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雷达卡
数据分析，每个人都在谈论它。
也许你听说过，数据分析是业务发展的新趋势。但是数据分析究竟是什么?
在看完本文后，你将对数据分析有更好的理解，而且将了解到作为数据分析师，你需要做些什么，以及该如何进入这个领域。
如果你有任何问题，欢迎在回帖区给我们留言。
点击下方视频地址，先睹为快
数据分析师要掌握哪些硬技能和软技能
01 数据分析是什么
也许你正在考虑成为数据分析师，想知道数据分析师在工作中需要做些什么。
大部分公司无时无刻不在收集大量数据，但是原始形式的数据并不具有意义，这时数据分析就排上用场了。
数据分析是对原始数据进行分析的过程，从中我们可以得出对公司有利的见解，这些见解对于驱动明智的商业决策至关重要。
数据分析师所做的就是，把所有这些复杂的数据拼图拿出来重新组合，转化成你能使用的东西。
在对数据进行解读后，数据分析师可以提交这些见解，这样公司就可以做出最明智的决定。因此，你可以将数据分析视为一种商业智能，用于解决每个公司都面临的问题和挑战。
一切都是关于在数据中找到模式，从而可以告诉你关于业务运营中有用或相关的信息。例如，客户如何使用特定产品，或者员工如何使用某种工具。有了对数据的洞察，公司就能对其受众、公司整体和其所处的行业做出更好的决定。
02 数据分析有什么用
那么，数据分析在实际应用中是怎样的，它又是如何在现实世界中使用的呢?
实际上 数据无处不在，因此数据其实在全球各种企业和组织中都有着无限的用途。
总的来说，数据分析用于做出更快、更好的业务决策。例如，减少整体业务成本；开发全新的创新性产品和服务。
具体来说，数据分析可以用于以下用途：
- 预测未来的销售额或购买行为
- 帮助防止欺诈
- 分析营销活动的有效性
- 促进客户获取和保留
- 提高供应链效率
这能让你对数据分析在现实世界中的运用有些了解。
03 数据分析师要做什么
第三部分，让我们看到数据分析师在日常工作中需要做些什么。
如果你考虑成为一名数据分析师，你也许会感到好奇 ，想了解你在这个领域要充当的角色和承担的责任。
这里我们根据具体的招聘广告，将解答你这方面的问题。比如谷歌的数据分析师岗位。
- 管理用户满意度调查的交付，并使用数据可视化软件报告结果；
- 与业务线所有者合作，制定需求、定义成功指标；
- 管理和执行分析项目，并评估结果；
- 监控实践、流程和系统，并确定改进机会；
- 将重要问题转化为具体的分析任务；
- 收集新数据以回答客户问题；
- 整理和组织来自多个来源的数据；
- 设计、构建、测试和维护后端代码；
- 建立数据流程，定义数据质量标准，并实施数据质量流程；
- 作为团队的一部分，评估和分析关键问题，用于制定未来业务战略的数据
以上列举了一些数据分析师在任何给定角色中所做工作。想了解更多，不妨试试搜索工作招聘网站：Linkedin、indeed、以及icrunchdata。
04 数据分析的具体步骤
下面我们开始具体看看数据分析的步骤。我们将列出数据分析师面对新项目时，要做的五个主要步骤。
第一步，定义要回答的问题。
你需要回答为什么要进行此分析，以及有哪些问题和答案。
在这一阶段，你将提出明确定义的问题，然后你将提出可以继续回答的假设或研究问题。接着要明确你需要哪种类型的数据，更重要的是数据来源于哪里。
例如，一个商业问题可能是，一旦免费试用期结束，客户就不会订阅付费会员。然后，你的关键问题就是，业务部门要实施什么样的战略来保留其客户群。
第二步，搜集数据。
有了明确的问题后，你准备开始搜集数据了。
数据分析师通常从主要来源或公司已有的内部数据中收集数据，例如CRM软件或者邮件营销工具。
还有次要或外部的来源，如开放数据源。可以包括来自门户网站的数据，比如谷歌趋势，也有来自世界卫生组织等国际组织的数据。
第三步，数据清洗。
一旦你得到了这些数据，你就需要把数据做好处理，准备好进行分析。
原始数据可能包含重复的异常或丢失的数据，这可能会扭曲数据的解释方式，这些数据全部需要去除掉。数据清理可能需要手动进行，需要一些时间，但如果想获得正确的业务洞察力，这一点至关重要。
第四步，数据分析。
关于实际分析，你如何分析数据将取决于提出的问题，以及你手头的数据。
一些常用的技术包括回归分析、聚类分析和时间序列分析，这只是举几个例子。
第五步，解释并分享结果。
此过程的最后一步是将数据转化为有价值的业务见解。
根据所进行的分析类型，你将以其他人能够理解的方式展示自己的发现，例如用图形或图表的形式。
在这个阶段，你将能够说出数据分析在最初的问题或业务挑战方面展示了什么。你还将与关键利益相关者合作，探讨如何将项目向前推进。这是一个很好的时机来反思和审视你数据的局限性，以及之后如何进一步分析。
在第四部分内容的基础上，我们将进入下一部分内容，了解真正成为数据分析师所需的技能。
05 数据分析师需要的技能
除了目前为止描述的角色描述和流程之外，数据分析员还应具备一定的技能和能力。
以下是成为数据分析师需要掌握的重要硬技能和软技能。
数学和统计能力
你需要一定的数学和统计能力。数据分析师要花大量时间跟数字打交道，因此你需要有数学头脑。
掌握编程语言
你需要具备一些编程语言的知识，例如Python、 SQL等。数据分析员依靠多种编程语言来完成他们的工作，这一开始可能令人生畏，但一切熟能生巧。
数据分析思维
你还需要具有分析的能力，这不仅仅是处理数字和分享数据，有时你还需要更深入地了解到底发生了什么，因此必须拥有分析思维。
解决问题的能力
请记住，数据分析是关于回答问题和解决业务挑战的，这需要一些敏锐的解决问题能力。数据分析师有各种各样的工具可供使用。你还需要知道该使用哪一个，以及何时使用。
出色的沟通能力
你还需要出色的沟通能力，一旦收集了数据以获得有价值的见解，能够分享你的发现非常重要，这样才能使业务受益。
数据分析师与关键业务利益相关者密切合作，负责向这些利益相关者以及整个公司分享他们的见解。因此，如果你正在考虑成为一名数据分析师，你需要熟悉这方面的工作。
本文中总结了作为数据分析师所需的一些关键硬技能和软技能，希望这对你有所帮助。
下面分享一些数据分析的资料，有兴趣可以点击下方地址：
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