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        想華麗轉行數據分析師?這些你必須知道!
        發布時間:2022-06-06 14:30:52      點擊次數:1034

        作為一名渴望能成功轉行數據分析的人,你是否會有這些疑問:

        “非本專業想轉型做數據分析,有救嗎?”

        “數學不好,英語不好,想學數據分析,有救嗎?”

        “不懂數據分析師到底是干嘛的,還要堅持嗎?”

        別急,等看完了下面的內容,你就會有自己的答案。

        轉行數據分析是個老生常談的話題,想要轉行數據分析的人很多,其中有些人的工作和數據分析沾邊,有的人工作和數據分析八竿子打不著,那是什么原因促使這群人聚在一起轉行數據分析呢?大致的回答都是因為看好大數據的發展前景,并且薪酬待遇非常不錯。

        由于互聯網的崛起,每天都會有大量的數據產生,“拍腦袋”做決策已經無法滿足企業的需求,依靠數據分析進行科學決策才是實現一個好的決策的根本,這就催生了各種數據分析的需求。

        那么,數據分析師到底需要擁有哪些技能?轉行數據分析應該知道哪些?如何快速成為數據分析師?這是想要轉行數據分析人的共同疑問。

        本文針對想要轉行數據分析的朋友,做出一些轉行前應該了解的內容,讓你從一開始就走上一條平滑,輕松的數據分析之路。

        01

        了解數據分析師

        數據分析工作到底是做什么的?相信這是許多新人共同的疑問。

        數據分析師在百度百科里的定義是指,在不同的行業中,專門從事行業數據搜集、整理、分析,并依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。

        數據分析師這個職位,不同的公司,不同的行業,對于它的理解和工作內容都有所不同,比如:

        傳統行業,數據分析師的工作重點是做行業報告;

        小型企業由于人少,數據分析師做的工作比較繁雜,可能從數據采集和處理到數據產品搭建都屬于數據分析師的工作;

        大型互聯網公司則對崗位劃分比較明確,大部分時間都是在做產品和運營的分析工作,而數據處理等基礎準備則是數據專員來做。

        此外,大家還要關注一下不同公司對數據分析崗位的具體招聘要求,轉行的最終目的也是為了就業,對標崗位要求,就能知道一個數據分析師到底在從事哪些工作。

        02

        需要哪些能力

        軟素質:是否對數據分析感興趣,是否具有良好的自主學習能力與溝通表達能力。

        興趣是最好的老師!如果你對數據分析無感,在面對大量數據運算時感到頭疼,那可能入門數據分析對你來說非常困難。

        對于那些完全不了解數據分析的同學來說,轉行需要重頭學起,給自己留出一點時間,大概幾個月,也不要貪多,扎扎實實地看書或去參加一些專門的數據分析師技能的培訓課程,就能迅速掌握龐雜的知識體系與實戰案例。

        溝通表達能力不用多說,作為一名數據分析師,要將數據分析得到的結果進行可視化表達,與決策者進行有效溝通,利用數據分析結果進行有效決策,良好的溝通表達能力可以提高過程效率。

        硬技能:了解數據庫、數據倉庫、數據采集,Excel、SQL,Python 等。

        這里所列出來的硬技能是可以通過后期學習來具備的,所以初學者不用擔心。數據分析之所以成為大數據方向的熱門職位,就是因為它門檻很低,不需要任何基礎就能學。

        最后,為了更快、更好地轉行成為數據分析師,你還需要做好以下準備工作:

        積累某個行業的實戰經驗,數據驅動、精細化運營的經驗、案例等;轉行最好找個人帶、有人指導;去認識做大數據這塊的人,否則身邊的人脈關系會不斷否定你,打擊你。

        03

        職業方向和成長路線

        數據分析行業中崗位,大致分為四個方向:數據分析、數據挖掘、數據開發、數據產品。

        1)數據分析師

        從事數據采集、整理、分析,發現問題,分析問題,得出結論,為公司的決策層提供數據支持。

        2)數據挖掘工程師/算法工程師

        利用模型訓練數據,從海量數據中挖掘規律,預測或分類對象,對統計理論知識要求偏高。

        3)數據開發工程師

        設計、搭建并維護基礎設施,以提供數據收集、存儲、處理、計算等平臺。偏代碼開發,需要在代碼能力上彌補,但與純技術棧的程序員相比需要一定的大數據思維邏輯。

        4)數據產品經理

        主要負責以數據為導向提煉需求、設計、規劃、項目排期至項目落地,以及后期的產品改進和優化等。

        根據不同的工作經驗,數據分析師的工作內容也會有所不同:

        工作1—3年:提出一個企業面臨的問題,可以用數據進行回答,并能保證合理的數據結構、與處理問題的關聯度,以及,數據是對的。

        工作3—5年:有能力獨立完成高質量的數據分析報告,如產品規劃、市場活動等,可以cover住從前期規劃到中期細節完善再到后期評價分析的整個過程。

        工作5年以上:獨當一面的分析師,可以負責一個子產品(一組模塊)級別的項目,帶領一個團隊來全面解決問題,把控手下數據分析師的工作質量。技術方面,能掌控數據分析的整個過程,對數據采集、埋點、造型、進入數據倉庫的清洗有良好的手段??梢曰卮饠祿軌蚧卮鸬娜魏螁栴}。在這里,能與不能的定義邊界是,數據分析師用盡了 所有可以想到的辦法。

        04

        技能學習

        數據分析師需要具備的知識包括概率統計、數據庫基本操作、一定的數據分析知識,再深入一點,還會涉及到初級的機器學習知識。

        以python為例,你需要逐步了解這些核心技能:概率統計知識、Python基礎與網絡爬蟲、SQL數據庫知識、利用Python進行數據分析和可視化、機器學習基礎。

        為什么用python來舉例,如果必須要學習一門數據分析的編程語言,那我首推python,不僅是因為Python在數據分析領域非常流行,特別是在數據挖掘和機器學習等方面,更因為python簡單易用,非常容易上手。

        05

        心態歷練

        1)一定要用細心、耐心、和平靜的心態去做數據分析。

        數據分析是個細活,根據二八原則,其中數據的處理將占去數據分析中的八成時間,如果數據處理不當將影響接下來的分析,需要良好的心態減少犯錯誤的概率。

        2)具有獨立思考與換位思考的能力。

        數據分析并不僅僅是為了完成一些業務上面的數據需求和論證。數據分析者應該在理解企業現有問題的基礎上,要有自己獨特的見解,擴大自己的思考范圍,提升洞察力。同時要換位思考,從多角度看待數據和使用數據。不同的人,不同的角度看問題都能得到不同的效果。


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