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數據分析師的職業(yè)前景怎么樣?需要掌握哪些技能?

更新時(shí)間:2022年03月18日17時(shí)00分 來(lái)源:傳智教育 瀏覽次數:

  數據分析師是在不同行業(yè)中,專(zhuān)門(mén)從事行業(yè)數據搜集、整理、分析,并依據數據做出行業(yè)研究、評估和預測的人員。目前世界500強企業(yè)中,有90%以上都建立了專(zhuān)門(mén)的數據分析部門(mén)。越來(lái)越多的企業(yè)意識到數據和信息已經(jīng)成為重要的智力資產(chǎn)和資源,數據的分析和處理能力成為企業(yè)日益倚重的技術(shù)手段,這也對數據分析師們提出了更高的要求。然而數據分析崗位的職業(yè)前景怎么樣?數據分析師有哪些職業(yè)要求?需要具備什么素質(zhì)呢?本節將對這些問(wèn)題詳細講解。

1.數據分析師的發(fā)展前景

  在現在這個(gè)信息爆炸的時(shí)代,每分每秒都在產(chǎn)生大量的數據,數據分析師能夠在海量的數據中使企業(yè)清晰的了解到目前的現狀與競爭環(huán)境,并且充分利用數據帶來(lái)的價(jià)值,為企業(yè)進(jìn)行風(fēng)險評判與決策支持。通過(guò)數據分析和展現,呈獻給企業(yè)決策者的將是一份清晰、準確且有數據支撐的有價(jià)值的報告。

  所以,數據分析師絕不是簡(jiǎn)單IT人員,而是可以參與制定企業(yè)發(fā)展決策的核心人物。據媒體報道,在美國,數據分析師平均年薪高達17.5萬(wàn)美元,而國內知名互聯(lián)網(wǎng)公司,同一級別的數據分析師的薪酬可能要比其他職位高20%至30%,平均薪酬約為9724(取自1139份樣本),且北京、上海、廣州、深圳、杭州、南京、武漢、成都、長(cháng)沙為數據分析師需求量前十的城市。

  現在,成功的互聯(lián)網(wǎng)公司以及電子商務(wù)公司,不管是全球的還是中國的,都是利用數據做支撐,走在了以數據驅動(dòng)企業(yè)增長(cháng)的前沿。數據分析在國內的發(fā)展以及眾多企業(yè)對數據分析人才的需求增長(cháng),數據分析師已經(jīng)被媒體稱(chēng)為“未來(lái)非常具有發(fā)展潛力的職業(yè)之一”。

2.數據分析師的職業(yè)要求

  要想成為一名專(zhuān)業(yè)的數據分析師,就需要滿(mǎn)足數據分析師的職業(yè)要求。數據分析師的職業(yè)要求可以總結為以下幾個(gè)方面。

(1)掌握統計相關(guān)的數學(xué)知識

  和統計相關(guān)的數學(xué)知識是數據分析師需要具備的基礎知識,數據分析師可以根據自己的能力和水平學(xué)習相關(guān)的統計學(xué)知識,初級數據分析師和高級數據分析師需要對統計學(xué)知識掌握的程度是不一樣的。

  如果你是初級數據分析師,了解一些描述統計相關(guān)的基礎內容,有一定的公式計算能力就可以,如果了解常用的統計模型算法那會(huì )是你的加分項。

  對高級數據分析師來(lái)說(shuō),只了解基礎的統計學(xué)知識是不夠的。統計模型的相關(guān)知識是高級數據分析師必備的能力,最好對線(xiàn)性代數(主要是矩陣計算相關(guān)知識)也有一些了解。

(2)掌握數據分析工具

  “工欲善其事,必先利其器”,要成為一名合格的數據分析師,會(huì )使用數據分析工具非常重要。這里所說(shuō)的工具也就是數據分析軟件,例如Excel、SPSS、SAS等。由于Excel通用性強、使用門(mén)檻低、功能強大,所以深受數據分析人員的喜愛(ài),也是數據分析師必須掌握的一個(gè)數據分析工具,本書(shū)所涉及的數據分析內容均使用Excel進(jìn)行講解。當然,數據分析師也可以根據自己的能力選擇性的掌握SPSS和SAS等進(jìn)行高級數據分析的工具。

  對于初級數據分析師來(lái)說(shuō),掌握Excel是硬性要求,必須能熟練使用數據透視表和公式,會(huì )使用VBA(一種宏語(yǔ)言)的話(huà)則是你的加分項。

  對于高級數據分析師來(lái)說(shuō),使用數據分析工具是核心能力。VBA是必備技能,至少熟練使用SPSS/SAS/R其中的一種,可以根據具體情況選擇掌握其他分析工具(MATLAB)。

  不過(guò),電商數據分析人員除了掌握Excel、SPSS和SAS等本地軟件外,還需要掌握像生意參謀、京東商智等專(zhuān)門(mén)的電商數據獲取和分析工具。

(3)理解業(yè)務(wù)

  對業(yè)務(wù)的理解是數據分析師所有工作的基礎,無(wú)論是數據獲取方案、指標的選取還是得出最終結論,都依賴(lài)于數據分析師對業(yè)務(wù)本身的理解。

  但是要學(xué)習和掌握業(yè)務(wù)知識需要長(cháng)時(shí)間的積累,成為業(yè)務(wù)專(zhuān)家非常不易,數據分析師則是在業(yè)務(wù)專(zhuān)家之上的更深層次的思考和總結,否則在數據分析工作中誰(shuí)指導誰(shuí)都是個(gè)問(wèn)題。

  學(xué)習業(yè)務(wù)知識的方法有很多,以前的分析報告和取數案例都可以拿來(lái)研究,當然這也是一個(gè)循序漸進(jìn)的過(guò)程。

(4)掌握數據分析方法

  做數據分析一定要了解數據分析的方法、應用場(chǎng)景、使用過(guò)程以及優(yōu)缺點(diǎn),能夠根據具體情況在實(shí)際工作中靈活應用,確保數據分析工作能夠有效開(kāi)展。

  基本的數據分析方法有:平均分析法、分組分析法、對比分析法、交叉分析法、結構分析法、綜合評價(jià)分析法、矩陣關(guān)聯(lián)分析法等。

  高級的數據分析方法包括:聚類(lèi)分析法、回歸分析法、類(lèi)別分析法、因子分析法、對應分析法等。

  在做數據分析時(shí),應該在明確目的的前提下選擇適合的分析方法。

(5)了解基本設計原則

  數據分析師需要通過(guò)圖表把自己的分析結論和觀(guān)點(diǎn)展現出來(lái),根據相關(guān)的設計原則對圖表進(jìn)行調整,可以使數據分析結果一目了然。如圖1-8和圖1-9所示的產(chǎn)品銷(xiāo)量分析餅圖,經(jīng)過(guò)調整的圖1-9的效果是不是比圖1-8要更好呢?

產(chǎn)品銷(xiāo)量分析
電商產(chǎn)品銷(xiāo)量分析圖




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