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雷达卡
这篇文章内容很长…
一共分为四个篇幅
1、数据分析行业分析篇 数据分析师求职面试——数据分析行业分析篇https://bbs.pinggu.org/thread-11484671-1-1.html
2、职业礼仪篇 数据分析师求职面试——职业礼仪篇https://bbs.pinggu.org/thread-11484675-1-1.html
3、简历制作篇 数据分析师求职面试——简历制作篇
https://bbs.pinggu.org/thread-11484679-1-1.html
4、面试技巧篇 数据分析师求职面试——面试技巧篇
https://bbs.pinggu.org/thread-11484682-1-1.html
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在文章中，将先为大家介绍行业分析，特别是在CDA数据分析师的职业岗位中，针对数据的职业。目标是赋予数据生命、引导数据传递信息。将详细探讨数据分析在这个大领域中的定义、对未来生活的影响及其作用。
一、行业分析
在整个数据分析领域中，需要了解什么是数据分析以及它能够实现什么。先来看去年非常知名的大剧《长安十二时辰》，该剧讲述了一群恐怖分子计划袭击长安，易烊千玺饰演的部门负责人需要调查此案并阻止这次袭击。在整个过程中，数据分析师徐斌的角色尤为重要，他反复强调大案读数的概念，即让数据说话、有生命力。这正是即将从事的数据分析师或大数据分析师这一岗位的核心，让数据能够说话。
除了《长安十二时辰》，另一部引发现象级的影片是国漫《哪吒》。这部影片在视觉和价值观上均具有强烈的冲击力，其版本不同于传统的《哪吒》，无论在形象设计，语言表达还是剧本设计上均忠于现代文化，其亮点之一就是让现代文化融入到动漫中，非常接地气，可以引领现象并带动市场。这正是数据分析的结果。
再来看去年引起轰动的流量大剧《陈情令》，该剧主演王一博和肖战与现代文化中的“小鲜肉”特征高大帅、大长腿相符，因此他们的角色和服装设计均关注目标群体的审美。这部剧的成功，证明了关注目标群体是数据分析最重要的特征。数据分析的目的就是要让数据为我们服务，为目标群体服务。
二、数据分析的特征数据
1、什么是数据分析？数据分析的作用？
在刚才看到的三部流量大剧中，可以看出数据分析在很多直观的应用场景中起到了重要作用。那么接下来来谈一下数据分析的特征。数据分析依靠统计学方法，让原本没有生命力的数据产生逻辑思路，将各种不同类型的数据结合起来，形成行为组织方案。可以将大量的数据摆在一起，将各种逻辑连接起来，形成决策方案，指导下一步的行动。这正是数据分析的魅力，也是数据时代的魅力所在。
2、数据分析的类型
当提到数据分析时，需要了解哪些主要类型呢？首先是探索性数据分析，其主要特征是通过假设性的检测手段，预测未来可能发生的情况，并利用现有信息来规避风险。例如金融行业的风险控制，在分析客户的财务状况后，评估是否可以贷款给客户。
其次是定性数据分析，需要注意不要将数据单纯地局限于数值。数据可以是人、形态、情节、故事、图片或新闻等。在分析不同类型的数据时，将它们结合起来，并制定出相应的行动方案，可避免某一种数据对结果产生不准确的影响。例如在预防新冠状病毒传播方面，需将所有相关数据汇总，然后规划制定相应的防疫方案。
另外还有离线数据分析和在线数据分析。离线数据分析是将以往在线的遗留数据进行汇总，制定出相应的营销计划。例如在剁手节期间，阿里等电商平台通过离线数据分析预测盈利情况，并制定相应的营销策略。在线数据分析则需要实时地将在线产生的数据进行汇总分析，以便识别各类人群的观点和娱乐偏好，并创造更多价值。例如抖音、快手等视频类平台每天产生大量的在线数据，通过在线数据分析可了解何种娱乐产出可创造更多价值。
