近几年来,随着人工智能、大数据的兴起。数据分析师、数据挖掘工程师几乎成了高薪职位的代名词,不过很多人并不太清楚数据分析师的岗位职责和能力要求。今天我们就来聊一聊,企业数据分析师、数据挖掘工程师到底需要哪些能力储备?
具有从大数据分析及数据科学中获取独特见解的公司,可以拥有关键信息优势,从而在第四次工业革命(也称为数字时代)中蓬勃发展。
我今天分享的主题是一个数据分析师如何被滋养,思考我们如何从外界获得成长的资源,以及如何去培养自身成长的能力。 就我的经验而言,数据分析师还是分为四个阶段:助理数据分析师、初级数据分析师、中级数据分析师
TA说:之前我在回答里写过,数据分析师和圣骑士职业很相似,都需要“门门通”。最近,我尝试对数据分析师的能力和工具体系进行梳理,以下内容为一家之言,仅供参考。
文章来自天善智能大数据社区 www.hellobi.com 博客专栏 陈丹奕 欢迎更多在大数据、数据分析、数据挖掘和商业智能 BI 领域的一线技术爱好者、咨询顾问、CTO等加入 www.hellobi
大数据时代到来,如何从数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识,为决策层的提供有力依据,为产品或服务发展方向起到积极作用,有力推动企业管理的精益化,对于每个企业都意义重大,而这些工作,大多需要数据分析师才能完成,但如何才能成为一个合格的数据分析师呢? 我这里提四个方面,如果你是一个新手,想从事数据分析师这个职业,那么,你可以看看,当然如果你是个分析老鸟,在苦恼如何更进一步,也可以看下,可能于你也有益哦,数据分析师学无止境,总在痛并快乐着。 Part 1 数据分析师的基本素质 数据分析师最需要的基本素
数据中台是中国本土诞生的一个名词,很多企业在“什么是数据中台”和“我要上XX中台”徘徊。其炒作程度跟当年的“大数据” 一词有的一拼,如果用Gartner的炒作周期图来看,数据中台目前已经逼近炒作的顶峰。
“大数据”时代到来了吗? 潮流是一股可笑又可敬的力量:今天,如果打开任何媒体,要是不提“大数据”,恐怕都不好意思出版。这股潮流,铺天盖地,连国家领导人都不例外。问题在于:为什么人人言必称大数据? 数据的价值,随着数据量的几何级数增长,已经不再能够通过传统的图表得以显现,这正是为什么商业智能还没来得及流行,便已被“数据分析”挤下舞台。因为,价值隐藏在数据中,需要数据分析方可释放这些价值。数据分析能力的高低,决定了价值发现过程的好坏与成败。可以说,没有数据分析,“大数据”只是一堆IT库存,成本
针对面试数据分析岗位方面的问题,上次我们已经从自我定位、面试自我介绍以及薪资这几个角度分享了一些技巧和方法。
今天分享一篇来自于李启方老师(公众号:数据分析不是个事儿)关于数据分析师求职面试经验帖,以下为分享原文:
又到了周一AI的话题,上周聊了AI对数分冲击的一个侧面,今天从另一个方面来聊聊AI是如何提升数分狗的学习效率的~
资深数据分析师,戴文波特在《哈佛商业评论》上的撰文《数据分析师的崛起》中提到,大数据时代的到来意味着处理庞大的数据将会在每个人的工作中,占有越来越大的比重。因此,对经理人和员工来说,数据分析和数据认知能力将变得无比重要。 此外,《埃维诺调查》中的一次报告结果显示,超过百分之六十的管理者认为他们的员工需要提高分析能力去将数据转化为洞察力和商业价值。许多行业的高管都已注意到了数据分析的重要性,并认为数据分析能力及数据分析人才是企业发展的必需品。而在真正通过数据为企业做出贡献这个问题上,分析,很多
不少中国企业通常把「数据和分析」作为一个 IT 名词。而 Gartner 的研究发现,「数据分析」这个话题已经变成越来越多的业务层面的讨论。去年,Gartner 提出:数据分析能力实际上是一项业务能力。
数据分析报告是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告,把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的呈现出来,供决策者参考。 一份好的数据分析报告,首先要有好的分析框架,并且图文并茂,层次清晰,能够让阅读者一目了然;其次需要有明确的结论;最后需要有建议或解决方案。
随着数据科学行业的火热,大量跨专业、跨行业人才涌入,数据分析的门槛究竟将会提高还是降低?
