4、汇报和图表展现能力

  2、工具使用,包括挖掘工具、数据库、常用办公软件(excel、PPT、word、脑图)等。

  3、业务理解能力和对商业的敏感性。对商业及产品要有深刻的理解,因为数据分析的出发点就是要解决商业的问题,只有理解了商业问题,才能转换成数据分析的问题,从而满足部门的要求。

  4、汇报和图表展现能力。这是临门一脚,做得再好的分析模型,如果不能很好地展示给领导和客户,成效就大打折扣,也会影响到数据分析师的职业晋升。

  从广义来说,现在大多数的工作都需要用到分析能力,特别是数据化运营理念深入的今天,像BAT这样的公司强调全员参与数据化运营,所以,把它作为一种能力培训,将会让你终生受益。

  数据分析的四个步骤(这有别于数据挖掘流程:商业理解、数据理解、数据准备、模型搭建、模型评估、模型部署),是从更宏观地展示数据分析的过程:获取数据、处理数据、分析数据、呈现数据。

  数据分析师除了具备数学知识外,还要具备市场研究、营销管理、心理学、行为学、产品运营、互联网、大数据等方面的知识,需要构建完整广泛的知识体系,才能支撑解决日常遇到的不同类型的商业问题。

  一类是在专门的挖掘团队里面从事数据挖掘和分析工作的。如果你能在这类专业团队学习成长,那是幸运的,但进入这类团队的门槛较高,需要扎实的数据挖掘知识、挖掘工具应用经验和编程能力。该类分析师更偏向技术线条,未来的职业通道可能走专家的技术路线。

  另一类是下沉到各业务团队或者运营部门的数据分析师,成为业务团队的一员。他们工作是支撑业务运营,包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等。该类型分析师偏向产品和运营,可以转向做运营和产品。

  1)互联网行业是数据分析应用最广的行业,其中的电商企业,更是目前最火的,而且企业也更重视数据分析的价值,是数据分析师理想的成长平台。

  2)其次是咨询公司(比如专门的数据挖掘公司Teradata、尼尔森等市场研究公司),他们需要数据分析人才,而且相对来说,数据分析师在咨询公司成长的速度更快,专业也会更全面。

  3)再次是金融行业,比如银行和证券等行业,该行业对数据分析的依赖需求,越来越大。

  4)最后是电信行业(中国移动、联通和电信),它们拥有海量的数据,在严峻的竞争下,也越来越重视数据分析,但进入这些公司的门槛比较高。

  这个问题的答案跟“什么人适合学功夫”一样,毫无疑问,功夫是适合任何人学习的(排除心术不正的人),因为能够强身健体。而功夫的成效,要看习武者的修炼深浅。常常有人争论,是咏春拳厉害,万博manbetx官网还是散打厉害,其实是颠倒了因果,应该看哪个人练习得比较好,流派之间没有高低,只有人修炼的厚薄。

  实际上,问题的潜台词是“什么人学习数据分析,会更容易取得成功(比如职业成功)”,这个要视乎你的兴趣、付出和机遇。但要做到出类拔萃,除了上面三点,还需要一点天赋,这里的机遇是指你遇到的职业发展平台、商业环境、导师和同事。

  借用管理大师德鲁克的话“管理是可以习得的”,管理并非是天生的,而数据分析能力,也可以后天提升。或许做到优秀,只需要你更加的努力+兴趣,而这个努力的过程,也包括你寻找机遇的部分。

您可能还会对下面的文章感兴趣: