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2024年数据分析师还有前途吗?知乎大神是这么回答的。

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发表于 2024-7-28 01:14:29 | 显示全部楼层 |阅读模式

“数据分析师还有前途吗?”这个问题真的是年年都有人问。在各个自媒介平台搜一下“数据分析师”,关注这个问题的人非常多

简单说一下,数据分析入行难度不高,这行的底薪确实会稍好些,至于3-5年后的前途,就得看入行后怎么成长了。哪些说数据分析师天花板低,是由于她们基本去深入认识业务,深入地学技术。对于奋斗成长的人来讲,数据分析专家的这个天花板是非常高的,年薪50w都很普通。因此说,2024年还是要学数据分析的。

倘若你是数据分析小白刚好想学习数据分析,能够看下面的学习路线图。

怎样学数据分析?

数据分析的入门知识,大体分为以下这些内容,只要拿出你大学时啃高数的状态,每周夯实一个基本,三个月基本能学成。

数据分析思维

为何要学习数据分析思维?由于倘若咱们在分析一个问题前,思维缺失就会显现晓得问题出在哪里?学习数据分析思维就像是给大脑装了个GPS,当你面对一堆问题时,它就能帮你快速定位找到处理问题的方向。倘若这个思维,拿到数据就像是手里拿着一张地图,却不晓得怎么用,完全不晓得哪里开始。

常用的有些思维方式:

1、结构化思考

结构化思考是《金字塔原理》的核心观点,把问题拆分成区别的方向,把所有能想到的点子都列出来,而后把这些想法按类别分好,最后用思维导图把它们串起来,形成一个清晰的金字塔模型。

经过这种方式,能够更系统、更深入地思考问题,把一团麻变成一个表,就像是用放大镜观察细节,找到问题的核心。

2、业务化分析

业务化分析,便是把分析做到点子上,让分析结果能真正用得上,而不仅是一堆好看的数字和图表。这就需要数据分析师深入认识业务的每一个角落,而后把这些信息和详细项目结合起来,进行深入的分析这般分析结果不仅是停留在纸面上,而是能够真正落地,对业务产生实质的影响。

想要对业务实实在在的帮忙必定要带着业务思维去深挖,站在业务人员或分析对象的方向去思考问题,找显现背面原由用数据来推动业务的发展。

要培养这种业务思维,有几个办法贴近业务,换位思考,累积经验,多参与实质的业务分析,经过实践来累积经验。

另外,在特定的业务场景下,还有有些基本的分析办法能够帮忙咱们构建分析模型,例如

·象限法经过两个维度将数据分为四个象限,帮忙咱们快速识别问题和机会。

·多维法:从多个方向分析数据,以得到更全面的视角。

·假设法:基于假设进行分析,而后经过数据来验证这些假设。

·指数法运用指数来衡量业务的增长或衰减趋势。

·二八法:即帕累托原则,关注最重要的20%原因,它们常常能产生80%的效果。

·对比法经过比较区别时间段或区别对象的数据,找出差异和趋势。

·漏斗法:分析业务流程中的各个周期,找出瓶颈和改进点。

这些思维模型就像是区别的工具,每种工具都适合区别的场景。经过对这些思维模型的学习和训练,咱们能够有效地观察事物、分析问题加强处理问题的成功率。

硬技能

Excel

学习Excel是一个循序渐进的过程

基本的:简单的表格数据处理、筛选、排序

函数和公式:常用函数、高级数据计算、数组公式、多维引用、function

可视化图表:图形图示展示、高级图表、图表插件

数据透视表、VBA程序研发……

根据这个办法,先过一遍基本认识个大概,而后去找些案例练习。多逛逛excelhome论坛,平常多思考怎样用excel来处理问题。

另一此刻Excel的AI工具非常多,能火速提高效率,能够关注这5个小工具。

【干货】5款超强大的AI数据分析工具,意见保藏

SQL

做数据分析,取数、清洗数据,基本都要依赖SQL。初入门周期针对数据库不必太焦虑,只需认识常用的数据库类型,能够在现有的表格里面查找出数据,能够更新数据对数据进行重编码,晓得怎么增多添加数据,把数据变得规整就行。

理解主键,索引等含义和用处;导入导出数据能够运用工具,分析数据能够运用OBDC其他的接口对数据库进行连接。

取数的排序,做数据的交集并集,数据转换,数据表合并等这些,最好把握

统计学

为何要学统计学?

数据怎么能说话呢,算出一个数据,怎么晓得这个数据是好还是坏?有多好有多坏?两组数据呈此刻你面前,怎么判断这两组数据是不是显著差异?

要回答这些问题,就必须要用到统计学知识,而不是相信自己的眼睛,由于眼睛有时候会说谎,你看到的“好”不必定是好,你看到的“差异”不表率差异。

针对大部分数据分析师来讲,并不需要把握那样全面和深入,咱们只需要把握部分知识点,理论倘若暂时搞不懂,只要先晓得什么场景下用就行,用起来你才会慢慢地搞懂!

数据可视化

可视化说白了是一种表达,数据分析结果表达是不是到位,领导是不是认同,工资涨不涨,全靠这可视化。

怎样选取最佳的图表类型?趋势性、关联性、分布性、周期性、地理位置分布性……

颜色和字体等细节样式方面,怎样进行更加美观的调配?

布局设计原则,故事性部署可视化仪表板,报告的标题和结论注释,以及整体展现的规律性。还有非常多可视化的陷阱,都需要认真学习。

怎样有效学习数据分析

在学习这块,觉得效率和实用最重要,看欠好的书,看无用的书,常常感动了自己,却做不出感动上司和领导的成绩,你的能力并得到提升。

倘若想跟着老师快速学习,这儿我给大众举荐一下CDA Level I 考证班。

CDA数据分析师认证”是一套科学化,专业化,国际化的人才考核标准,共分为CDA LEVELⅠ ,LEVEL Ⅱ,LEVEL Ⅲ三个等级,触及行业包含互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等,触及岗位包含大数据、数据分析、市场、制品、运营、咨询、投资、开发等。该标准符合当今全世界数据科学技术潮流,能够为各行业企业和公司供给数据人才参照标准。

CDA数据分析师行业标准由国际范围数据科学行业的行业专家、学者及知名企业一起制定并每年修订更新,保证了标准的公立性、权威性、前沿性。经过CDA认证考试者可得到CDA数据分析师中英文认证证书。

CDA Level I 考证班

专门为期盼基本学习业务数据分析技能的在职人员以及期盼参与 CDA LEVEL I 考试的人员开设。课程技能覆盖各行业的业务数据分析岗、数据运营岗、数据制品岗、数据营销岗等数据分析专项技能岗所需求的技能,同期适用于财务数据分析、人力资源数据分析等数据赋能岗。

课程适合基本学员学习,课程设计遵循循序渐进的教育规律,包括 Excel、PowerBI、SQL 数据库、统计学基本等工具与理论课程模块,同期包括海量基于实质业务场景的各行业实战项目案例,例如经过制作客户运营分析仪表板实现客户价值分析、挖掘潜在客户、监控电商运营指标等,提高电商运营效益。

扫码回复"考证班",咨询课程返回外链论坛:www.fok120.com,查看更加多

责任编辑:网友投稿





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发表于 2024-8-25 23:30:52 | 显示全部楼层
期待与你深入交流,共探知识的无穷魅力。
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发表于 2024-10-2 21:28:33 | 显示全部楼层
外链论坛的成功举办,是与各位领导、同仁们的关怀和支持分不开的。在此,我谨代表公司向关心和支持论坛的各界人士表示最衷心的感谢!
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