众所周知,精通Excel不叫精通数据分析,会讲述啤酒与尿不湿的案例并不代表你能洞悉数据,PPT做得漂亮也并不能为你的数据分析能力加分……我们做数据分析是为了能以量化的方式来分析业务问题,并得出结论。其中有两个重点词语:量化和业务。
五一跟朋友出去玩,听他晒自己Q1绩效,我羡慕不已。 他入职腾讯一年半,上个月就拿了3倍工资作为绩效奖励。据他所说,这都是小意思,其他大厂还有更高的...... 相信不少打工人都有一个大厂梦,可是数据分析、产品、运营人想进大厂,应该有哪些准备呢? 为此,我特意研究了各大招聘网站将近百份招聘需求,发现几乎所有的中、高阶产品、运营和市场岗位,都对数据分析能力非常重视。 由此可见,数据分析能力已经成为职场人的刚需。 但是一提数据分析,90%以上的互联网人都觉得无从下手。知识点零散、学习起来毫无头绪,有的人花了很多
作者 CDA 数据分析师 『写在前面』 “每个人都需要具备数据分析能力”当被问及对数据分析的理解时,王武佳老师这样说到。 『人物介绍』 云幕后创始人 王武佳 2005年毕业于上海财经大学统计学,从事
”数据分析师作为一个出现时间不长的工种,大数据时代下,成为螺丝钉还是成为龙头,需要尝试新的可能。” ◆ ◆ ◆ 数据分析师的职业规划 数据分析师手中拥有一座宝藏。作为滴滴出行数据分析团队的负责人,刘普成发现了数据分析师通往卓越的秘诀:视野。数据分析提供了这样一种可能:它不是简单的技术工种,它是最具有潜力的一项工作,背后蕴藏着相当多的机会。 刘普成是中国最懂互联网数据分析的人之一。北大ccer硕士出身,做过公务员,这位业界资深的大牛,曾先后任职于百度、豆瓣、豌豆荚,对产品、设计、运营等互联网业务有着深刻的
在看完本文后,你将对数据分析有更好的理解,而且将了解到作为数据分析师,你需要做些什么,以及该如何进入这个领域。
顶级的数据分析师一定会在数据变现最牛逼的行业里存在,比如金融风控或者数字广告行业,这些业务是真正的数据驱动,因为数据上差一点点,效益就会差一大截。
在做人力资源数据分析的过程中,很多HR的小伙伴都在追求数据分析如何支持业务,数据分析的结果,数据分析的解决方案如何给业务进行赋能,提升业务的岗位技能,最终提升业务的绩效。
近年来,越来越多的人选择大数据行业,只看到了大数据行业前景不错、薪资待遇不错,而且培训项目、机构众多,各大名企对于大数据人才的需求也不断上涨。 但是没有对岗位和自身进行合理评估,求职或者入职之后或许才发现其实跟自己想的也许不一样。在入行数据分析或者任何一行之前,你都要好好思考这些问题:我希望进入哪些行业呢?这行业有前景吗?需要什么样的知识结构?符合我的兴趣方向吗? 📷 1、职业爱好:分析需求、写代码、与人沟通、探索未知是你喜欢的吗? 2、思考能力:如何根据数据推演、分析、提出解决方案,这常常需要你脑洞大开。
大家都知道,对于产品经理的岗位要求的能力还是比较多的,如果我们对这些能力,按照硬技能和软技能进行分类的话,就有且不止以下这些能力: 软技能:沟通能力、决策能力、逻辑分析能力、执行力、项目管理能力等; 硬技能(工具能力):文档能力、Visio、Axure、Mindmanger等;那么,今天,我们要再讨论讨论产品经理的另一种非常重要的能力---数据分析能力。 何为数据分析 现在的软件开发,都讲究小而美,单点突破,快速迭代。那么我们在快速迭代时,就要用到数据分析,通过用户使用数据来分析
大数据催生数据分析师 薪酬比同等级职位高20% 随着大数据在国内的发展,大数据相关人才却出现了供不应求的状况,大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。大数据分析师是做什么的?阿里巴巴集团研究员薛贵荣就曾表示,“大数据分析师就是一群玩数据的人,玩出数据的商业价值,让数据变成生产力。”而大数据和传统数据的最大区别在于,它是在线的、实时的、规模海量且形式不规整,无章法可循,因此“会玩”这些数据的人就很重要。有媒体报道,在美国,大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元,而国内顶尖互联
人们对大数据兴趣激增,数据分析团队也显得供不应求。大数据能让企业变得更有效率,提升整体的竞争力。具备高级数据分析能力的公司已经找到了构建长期优势的方法。例如联邦快递在过去几年里就已经靠内部的专业数据分
