楼主: galaxy_mm
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[统计软件] 数据分析师资格证书好考吗_数据分析师   [推广有奖]

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我心孤独 在职认证  发表于 2016-10-21 16:59:58
数据分析师分布在不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测。数据分析师需要敏锐的数字洞察力,因此,统计、会计、保险、工程经济、金融、数学、计算机等专业的同学对这个行业有明显优势,但其他行业的同学如果对这个职业感兴趣,通过日常学习,掌握一些统计必备技能,亦可以从事此类工作.

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临时同居 在职认证  发表于 2016-10-24 11:08:49
这是一个用数据说话的时代,也是一个依靠数据竞争的时代。目前世界500强企业中,有90%以上都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务,建立数据部门,培养数据分析团队。各国ZF和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源,数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。

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good1234 学生认证  发表于 2016-10-24 17:19:17
良好的表达能力:数据分析师有个天然的优势,能够直接和老板打交道,这就要求你能站在老板的层面来表达。把一堆堆的数据,很好的呈现给业务人员,帮助他们做出正确的决策。

  快速动手能力:业务人员提的数据需求,巴不得下一秒都拿到。

  数据分析的专业能力。

  兴趣是可以培养的,既然愿意看这篇文章,说明有兴趣。理解、表达、动手能力,是要有意识的训练。数据分析的专业能力,是可以通过学习提升的。

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美国队长2 在职认证  发表于 2016-10-25 10:23:38
数据分析师一方面要和业务人员打交道,满足业务人员的数据需求,另一方面,要借助 ETL 工程师建模好的数据,以及数据平台工程师开发的平台,来更高效的完成工作。

有些公司在人员紧缺的情况下,会把 ETL 工程师要做的工作,也安排给数据分析师,这样对数据分析师的开发能力和建模能力,就会有更高的要求。最后一点是提供洞察,前面的工作更多的是被动的,数据分析师还要主动的发现数据中的异常,将这些异常指导业务。

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楠楠之音 在职认证  发表于 2016-10-25 17:10:52
数据分析师一方面要和业务人员打交道,满足业务人员的数据需求,另一方面,要借助 ETL 工程师建模好的数据,以及数据平台工程师开发的平台,来更高效的完成工作。

有些公司在人员紧缺的情况下,会把 ETL 工程师要做的工作,也安排给数据分析师,这样对数据分析师的开发能力和建模能力,就会有更高的要求。最后一点是提供洞察,前面的工作更多的是被动的,数据分析师还要主动的发现数据中的异常,将这些异常指导业务。

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我愿一生孤独 在职认证  发表于 2016-10-26 09:51:32
围绕数据分析,主要有六种角色。从平台建设线上,包括:
  数据平台工程师:负责数据平台的研发,牵涉到从数据采集到分析的相关组件开发。
  数据挖掘工程师:利用机器学习/数据挖掘相关技术,研发算法模型,用于个性化推荐、用户画像、精准广告等。
  数据产品经理:把数据相关的需求抽象为数据平台的功能产品。
  从数据流向的角度,包括:
  ETL工程师:把工程团队的模块产生的数据,不管是日志、数据表,还是埋点的数据,进行清洗、转换,建模成利于数据分析的数据。ETL是Extract–Transform–Load的缩写。
  数据分析师:利用ETL工程师处理好的数据,满足业务人员的数据需求。
  业务人员:产品、运营、市场、管理层等,因为产品改进、运营活动、商业决策等,有数据需求。

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心从未停止呼吸 在职认证  发表于 2016-10-26 16:26:15
要成为高级数据分析师的话,一方面是要强化对业务的理解,最好是做到通过数据分析帮助公司决策方向,或者说促进企业快速增长。另一方面,要加强机器学习/数据挖掘的专业知识学习,将机器学习成为数据分析的手段。比如预测用户的流失,对用户进行自动分类等。你能提供的价值就大不相同了。 最后,要强调的是,数据分析师是一个实践的职位,要在实际项目中不断的训练,才能成为高手。

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浪子彦青 在职认证  发表于 2016-10-28 20:01:42
数据分析师的工作就像是一个化腐朽为神奇的过程,一本大数据有关的书里说大航海时代一个聪明人买来很多船只的航海日志,从里面提取出各种事件(比如什么时间、什么地点、什么天气、遇到什么洋流……)。这些事件就是多维数据,积累到一定程度以后,他搞出一个可以按个性化维度检索信息的“书”,比如可以帮助推测今年夏天适不适合去南美、如果适合走哪条航线最安全、或者走哪条航线最快速……

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人类群星闪耀时 在职认证  发表于 2016-10-29 09:53:58
不同行业不同公司对数据分析师的要求会很不一样,比如说银行做数据分析、建模会要求 SAS/SQL,而互联网行业数据分析只要会 SQL 就可以了。再比如说小公司可能会要求还会 R/Python 什么的,但是稍微中型一点的公司比如说 Facebook 只需要会 SQL 就行了。乍一看有点奇怪,但其实也不奇怪,因为大一点的公司基础设施做得好,很多事情比如说 A/B test 这种都自动化了,不需要专门写代码。

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逐梦的太阳 在职认证  发表于 2016-10-29 16:56:53
数据分析师在企业中的几种角色:

数据分析——助理分析师、分析师、高级分析师、资深数据分析/数据分析专家、商业分析师;

数据产品经理——我特别喜欢这种角度,我觉得真正的数据分析师,应该有产品的思维逻辑。因为不管你在做报表、报告、系统,那怕是一个简单的数据需求,你都可以理解为一种数据产品。(什么是产品?产品是解决目标用户的问题。请分析师都牢记这一点。)

数据挖掘——数据挖掘工程师、资深挖掘工程师;

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