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从零开始的毕业生正在发展到数据分析职位。您从什么位置开始?您应该直接申请助理数据分析职位。这样,您可以说下次退出时是数据分析师。如果您申请其他职位(例如销售),则将来切换到数据分析会更加困难。
至于准备,EXCEL的数据建模功能是必须的。其次是SQL。如果您仍然可以使用SPSS之类的工具,数据分析师教程,那将是非常有益的。
这些工具很*上手,至少对于面试而言。前段时间,我想更改操作的数据分析。在给他简历后,他说他**使用过EXCEL建模,**使用过SQL,也**听说过SPSS。没办法,为了确保客户的成功应用,我不得不对他进行临时培训。经过一天的训练,我基本上会见面。最后,他成功担任了一家互联网公司的数据分析师。
至于在Python或Excel中使用的VBA,这是IT部门所做的工作,需要花费更多的时间来学习。前者用于从网页中获取数据,而后者可进行编程以对数据进行操作。许多数据分析师职位不需要这些纯粹的IT技能。
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软技能(定义问题)
缩小分析范围是一项重要技能。如何摆脱复杂的问题并把握重点,需要良好的沟通技巧和对业务需求的充分理解。注意:避免向客户提交过多对解决核心问题无用的信息。此外,对公司和行业的了解将使此过程更加便捷。
了解观众(了解受众)
通常,数据分析师需要面对PM和CEO。因此,在准备演示文稿时,请注意回答双方关心的不同问题。对于PM,需要的是简单的装饰,如何在不同情况下做更多的干货来引入协作交互。在**执行官面前,有必要展示经过略微修改的PPT,并且对提供具体建议很重要。
要注意的另一点是沟通。面对数据分析师的读者很有可能没有技术背景。如何将专业术语翻译成商务语言非常重要。掌握某些数据可视化技能将使演示在此时更为有效。
强调结果(交付)
必须显示研究结果。如果仅是分析内容的步骤,而缺少结果的较终摘要,则很可能会延迟项目的进度。对于公司或项目经理而言,分析过程对他们而言不是重要的,并且分析结果以及针对该结果的任何合理建议或解决方案较为关注,因此为了更有效地促进项目发展,重点是结果很必要
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数据分析不仅仅是ESP(Excel、SQL、Python),不仅仅是操作跑数据的工具数据分析是一个假设-检验-结论-再假设的过程,代表了理性、严谨、缜密的思考过程数据分析需要思考的问题到底要怎么分析问题?到底分析什么结论?到底这个结论有什么用?【现实中的数据分析类型:往往只有鬼话和**,那么人话在哪里?】鬼话:内功心法,核心思维(对比法、流程法、切割法、象限、漏斗)**:子曾经曰过的(SWOT、PEST、5W2H、回归分析、相关分析、聚类分析etc)然鹅,相关分析:你只是计算出了一个相关系数而已啊,你分析了什么呢?聚类分析,你只是把数据堆成了几类,堆成一堆的原理是什么?它解释了什么呢?SWOT、PEST、5W2H、回归分析、相关分析、聚类分析,这些只是一些常用的分析问题技术,业务套路,真正的实战中,并不是只使用某个分析方法一路守得云开见月明,而是从源头到本质地去踪!所以,想决绝问题,需要的是全套的能力,并不是单一的操作技能举一个栗子:医院往往分皮肤科、它不叫化验科,因为化验完了就只是得到了一堆数据,一堆关于红细胞、白细胞、血蛋白等等的化验结果,那是不是红细胞低了就一定有病,不一定。我们做数据分析也是一样的道理,提数据就是呈现一个简单的结果报告而已,告诉你企业的销售额、转化率、活跃率、留存率是这个数字,这个数意味着我们的企业得了什么病,得了这个病是不是该治,大武口数据分析师,严不严重,这是一个很复杂的过程,这时候我们需要的是一个真正的医生!但是伯乐不常用,庸医处处见!庸医1号:模型崇拜者,算法狂热者,大数据信者,那么脱离业务的技术一定纸上谈兵的!