人们对大数据兴趣激增,数据分析团队也显得供不应求。大数据能让企业变得更有效率,提升整体的竞争力。具备高级数据分析能力的公司已经找到了构建长期优势的方法。例如联邦快递在过去几年里就已经靠内部的专业数据分析团队强化了收入、减少了成本,从而创造并保持了竞争优势。沃尔玛能成为全球最大、最成功的零售商,也和它强大的数据分析能力密不可分。 不过,组建数据分析团队并非易事。首先,许多公司内部缺乏相关的知识与经验,无法组建数据分析团队。另外,数据分析专业人士的市场需求也日益增加。《财富》杂志最近报道,“根据对人才市场的统
许多刚刚接触数据分析的人或者转行想从事业务类数据分析的人来说如何学习才能学以致用,是一个尤为重要的问题,结合我的亲身经历讲一讲我的一些总结及看法: 对于想从事业务类的数据分析的同学,不管是刚接触数据分析的非数学及统计专业的应届毕业生还是转行的同学,这之前,首先你要把自己打造成一个专业的数据分析人员的形象,因为相比于纯业务人员,你的数据分析能力是他们所欠缺的,但是他们的业务经验也是你不足的地方;这就需要你有专业的统计学知识,熟悉 SQL 语句,懂得几款数据分析软件;学统计基础推荐《商务与经济统计(原书第
GrowingIO 2017年 第3本电子书 《产品经理数据分析手册》 正式上线啦 点击【阅读原文】立即下载 升级你的数据分析技能! 本文选自 GrowingIO 《 产品经理数据分析手册》 ,根据张溪梦演讲内容整理编辑;原文发于GrowingIO 博客 和公众号,授权大数据文摘发布 / 转载 。 本文作者:张溪梦, GrowingIO 创始人 & CEO,原 LinkedIn 商务分析高级总监。张溪梦先后服务过EPSON、eBay、LinkedIn 等硅谷明星企业,有着 14 年的数据分析、用户增长经
人们对大数据兴趣激增,数据分析团队也显得供不应求。大数据能让企业变得更有效率,提升整体的竞争力。具备高级数据分析能力的公司已经找到了构建长期优势的方法。例如联邦快递在过去几年里就已经靠内部的专业数据分析团队强化了收入、减少了成本,从而创造并保持了竞争优势。沃尔玛能成为全球最大、最成功的零售商,也和它强大的数据分析能力密不可分。 不过,组建数据分析团队并非易事。首先,许多公司内部缺乏相关的知识与经验,无法组建数据分析团队。另外,数据分析专业人士的市场需求也日益增加。《财富》杂志最近报道,“根据对人才市场的
可以看出有能力,能力1,其实在Excel表中是有两个进攻能力的,但是在导入Tableau时,为了区分方便,自动转换成上图所示
最近流传一句话,不会数据分析的程序员,不是好程序员。 其实,不仅仅程序员,无论你未来准备从事什么职业:产品、运营、销售、HR、财务、金融、电商,还是做研发、系统架构,你都会发现,在数不清的岗位需求中,公司对数据分析的能力要求越来越普遍! 有人说,毕业生学数据分析很占优势,因为学得快 有人说,毕业生没有工作经验是优势,可以直接上岗… 有人说,数据分析行业前景好,薪资高,是工作的好选择… 有人说,学数据分析永不过时… 但!数据分析到底是什么?离我们远吗 恰恰相反,数据正在变得越来越常见,小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹,大到企业的销售、运营数据,产品的生产数据,再看看我们每天在做的事情,上知乎、上微博、逛淘宝,上Google,所有的地方都是高度需要数据分析 数据分析当然重要,一般单位还是用excel表格在统计数据 而数据分析,就是就是将数据的价值最大化 借助数据来做决策,而不是盲目地拍脑袋
我们随机打开招聘网站,随机抽取13家公司招聘数据分析岗位的要求。数据分析岗位薪酬分布:8-50k,岗位要求描述:总计61行,用词 2899个。
数据分析师作为一个出现时间不长的工种,大数据时代下,成为螺丝钉还是成为龙头,需要尝试新的可能。” 数据分析师手中拥有一座宝藏。作为滴滴出行数据分析团队的负责人,刘普成发现了数据分析师通往卓越的秘诀:视
一文学会如何做电商数据分析(附运营分析指标框架) 电子商务该如何做数据分析?如何数据分析入门(从各项指标表象进入) https://www.processon.com/outline/6589838c3129f1550cc69950
