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数据分析师必备哪些素质?

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标签: 数据分析师 数据分析师必备素质
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1、态度严谨负责

严谨负责是数据分析师的必备素质之一,只有本着严谨负责的态度,才能保证数据的客观、准确。在企业里,数据分析师可以说是企业的医生,他们通过对企业运营数据的分析,为企业寻找症结及问题。

2、好奇心强烈

好奇心人皆有之,但是作为数据分析师,这份好奇心就应该更强烈,要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在数据分析师的脑子里,应该充满着无数个“为什么”,为什么是这样的结果,为什么不是那样的结果,导致这个结果的原因是什么,为什么结果不是预期的那样等等。

3、逻辑思维清晰

除了一颗探索真相的好奇心,数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。我记得有位大师说过:结构为王。何谓结构,结构就是我们常说的逻辑,不论说话还是写文章,都要有条理,有目的,不可眉毛胡子一把抓,不分主次。

4、擅长模仿

在做数据分析时,有自己的想法固然重要,但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的,它能帮助数据分析师迅速地成长,因此,模仿是快速提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法,而并不是说直接“照搬”。成功的模仿需要领会他人方法精髓,理解其分析原理,透过表面达到实质。

5、勇于创新

通过模仿可以借鉴他人的成功经验,但模仿的时间不宜太长,并且建议每次模仿后都要进行总结,提出可以改进的地方,甚至要有所创新。创新是一个优秀数据分析师应具备的精神,只有不断的创新,才能提高自己的分析水平,使自己站在更高的角度来分析问题,为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。

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    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。

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    分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中,如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类,根据情况向用户推荐关联类的商品,从而增加商铺的销售量。

    主要的分类方法:决策树、KNN 法 (K-Nearest Neighbor)、SVM 法、VSM 法、Bayes 法、神经网络等。

    2、聚类

    聚类指事先并不知道任何样本的类别标号,按照对象的相似性和差异性,把一组对象划分成若干类,并且每个类里面对象之间的相似度较高,不同类里面对象之间相似度较低或差异明显。我们并不关心某一类是什么,我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起,聚类是一种无监督学习。

    聚类的方法(算法):主要的聚类算法可以划分为如下几类,划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法。每一类中都存在着得到广泛应用的算法, 划分方法中有 k-means 聚类算法、层次方法中有凝聚型层次聚类算法、基于模型方法中有神经网络聚类算法。

    3、回归分析

    回归分析是一个统计预测模型,用以描述和评估因变量与一个或多个自变量之间的关系;反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征,产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数,发现变量或属性间的依赖关系。

    回归分析的应用:回归分析方法被广泛地用于解释市场占有率、销售额、品牌偏好及市场营销效果。它可以应用到市场营销的各个方面,如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。

    回归分析的主要研究问题:数据序列的趋势特征、数据序列的预测、数据间的相关关系等。

    4、关联规则

    关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系,即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则。

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