CDA数据分析师

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零基础转行数据分析,看这篇文章就够了

2021-11-09

如果有人问:2021年最有前途的职业是什么?数据分析师一定名列前茅!

在大数据时代的今天,数据分析作为一个热门行业,曾被Times时代杂志誉为“21世纪最热门五大新兴”行业之一。据统计,目前在世界五百强的企业中,有百分之九十的企业都建立了数据分析部门,未来中国对数据分析师的需求更是呈现上升趋势。

在这种趋势之下,数据分析已经不单单是数据分析师的“专业本领,”意味着成为我们每一个职场人士都需要掌握的技能。

对于职场已入瓶颈,或者想谋求更好发展的互联网人而言,转行数据分析正是一个不可多得的机遇。

在转行数据分析之前,小编先从从业者的角度带着大家梳理一下数据分析,方便大家根据自己的实际情况做出选择。

01、人人都可以转行数据分析吗?

首先我可以明确地告诉大家,零基础转行数据分析是可行的。

但过程并非是一帆风顺的,需要经过很多努力。但是如果你不愿意吃学习的苦;怀着三天打鱼,两天晒网的心态;那么我建议你趁早放弃。

自从大数据的概念兴起后,数据分析师随之而来,很多职场人士都想在这个香饽饽上咬一口,但是你真的了解过这个行业吗?

数据分析作为新兴行业,根据岗位职责总体可以概括为以下两个方向:

我们先来聊聊业务岗位的数据分析师,此方向更加看重逻辑思维,比如你思考框架的完整性、思维的灵活性,对数据要有敏锐的嗅觉。除此之外,你还需要掌握一些行之有效的数据分析方法,并且能够灵活的与自身工作相结合。比如:对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等等。


另一个则是技术方向的数据分析师,此方向更看重数据技术,比如统计学基础、数据库操作(SQL等)、编程语言(Python、R等)、机器学习等等。你需要对业务有很深的理解,这样才能对业务数据进行清洗、建模、分析。此方向的数据分析师薪资虽然高,但难度也是也极大的,对于刚刚入门数据分析的朋友,我更加推荐业务岗位的数据分析师。


如果你真的对数据分析感兴趣,就要付出行动,而不是把它停留在脑海里。前段时间刷微博看到了一段很有意思的话,分享给大家。

15岁觉得游泳难,放弃游泳,
18岁遇到一个你喜欢的人约你去游泳,你只好说“我不会”。
18岁觉得英文难,放弃英文,28岁出现一个很棒但要会英文的工作,你只好说“我不会”。
人生前期越嫌麻烦,越懒得学,后来就越可能错过让你动心的人和事,错过新风景。

02、数据分析师的日常工作有哪些?

在聊完数据分析的岗位职责划分之后,我想再和大家聊聊数据分析日常需要做哪些工作?

1.日常数据监控

数据分析师必须会监控数据和收集数据,利用数据得出有效的结论,并提供更好的决策方案。数据获取主要有两种方式:内部数据和外部获取。内部数据又分为两种方式,一种是通过公司的数据库和数据表直接获取;

另一种则是收集数据,你必须要通过整理公司的大量文件,从中收集到你所需要的数据。而外部获取则主要是检索,通过搜索引擎、行业报告还有技术爬取等手段获取到数据。

2.评估业务指标

最近搞的一个运营活动效果好不好?

我们该如何衡量这个标准呢?如果是微信的运营者,他会通过自己的用户量、阅读量,来作为这个平台的参数指标。

这部分内容在开始之前就需要数据分析师来全盘考虑,依据日常运营指标,来制定全盘的运营计划。并根据方案来布置需要监控/收集数据的位置,这是一个系统的工程。

3.业务优化

没有一款产品是完美的,只要被生产出来,就一定有它可以提升的空间。

当我们拿到一款产品,并找到它的发展目标。那么,我们就可以根据产品的生命周期,不断地监控、发现、优化产品的不足。

4.业务决策

当我们在帮助一款产品做决策时,很多小伙伴第一反应就是A/B测试。的确,这是很重要的一方面,但绝不是全部。

在决策过程中,我们更要注重根据产品需要解决的问题,从而去设立对应问题的优先级。哪些是应该优先处理的?哪些特性的改变,可以快速改善产品?

这个时候就需要我们数据分析师发挥作用了,协助产品做测试,从而判断问题的优先级。通过4个紧急、重要象限,来帮助产品做决策。

5.长远战略

现在的年轻人都喜欢什么啊?

这类问题往往不是那么迫切,但是为了公司的长远发展和自身影响力等,还是会接触到的。这里最关键的问题是如何从中挖掘出最有价值、最符合公司长远发展的问题,从而制定出符合公司个性化的产品。

成长就是在不断认识自我的状态下发展,希望这些东西可以帮助到正在迷茫中的朋友。总体而言,数据分析适合大多数人来学习,但是也需要付出一些努力。

完 谢谢观看

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