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数据分析师有哪些技能要求?

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标签: 数据分析师 数据分析师技能要求
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1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务,即熟悉行业知识、公司业务及流程,最好有自己独到的见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析的结果只会是脱了线的风筝,没有太大的使用价值。

2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求,比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导,如果不熟悉管理理论,就很难搭建数据分析的框架,后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,并能灵活运用到实践工作中,以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有:对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有:相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论,而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具,面对越来越庞大的数据,我们不能依靠计算器进行分析,必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点,使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问,如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等,都需要掌握一定的设计原则。

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    数据挖掘具有哪些特点?
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    1、基于大量数据:并非说小数据量上就不可以进行挖掘,实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。但是,一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律,另一方面来说,小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。

    2、非平凡性:所谓非平凡,指的是挖掘出来的知识应该是不简单的,绝不能是类似某著名体育评论员所说的“经过我的计算,我发现了一个有趣的现象,到本场比赛结束为止,这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合!”那种知识。这点看起来勿庸赘言,但是很多不懂业务知识的数据挖掘新手却常常犯这种错误。

    3、隐含性:数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识,而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具,例如报表和OLAP,完全可以让用户找出这些信息。

    4、新奇性:挖掘出来的知识应该是以前未知的,否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识,才可以帮助企业获得进一步的洞察力。

    5、价值性:挖掘的结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。有人说数据挖掘只是“屠龙之技”,看起来神乎其神,却什么用处也没有。这只是一种误解,不可否认的是在一些数据挖掘项目中,或者因为缺乏明确的业务目标,或者因为数据质量的不足,或者因为人们对改变业务流程的抵制,或者因为挖掘人员的经验不足,都会导致效果不佳甚至完全没有效果。但大量的成功案例也在证明,数据挖掘的确可以变成提升效益的利器。

    数据分析思路都有哪些?
    刘老师 数据分析师

    1、趋势分析

    最简单、最常见的数据分析方法,一般用于核心指标的长期跟踪,比如点击率、GMV、活跃用户数。可以看出数据有那些趋势上的变化,有没有周期性,有没有拐点等,继而分析原因。

    2、多维分解

    也就是通过不同的维度对于数据进行分解,以获取更加精细的数据洞察。举个例子,对网站维护进行数据分析,可以拆分出地区、访问来源、设备、浏览器等等维度。

    3、用户分群

    针对符合某种特定行为或背景信息的用户,进行特定的优化和分析,将多维度和多指标作为分群条件,有针对性地优化供应链,提升供应链稳定性。

    4、漏斗分析

    按照已知的转化路径,借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。例如将漏斗图用于网站关键路径的转化率分析,不仅能显示用户的最终转化率,同时还可以展示每一节点的转化率。

    5、留存分析

    留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型,考察进行初始行为的用户中,有多少人会进行后续行为。衡量留存的常见指标有次日留存率、7日留存率、30日留存率等。

    6、A/B 测试

    A/B测试是为了达到一个目标,采取了两套方案,通过实验观察两组方案的数据效果,判断两组方案的好坏,需要选择合理的分组样本、监测数据指标、事后数据分析和不同方案评估。

    7、对比分析

    分为横向对比(跟自己比)和纵向对比(跟别人比),常见的对比应用有A/B test,A/B test的关键就是保证两组中只有一个单一变量,其他条件保持一致。

    8、交叉分析

    交叉分析法就是将对比分析从多个维度进行交叉展现,进行多角度的结合分析,从中发现最为相关的维度来探索数据变化的原因。

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