京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
随着科技的创新和发展,数据分析师也越来越吃香,各行各业都需要这种技能分析数据又能实现业务增长的人才,前很多小伙伴也正在转行中。但是,想成为数据分析师需要学习的知识有很多,大家必须建立一个清晰的知识体系,判断出哪些知识是重点,这些知识需要首先学习,并且不断优化提高。
1.基础知识
数据分析师在数学知识的基础上,引入了统计学,其基础知识包含数学、线性代数、统计学等,这些也是决定数据分析职业发展高度的基石。对于初级数据分析师,学习描述统计相关的内容和公式即可,但要更进一步就需掌握统计算法,甚至机器学习算法等更多知识,对于算法相关的工作,则要对高数进行深入学习。
2.业务能力
数据分析师存在的意义就是通过数据分析来帮助企业实现业务增长,所以业务能力也是必须。企业的产品、用户、所处的市场环境以及企业的员工等都是必须要掌握的内容,通过这些内容建立帮助企业建立具体的业务指标、辅助企业进行运营决策等。
脱离业务的纯数据分析没有任何意义,没行业背景的技术如空中楼阁,想成为优秀的数据分析师或培养自己的数据分析思维, 首先要对业务了如指掌,熟悉业务后再去获取需要的数据,对数据进行业务分析,制定出相应方案,这才是王道。
既然是数据分析,平时更多的时间就是与数据分析打交道,数据采集、数据清洗、数据可视化等一系列数据分析工作都需要上面的工具来完成。
Excel运用最广,是最容易入门的数据分析工具之一,函数、数据透视表和公式必须熟练掌握。python都是最好的数据入门语言,而R语言倾向于统计分析、绘图等,SQL是数据库。
另外,具备一个专业统计分析技能更好,SPSS作为入门是极好滴。不过随着数据的增长,编程语言的学习,如Python等将会使数据处理变得更高效。当然,只要和数据打交道,我们就会接触到数据库,所以要学SQL(数据库),掌握基本的增、删、改、查等技能。
最后,可以学写主流的利器,如Python或R,有些行业可能会用到SAS或其他工具,请依据自己的行业选择。
4.沟通能力
数据分析会涉及到很多和业务部门、技术部门的沟通,做出报告后也需要进行展示,并说服别人接受自己的结果。因此,协调沟通能力对于数据分析者而言,也是非常重要的素质之一。
5.学习力
无论是数据分析,还是其他岗位,都需要有持续、快速学习的能力,学业务逻辑、行业知识、技术工具、分析框架……
这些都是数据分析师最基本也是各位想转行的小伙伴需要重点学习的内容,以后想要有更好的发展,还需要学习更多的技能,例如企业管理,人工智能等。以上就是CDA数据分析师小编今天跟大家分享的,想要成为数据分析师需要重点学习的一些技能,希望对大家有所帮助。
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据科学的工具箱中,析因分析(Factor Analysis, FA)、聚类分析(Clustering Analysis)与主成分分析(Principal Component ...
2025-12-18自2017年《Attention Is All You Need》一文问世以来,Transformer模型凭借自注意力机制的强大建模能力,在NLP、CV、语音等领域 ...
2025-12-18在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的时间序列分析工作中,常面临这样的困惑:某电商平台月度销售额增长20%,但增长是来 ...
2025-12-18在机器学习实践中,“超小数据集”(通常指样本量从几十到几百,远小于模型参数规模)是绕不开的场景——医疗领域的罕见病数据、 ...
2025-12-17数据仓库作为企业决策分析的“数据中枢”,其价值完全依赖于数据质量——若输入的是缺失、重复、不一致的“脏数据”,后续的建模 ...
2025-12-17在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“随时间变化的数据”无处不在——零售企业的每日销售额、互联网平台 ...
2025-12-17在休闲游戏的运营体系中,次日留存率是当之无愧的“生死线”——它不仅是衡量产品核心吸引力的首个关键指标,更直接决定了后续LT ...
2025-12-16在数字化转型浪潮中,“以用户为中心”已成为企业的核心经营理念,而用户画像则是企业洞察用户、精准决策的“核心工具”。然而, ...
2025-12-16在零售行业从“流量争夺”转向“价值深耕”的演进中,塔吉特百货(Target)以两场标志性实践树立了行业标杆——2000年后的孕妇精 ...
2025-12-15在统计学领域,二项分布与卡方检验是两个高频出现的概念,二者都常用于处理离散数据,因此常被初学者混淆。但本质上,二项分布是 ...
2025-12-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作链路中,“标签加工”是连接原始数据与业务应用的关键环节。企业积累的用户行 ...
2025-12-15在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05