
导语:自2014年起到现在,CDA会员俱乐部发展了各行各业的十余万名会员,有不少会员已经发展成为行业领袖,专家和达人,CDA会员俱乐部的宗旨就是为会员朋友提供一个相互交流学习的平台,共享会员朋友们的行业和人脉资源,汇聚数据的力量,助力大家的事业和工作发展。为了更好地服务广大会员,扩大影响力,现面向广大会员招募志愿者,共同参与组织的建设与发展,为会员提供更多更好的服务和活动。我们CDA会员俱乐部致力于建立一支多元化和包容性的志愿者队伍,代表我们所服务的所有会员。
本期分享嘉宾:
岳松 上海金融信贷行业数据分析师
徐梦圆 CDA持证人上海金融行业产品经理
荣军 上海头部服装品牌集团数据主管
佟志刚 职业发展部部长-CDA会员俱乐部资深职业指导
主持人:王海龙
活动分享探讨问题:
①大数据时代,数据、数据思维和技能是最有价值的,作为数据分析从业人员,如何培养自己的数据思维?数据思维需要体现在哪些方面? ②数据分析是一个快速发展的领域,数据分析职业人需要不断规划自己的职业发展路径,明确自己的发展方向和目标来面对竞争压力问题? ③数分人员如何在不同的部门之间实现高效的沟通?这个过程中会遇到哪些问题?
④企业如果面临跨时代的变革需要进一步提升竞争力,从人员的角度、从数字化转型的角度,数分人员可以为企业做哪些事情?
⑤如何看自己所在的行业在未来的5-10年里数字化发展趋势,对数分人员的需求会有哪些关注点?
⑥很多企业有数据分析师、数据主管、数据产品经理等等,他们的工作职责有那些相同和不同之处,岗位的需求有什么不同?。
⑦除了硬性要求,数分人员还需要具备什么样的软实力吗?
在这个数字化飞速发展的时代,上海这座国际大都市的脉搏同步于无数数据的流动与分析。在这样的背景下,数据分析师这个职业愈发显得重要且神秘。他们是城市运转的智慧大脑,每天的工作就像是在进行一场场激动人心的数据探险。
探索数据的海洋每天早上,当上海的街道还沉浸在晨雾中时,数据分析师们就已经开始他们的一天。他们首先要做的,就是打开电脑,迅速浏览一遍过夜积累的数据。这些数据可能来自社交媒体、交通流量、市场调研,或是企业内部的销售记录。数据分析师的工作就是从这些看似杂乱无章的数字中,寻找出有价值的信息。
追踪数据的脉络数据分析师使用各种先进的分析工具和技术,如Python、R语言、SQL等,来处理和分析数据。他们通过这些工具建立模型,预测市场趋势,或是揭示消费者行为的背后逻辑。在上海这样一个经济快速发展的环境中,这些分析对于企业把握市场脉动,制定战略决策至关重要。
沟通数据的语言除了数据分析,这些“魔法师”还需要具备出色的沟通技巧。他们需要将复杂的数据分析结果转化为易于理解的图表和报告,向团队或管理层清晰地传达信息。在上海这个国际化的大都市中,这也意味着要跨文化、跨语言地进行有效沟通。
不断学习与进步数据分析师的日常还包括不断学习和自我提升。数据科学是一个快速发展的领域,新的工具和技术层出不穷。为了保持竞争力,他们必须不断更新知识库,参加行业研讨会,或是通过在线课程学习最新的数据分析方法。在上海,数据分析师不仅是企业的宝贵财富,也是这个城市智慧转型的关键角色。他们在数字化浪潮中乘风破浪,不断探索、分析和解读数据,帮助企业、政府甚至整个社会更好地理解世界,作出明智的决策。 在这个由数据驱动的时代,上海的数据分析师们正用他们的智慧和技能,悄然改变着这座城市的面貌。他们的每一天,都充满了对数据的热爱与追求,他们是真正的现代魔法师,创造着属于上海的数据奇迹。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26