以上即是目前数据分析时代主要的几种数据分析类型，无论是探索性数据分析、定性数据分析、离线数据分析，还是在线数据分析，都与生活息息相关。
3、数据分析的方法
在讨论数据分析的方法时，必须强调的是，数据分析可以轻松地将无生命力的数据赋予视觉性和生命力，使更多的人能够理解并得出数据要表达的意思。这些方法主要包括列表法和作图法两种。
列表法是最常用的数据分析方法之一，通常使用Excel表格等工具将阿拉伯数字排列在表格中。通过数字之间的逻辑关系，可以找出数据的问题，并确定解决方法。然而，在处理大量数据，或包含多层级和逻辑复杂的数据时，列表法已经无法胜任。
需要更多的辅助工具来帮助分析和理解数据，例如各种可视化的图片。通过图表和图片的配合，可以更直观地表达数据分析结果，告诉他人数据的含义、数据体现的结果以及需要采取的行动。这就是作图法，它是数据分析的另一种主要方法。
在未来的学习和应用过程中，要重视数据分析方法的优化和实践，继续探索更多高效和精准的数据分析方法，以更好地解决现实生活中的问题。
4、常见的数据分析工具
在进行数据分析时，常用的工具非常重要，因为它们是未来求职和面试中必不可少的技能表达内容。 在数据汇总方面，Excel 是最基础的数据库模型。可以将大量数据导入 Excel 中，然后通过导出 SPSS 进行数据预处理，方差分析，客户评分卡和客户画像等后续工作。对于存储大量数据，需要依靠数据库。MySQL 和其他常用的 SQL 数据库（例如 Oracle）是未来工作中经常使用的。此外，除了固定化数据之外，还需要将数据可视化。这时，可能会使用类似 PA、Power BI 或 Tableau 等工具。为了抓取互联网上的数据并将其汇总，需要编写爬虫程序。在这个过程中，通常会使用一种叫做 Python 的开发语言。当然，除了 Python 之外，还有其他方法。
5、数据分析的步骤/流程
数据分析一直被强调，那么常见的数据分析包括哪些常规流程呢？首先，在进行数据分析之前，需要确定收集数据的目的。可能有成千上万条数据，但只需要其中的一部分。因此，识别需求是第一步。第二步是开始收集数据。可以使用 Excel 或数据库等工具对所需的大量数据进行汇总。 接下来，需要对收集到的数据进行预处理和分析。这也是整个数据分析的核心阶段。在这里，需要清洗数据，确定哪些数据是有效的，哪些是伪造的，哪些是错误的。然后，需要将有效的数据形成逻辑，为未来的决策指明方向。一旦完成了数据分析并知道了如何处理数据，需要向周围的同事或公司负责人传达数据报告。这就是依靠的输出工具。主要的输出方式包括使用 PPT、Word 或其他文本工具，也可以使用视频向客户、服务部门和同事展示整个数据分析过程。在数据分析的各个阶段，需要让数据说话并将其可视化呈现。最终形成的数据可视化和分析报告非常重要。
因此，常见的数据分析流程包括以下四个步骤：
在没有数据时，需要确定收集什么样的数据。这个过程被称为识别需求。
收集数据。一旦知道需要收集哪些数据，可以开始收集它们了。
进行预处理和分析。这是整个数据分析的核心阶段。需要清洗数据并确定有效的数据，并将其形成逻辑以指导未来的决策。
输出报告。最后，需要将数据说话并将其可视化呈现，生成数据分析报告并向同事和公司负责人传达未来的战略和解决方案。主要输出工具包括 PPT、Word 等文本工具，也可以使用视频展示数据分析过程。
6、数据分析的作用
