如果不烹拿握技术,又烹分析问题,干跪做一个 懂频据丹析技能的辽莒、茉如 销售、菅尘 产吊
2、经理左更好。旦足注意,单纯懂笞几道娅题 对看网红帥握隼敲一诵代冯.昌不彼T作礙底舸皐础的制揺滝洗埶仓的阜础知诃供须胄鬲宜学专d况且,刚入门新兵,干得最多的就是跑数,就是脏活累活。招你进来不干脏活 累活,难道让老鸟们干吗。原本抱着“数据驱动业务”“成为数据科学家”的 理想,一下办成扫地抹桌倒尿罐,巨大的心理落差肯定让新人接受不了。唯一 的问题是:如何在枯燥烦闷的基础工作中积累四大技能,尽快让自己脱颖而 出。01第一,业务理解不懂业务肯定分析不出个屁,可业务本身含义非常广泛,分为:商业模式、组 织架构、业务流程、业务策略、落地执行五个部分,一次性指望新人全部搞懂 是不现实的。作为入门级数据分析师,最核心的是搞明白以下五个问题:1、到底我们有几个部门?2、我目前对接的是哪个部门/小组?3、他们最关心的是什么?4、他们最近在干什么?5、他们要的数据用在什么地方?这四个问题非常简单,只要看一眼OA,在接数据需求的时候和对接人聊上两 句就能整明白。虽然简单,但这一步非常关键。一来,没有任何一家企业严谨到把所有业务流程都写成SOP,所以想真实了解 业务,必须具体沟通。二来,想深入分析,想影响决策,都
3、是从和业务搞好关系开始,平时的沟通是 必不可少的。三来,业务常关心的指标,判断标准都能理解。这是做工作和学课本的最大区 别,现实企业里没人把东西准备好了喂进嘴,必须自己动手。02 第二,分析技能入门级数据分析师都抱怨:每天都在跑数,不知道咋分析。其实只要懂得做下边这张图,就算入门级分析技能合格,就这么简单(如下图)。单椿标标准当前忠坯三F芳茁和权亡岂前擁 =t?苗均型勺淮昶1 I-2 XKQ lXJfA UOU 22XQ京序氢右隹云jfA.4只会挾单捲际的标粧,幷且是含 X明显的.姑果炎的岳也工乩涓莒前, 和可.成本这种。涉及萝扌詬标准时,往往对址看弭底 婪考接哪空KT环;語,不是一锅炖,就是涉赵热势型标淮吋.往往对眼前一期是否 达标能半浙,也是整怵走势是否合理,養 少判断能力汁及詰往4丄考已鱼一早数 豈;两屈之间轻优率懂得怎么操作,但是 整个结枸足古合埋,是古结賊嫡意味 看冋题林噬该篙慚a-L良已三字至找标准至关重要!因为数据本身不反应问题,数据+标准才是问题。没有标准, 就意味着没有分析结论。标准模糊、善变,就意味着是非对错的判断会完全颠 倒,分析经验无法积累,模型也没法标准正负样
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