了解小编的读者应该知道,我在从事了一段数据分析师的工作之后,目前岗位的title已经换成了算法工程师。虽然两个岗位存在很大交集和共通之处,但无论是工作思维还是所需技术栈方面,也都存在很大差异。前期,一名读者在后台留言问我数据分析师转岗算法工程师的经历,今天本文就结合个人实际做以总结。
Froc寄语:数据分析师(或者时髦一些的说法是数据科学家),是公司不可或缺的重要组成人员,一家缺失数据分析师的公司,至少说明这家公司缺少数据驱动的意识,在未来竞争中,一定处于被动。一直以来,我致力于推进数据化运营,而数据化运营需要解决几个核心问题:
大数据时代,诞生了很多新兴岗位和就业机会。商业分析、数据分析、数据挖掘、数据科学.....一时间把大家弄得云里雾里,傻傻分不清的情况下干脆把这些人都叫“搞大数据”的。其实这些词汇是不同历史阶段的产物,彼此之间有很多交叉和融合的地方,普通人也许不必区分,但如果你想进入这个行业,那么有必要了解一下相关的知识。本文将通过几个简单的问答帮你了解商业数据分析师的前世今生。 Q1、商业数据分析师是做什么的? A:商业分析师能根据业务的需求,从数据中生成相应的报表,为决策提供支撑。相比其他的业务人员,他能更高,更广,
想成为 Facebook 水准数据分析师,有哪些必备的核心技能?经常有小伙伴在各种渠道问我,数据分析师怎么入门?应该读什么书?如何能成为被大公司认可的数据分析师? 经常有小伙伴在各种渠道问我,数据分析
以上是一位资深的数据分析师写的自嘲的段子,却是很多分析师的真实写照。在耀眼的职业光环下,数据分析师自身的成长,几乎是与孤寂相伴,在高级打杂中,锻造而成。
4月17日,有消息称亚马逊将于本周宣布退出中国,具体的时间待定。此后,亚马逊在中国仅保留两项业务,一是Kindle;二是跨境贸易,主营业务电商将全部退出中国。
“数据分析”是一个含义颇为宽泛的概念,并且,在这个数据化的时代,这个概念几乎是无处不在的。为了保证内容的有效性,在这里仅提供我了解的一些方面。 我接触的数据分析,主要是围绕互联网产品展开的。从数据采集前的规划,到采集过程(交互逻辑设计等),到回收数据的整理(机器层面和人工层面),与业务相联系的数据汇总,到后期的报告呈现(项目成果呈现),都有“数据分析”涉及。 对单一产品来讲,数据分析(非挖掘)的集中体现,往往在运营层面。一方面是日常数据的跟踪,另一方面是重大活动、市场策略、新版本上市时的数据监测。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 如今,数据分析俨然已成为一种基础工作,无论是哪个行业,做哪个方向的研究,都离不开数据分析! 学好数据分析,不仅可以帮助企业更好地开展业务,也可以助你在工作中脱颖而出,让科研成果得到更好地呈现! 所以,本期书单就和大家分享10本今年出版的数据分析好书,希望可以帮助你有效地利用数据分析,让数据更好地展示给大家! ---- 01 ▊《更好的数据可视化指南》 [美] Jonathan Schwabish 著 易炜 译 1本全面而专业的数据可视化宝典 5
我们生活在一个数据和分析可以为任何人所用的时代,你可以运用数据分析的威力找出什么可行,什么不可行,沿着最有效的路走向成功。
“做数据分析,不要建立一种以掌握的软件来给自己分级的心态,但是一定要用工具避免误入职业发展的歧途!”
10多年前,我大学毕业的那个年代,大部分同学最想做的是产品——那个时候产品改变世界嘛。
“这个数据分析,怎么就越干越糊涂了呢?转行以前,看着学习的书单很清晰,Excel,Sql,Python一点点学过来。可转行后反而迷茫了,越干越感觉自己在打杂”一位转行的同学向我抱怨道。实际上他不是唯一抱怨的一位,即使是一直在做数据分析的同学,也照样有一堆问题。诸如:
数据分析在现代决策过程中扮演着至关重要的角色。无论是企业管理、市场营销,还是科学研究,数据分析都为我们提供了洞察和方向,帮助我们在复杂多变的环境中做出明智的决策。然而,随着数据量的不断增长和分析工具的日益复杂,数据分析师面临的挑战也日益增多。在这种背景下,自省变得尤为重要。定期自省不仅有助于提升个人技能,还能确保分析工作的准确性和有效性。那么,为什么数据分析师需要定期自省?自省又能带来哪些具体的好处呢?
“数据分析师”这一职业,哪怕你对他的具体职责不够了解,但随着大数据这一行业日渐的与我们现实生活息息相关,你也一定在某篇文章或新闻上有听说过它。
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