数据分析在日常生活和职场中扮演着重要角色。如果我成立了一个企业并组建了一个数据分析部门，它能为企业做什么呢？作为一名数据分析师，在企业中主要的作用是指导运营策略，为企业运营者提供战略或运营方案的策略。
经历过三国时期故事，魏蜀吴为统一土地而进行各种征伐。那个时代有一个人物叫诸葛亮，他的同样身份是军师。在三国时期，军师实际上通过复杂的数据分析产出每一个计策。如果想要制定计策，首先需要了解竞争对手的性格、经济实力、军事实力、地理、天气、文化等信息。所有这些信息将被逻辑组合在一起，以确定下一步的决策和使用哪种计策。例如，诸葛亮在赤壁之战中选择了草船借谏的计策，因为他知道曹操是一个多疑的人，在大雾天气下，曹操不会轻易出战。同时，曹操也是一个很精明的人，知道在水上作战用弓箭是最有效的杀伤工具。因此，在大雾天气下，曹操听到对方的敌舰袭来，他不会派过多的军舰直接应敌，而是使用弓箭射击。诸葛亮通过数据分析和逻辑分析，得出了一个能够打赢这场战斗的计策。
现在，数据分析师的主要任务是告诉企业需要做什么、怎么做以及未来的风险。无论是在制定运营策略还是决策方案方面，数据分析都扮演着核心角色，并且需要进行详细的数据叠加和逻辑分析。
7、数据分析在日常生活中的作用
数据分析在企业和日常生活中都扮演着重要角色。无论是在择偶还是旅行规划方面，数据分析都能为提供有价值的信息。
例如，在寻找另一半时，男生通常会希望找到白富美或大长腿，而女生则更倾向于高富帅。这些要求其实都是基于数据信息的逻辑组合，因为每个人都想找一个比自己更优秀的伴侣。男生更看重外表，女生更注重内在和经济实力。因此，对于女生来说，金钱已经成为了一个重要的内在特征。
在旅行规划方面，可以使用各种APP，如携程和同城，来帮助做出决策。首先，需要考虑自己的经济条件，以确定预算和旅游目的地。然后，可以选择适合自己预算的酒店和交通方式。没有数据分析，可能会被冲动驱使，导致出现不必要的麻烦和花费。
数据分析还在其他方面发挥着重要作用，如升学、医疗和就业。当面临中考或高考时，需要考虑自己的兴趣爱好、就业前景和专业知识结构等因素。这些都是数据信息，帮助做出正确的选择。
在企业中，数据分析也扮演着核心角色，帮助企业作出明智的决策。无论是制定战略还是制定运营方案，数据分析都是必不可少的工具。
数据分析是一个非常重要且必要的工具，在日常生活和职场中发挥着重要的作用。需要仔细思考并进行详细的数据分析，以便更好地做出决策。
三、常见数据分析岗位介绍
1、常见数据分析岗位名称
数据分析是指通过采集、清洗、加工和分析数据，发现数据背后的规律和趋势，并将这些信息应用到业务决策中。数据分析的作用是帮助企业更好地了解市场、优化产品、管理资源、控制成本等，推动企业的发展与创新。
作为一名数据分析师，需要具备以下能力和素质：熟练掌握数据分析工具和技术，具有良好的数据驱动思维能力和数据挖掘能力，熟悉相关业务领域的知识，能够将数据分析结果转化为可执行的业务策略，良好的沟通和表达能力，具有团队合作精神和适应能力等。
常见的数据分析岗位包括数据运营、数据分析、数据算法、数据建模、数据挖掘等。其中，数据运营和数据分析更偏向于业务型人才，注重对业务逻辑的掌握和数据方案的实施；数据算法、数据建模和数据挖掘更偏向于核心底层技术人才，要求具有较强的数学能力和函数运算能力。
数据分析在各个行业中都具有重要的应用价值。金融行业对数据分析的依赖最为强烈，需要通过数据分析来进行投资和风险控制、股票和债券分析等；文娱行业需要通过数据分析来进行票房分析、舆情分析等；互联网电商行业则需要通过数据分析来进行销售量分析、商品分析等。对于不同行业的数据分析岗位，需要具备相应领域的知识和技能，以更好地满足行业需求。
2、常见数据分析职位体系
