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一名合格的數據分析工程師需要具備哪些條件

工程師人生 ? 來源:工程師吳畏 ? 2019-03-12 13:54 ? 次閱讀

一個合格的數據分析師要有怎樣的知識體系?下面九個方面必不可少:

統計相關的數學知識

數學知識是數據分析師的基礎知識。

對于初級數據分析師,了解一些描述統計相關的基礎內容,有一定的公式計算能力即可,了解常用統計模型算法則是加分。

對于高級數據分析師,統計模型相關知識是必備能力,線性代數(主要是矩陣計算相關知識)最好也有一定的了解。

而對于數據挖掘工程師,除了統計學以外,各類算法也需要熟練使用,對數學的要求是最高的。

趁手的工具

對于初級數據分析師,玩轉Excel是必須的,數據透視表和公式使用必須熟練,VBA是加分。另外,還要學會一個統計分析工具,SPSS作為入門是比較好的。

對于高級數據分析師,使用分析工具是核心能力,VBA基本必備,SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一,其他分析工具(如Matlab)視情況而定。

對于數據挖掘工程師……嗯,會用用Excel就行了,主要工作要靠寫代碼來解決呢。

Python語言

對于初級數據分析師,會寫SQL查詢,有需要的話寫寫Hadoop和Hive查詢,基本就OK了。

對于高級數據分析師,除了SQL以外,學習Python是很有必要的,用來獲取和處理數據都是事半功倍。當然其他編程語言也是可以的。

對于數據挖掘工程師,Hadoop得熟悉,Python/Java/C++至少得熟悉一門,Shell得會用……總之編程語言絕對是數據挖掘工程師的最核心能力了。

業務理解能力

業務理解說是數據分析師所有工作的基礎也不為過,數據的獲取方案、指標的選取、乃至最終結論的洞察,都依賴于數據分析師對業務本身的理解。

對于初級數據分析師,主要工作是提取數據和做一些簡單圖表,以及少量的洞察結論,擁有對業務的基本了解就可以。

對于高級數據分析師,需要對業務有較為深入的了解,能夠基于數據,提煉出有效觀點,對實際業務能有所幫助。

對于數據挖掘工程師,對業務有基本了解就可以,重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。

邏輯思維

理工男都具有的思維。

對于初級數據分析師,邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性,知道自己需要用什么樣的手段,達到什么樣的目標。

對于高級數據分析師,邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架,了解分析對象之間的關聯關系,清楚每一個指標變化的前因后果,會給業務帶來的影響。

對于數據挖掘工程師,邏輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上,還包括算法邏輯,程序邏輯等,所以對邏輯思維的要求也是最高的。

大數據可視化工具

數據可視化說起來很高大上,其實包括的范圍很廣,做個PPT里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化,所以我認為這是一項普遍需要的能力。

對于初級數據分析師,能用Excel和PPT做出基本的圖表和報告,能清楚的展示數據,就達到目標了。

對于高級數據分析師,需要探尋更好的數據可視化方法,使用更有效的數據可視化工具,如可視化工具tableau,根據實際需求做出或簡單或復雜,但適合受眾觀看的數據可視化內容。

對于數據挖掘工程師,了解一些數據可視化工具是有必要的,也要根據需求做一些復雜的可視化圖表,但通常不需要考慮太多美化的問題。

協調溝通

不是業務,勝似業務!

對于初級數據分析師,了解業務、尋找數據、講解報告,都需要和不同部門的人打交道,因此溝通能力很重要。

對于高級數據分析師,需要開始獨立帶項目,或者和產品做一些合作,因此除了溝通能力以外,還需要一些項目協調能力。

對于數據挖掘工程師,和人溝通技術方面內容偏多,業務方面相對少一些,對溝通協調的要求也相對低一些。

快速學習能力

哪個行業不喜歡愛學習的人呢?

無論做數據分析的哪個方向,初級還是高級,都需要有快速學習的能力,學業務邏輯、學行業知識、學技術工具、學分析框架……數據分析領域中有學不完的內容,需要大家有一顆時刻不忘學習的心。

以上就是數據分析師能力的總結,你還有什么要補充的?

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