数据分析师的职业规划
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1、数据分析师的职业规划一、为什么要做数据分析师?在通信、互联网、金融等这些行业每天产生巨大的数据量(长期更是 积累了大量丰富的数据，比如客户交易数据等等)，据说到2022 年，全球 每年产生的数据量达到3500万亿GB;海量的历史数据是否有价值，是否 可以利用为领导决策提供参考依据?随着软件工具、数据库技术、各种硬 件设备的飞快发展，使得我们分析海量数据成为可能。而数据分析也越来越受到领导层的重视，借助报表告诉用户什么已经 发生了，借助 OLAp 和可视化工具等分析工具告诉用户为什么发生了，通 过 dashboard 监控告诉用户现在在发生什么，通过预报告诉用户什么可能 会发生。数据分析会从海量数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在 的知识，找出趋势，为决策层的提供有力依据，为产品或服务发展方向起 到积极作用，有力推动企业内部的科学化、信息化管理。我们举两个通过数据分析获得成功的例子：(2)Hitwise 发布会上，亚太区负责人 John 举例说明:亚马逊 30%的销 售是来自其系统自动的产品推荐，通过客户分类，测试统计，行为建模， 投放优化四步，运营客户的行为数据带来竞争优势。此外，
2、还有好多好多，数据分析，在营销、金融、互联网等方面应用 是非常广泛的：比如在营销领域，有数据库营销，精准营销，RFM分析， 客户分群，销量预测等等;在金融上预测股价及其波动，套利模型等等;在 互联网电子商务上面，*的精准广告，淘宝的数据魔方等等。类似成功的 案例会越来越多，以至于数据分析师也越来越受到重视。然而，现实却是另一种情况。我们来看一个来自微博上的信息：在美 国目前面临14万19 万具有数据分析和管理能力的专业人员，以及150 万具有理解和决策能力（基于对海量数据的研究）的管理人员和分析人员的 人才短缺。而在中国，受过专业训练并有经验的数据分析人才，未来三年 分析能力人才供需缺口将逐渐放大，高级分析人才难寻。也就是说，数据 分析的需求在不断增长，然而合格的为企业做分析决策的数据分析师却寥 寥无几。好多人想做数据分析却不知道如何入手，要么不懂得如何清洗数 据，直接把数据拿来就用;要么乱套模型，分析的头头是道，其实完全不 是那么回事。按俗话说就是：见过猪跑，没吃过猪肉。二、数据分析师的职业规划：对于数据分析，有一句话说的非常好：spss/sql之类的软件、决策 树、时间序列之类的方
3、法，这些仅仅就都是个工具而已，最重要的是对业 务的把握。没有正确的业务理解，再牛的理论，再牛的工具，都是白搭。 做一名合格的数据分析师，除了对数据需要有良好的敏感性之外，对相关 业务的背景的深入了解，对客户或业务部门的需求的清晰认识。根据实际 的业务发展情况识别哪些数据可用，哪些不适用，而不是孤立地在真空环 境下进行分析。为此，我对自己的规划如下：第一步：掌握基本的数据分析知识（比如统计，概率，数据挖掘基础 理论，运筹学等），掌握基本的数据分析软件（比如，VBA, Matlab， Spss, Sql 等等），掌握基本的商业经济常识（比如宏微观经济学，营销理论，投 资基础知识，战略与风险管理等等）。这些基础知识，在学校里尽量的学 习，而且我来到了和君商学院，这样我可以在商业分析、经济分析上面领 悟到一些东西，增强我的数据分析能力。第三步：第一份工作，预计3-5年。我估计会选择咨询公司或者IT 公司吧，主要是做数据分析这块比较强的公司，比如Fico，埃森哲，高 沃，瑞尼尔，IBM, AC等等。通过第一份工作去把自己的知识打得扎实些, 学会在实际中应用所学，学会数据分析的流程方法，让自己成长起来。第四步：去自己喜欢的一个行业，深入了解这个行业，并讲数据分析 应用到这个行业里。比如我可以去电子商务做数据分析师。我觉得我选择 电子商务，是因为未来必将是互联网的时代，电子商务必将取代传统商务 最显著的现象就是传统零售商老大沃尔玛正在受到亚马逊的挑战。此外， 电子商务比传统的零售商具有更好的数据收集和管理能力，可以更好的跟 踪用户、挖掘潜在用户、挖掘潜在商品。第五步：未知。我暂时没有想法，不过我希望我是在一直的进步。三、数据分析师的能力和目标：能力：1、一定要懂点战略、才能结合商业;2、一定要漂亮的 presentation、才能 buying;3、一定要有globalview、才能打单；4、一定要懂业务、才能结合市场;5、一定要专几种工具、才能干活;6、一定要学好、才能有效率;7、一定要有强悍理论基础、才能入门;8、一定要努力、才能赚钱;最重要的：9、一定要务实、才有 reputation;目标：1- 做过多少个项目?2- 业务背景有哪些，是否跨行业?3- 做过多少种类型的模型?做了多少个模型?4- 基于模型做过多少次完整的 marketing 闭环?
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