在数据分析的职位体系中，可以将其分为两大类：技术型的数据分析工程师和业务型的数据分析师。在CDA的课程中，更多地是培养业务型的数据分析师。当然，在后期的课程中，也会开设建模和算法的培训，这可以进一步提高数据分析能力，使业务分析更加准确有效。
作为数据分析师，业务型的数据分析师首先需要熟悉相关的业务领域知识，掌握常用的数据分析工具和技术；其次需要具备数据驱动思维和数据挖掘能力，能够将数据分析结果转化为可执行的业务策略；最后需要具备良好的沟通和表达能力以及团队合作精神，能够为企业的发展和创新做出贡献。
另一方面，技术型的数据分析工程师需要具备专业的技术技能，比如数据库管理、数据清洗和处理、数据建模和算法设计等。需要能够独立思考并解决技术问题，同时也需要具备项目管理和团队协作的能力。
数据分析的职位体系是多样的，可以根据不同的能力和兴趣自主选择。CDA将根据行业需求不断完善教学内容和课程，帮助学员更好地提升分析能力。
3、常见数据分析岗位要求
要了解常见数据分析岗位的要求，而这些要求通常都需要掌握一些常见工具。有些学生可能会选择性地学习，但是从就业和未来职场发展的角度来看，建议尊重市场需求，认真学习课程中设定的工具。这些工具具有普适性和通用性，因此在课程中需要设定相关模块。即使某些学生对某些工具不感兴趣，也应该认真学习，因为这是进入数据分析行业的理论基础，缺一不可。当然，根据学习能力和特长，可以选择深入学习某个工具或领域。常见的工具包括 Excel、word、SPSS等，常用的算法包括 Python、Hadoop等，建模可以用RE、Redis、r语言Python或SQL。虽然有些工具可能已经比较老，但是目前市场上仍然有很多企业在使用，因此仍需学习。
四、数据分析的未来
1、数据分析适用于所有行业
数据分析是一个重要且广泛应用的领域，在互联网、电商、生产制造、医疗等所有行业中都是必不可少的。未来，数据分析的生存空间和发展空间将会很大。回顾人类工业革命的历史，第四代工业革命的核心将会是大数据，因为在信息量成为天文数字的时代，进行决策时都需要依靠数据分析来参考、思考和输出。因此，数据分析将是第五代工业革命的核心技能，未来的发展也将属于数据分析这个领域。欢迎所有有兴趣的同学来从事数据分析相关的岗位，因为数据分析是未来的必备技能，是属于数据的时代。
2、数据分析职业目标
数据分析在职业生涯发展中的最高职业目标，包括首席数据官和首席信息官。作为企业发展中的核心部门，数据部负责为整个集团、公司提供大量的数据解决方案，以及信息分析和业务分析等多个方面。针对一个特定行业，数据部需要协助企业制定未来战略、投放广告、代言人选、产品特征等方面的决策，并通过挖掘数据来形成解决方案。相信在 CDA 学习过程中，每一名同学都能够扎实地学好每个工具，从而在未来成为首席数据官、首席信息官这样的核心职位。
3、数据分析行业的未来
数据分析行业从业位空缺到日渐升温的现状，每年的投入都呈倍增的状态，市场对于数据行业的投入也愈加增加。作为一个指向性的功能岗位，数据分析已经成为所有行业必不可少的存在。无论是在决策前做一套数据分析的解决方案，还是将不同行业的数据进行汇总形成自己独特的解决方案，数据分析都为无生命数据和信息说话提供了可能。在未来，首席数据官、首席信息官是数据分析职业的 highest-level 目标，他们需要不断融合大量数据，找到行业的爆发点并成为领军者。因此，选定一个合适的行业、踏实做好自己的本职工作，将有助于在职场中实现未来成功。最后，数据见证历史，分析指明方向，数据分析也将助力职场成就未来。
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