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成为一名优秀的数据分析师需要什么条件?

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标签: 数据分析师 数据分析
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1、对上级:了解数据需求。最核心的是搞清楚领导对数据工作的满意/不满意点。用小本子记下来,交办了多少项事情,紧急程度如何。这样每周汇报完成了多少。慢慢做不等于闷不吭声做,越是见效慢的工种就越得分阶段的、日常的汇报进度。不然,领导看不到进展,就会以为新招一个人来了也没啥起色,就会心生怨念。大部分悲剧都是从这里开始的。

2、对业务部门平级:了解业务背景。业务流程自然要慢慢熟悉,之前发生过哪些重大业务动作要逐步了解。这些和构建分析思路,解答问题有重大关系。暗中观察不同部门对数据的态度,后续合作的时候,可以有针对性的。

3、对技术部门平级:了解数据流程。数据采集-清洗-存储-BI开发-维护,每个环节上都是谁在干,情况如何。要一一整明白。以后大家常在一起干活,关系自然要维护好。

4、对下级(如果有):先别急着摆官威,先整明白现有的数据需求(报表/专题/BI)种类,用途,日常工作中下级有什么困惑。已经吃过饼的人,才最知道饼的滋味。别被老板画的大饼忽悠了,多听听基层真实情况,可以让自己更好理解形势。

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    1.描述型分析:发生了什么?

    这是最常见的分析方法。在业务中,这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。

    例如,每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单,获取大量的客户数据。了解客户的地理信息,就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具,能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

    2.诊断型分析:为什么会发生?

    描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据,诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据,钻取到数据的核心。

    良好设计的BI dashboard能够整合:按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能,以便更好的分析数据。

    3.预测型分析:可能发生什么?

    预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值,或者是预估事情发生的时间点,这些都可以通过预测模型来完成。

    预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。

    在充满不确定性的环境下,预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

    4.指令型分析:需要做什么?

    数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析,来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下,指令型分析不是单独使用的方法,而是前面的所有方法都完成之后,最后需要完成的分析方法。

    例如,交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素,来帮助选择最好的回家路线。

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