
数据分析师最常遭遇的10个问题,你准备好了吗?
1、如何做好数据分析?
分析师成长是通过“干”、"思"、“熬”出来的。干:多做。哪些是临时需求。你要做各种各样的分析;思:你在边干的过程中,要边思考,边总结,只有这种你才能沉淀。熬:通过时间的积累,你的商业意识、数据分析思维、技能得到提升,广积粮,缓称王,实现厚积而薄发。
2、如何做好数据挖掘?
数据挖掘和数据分析在我认为,都是实现数据价值的“工具”、“方式”。数据挖掘相对于数据分析来说,入门门槛会更高一些,对于数据挖掘方法,挖掘工具要求更高。但做好数据挖掘,参考数据分析。
3、需要看什么类型的书?
很从刚做分析师的朋友,但喜欢问:我想做好分析师要看什么样的书?这个背后的逻辑是不是说你看了别人推荐给你的书,你就可以成为很厉害的分析师。
我的观点是:书是一定要看,而且有机会的时候多看看书。但一定要明白看书你对的价值体现在哪?
但数据分析更多是干,实践中成长的。
4、做好数据分析需求什么样的技能?
我想做数据分析,一定要会SAS、SPSS、R吗?如果你不去做模型。
基本的统计知识肯定要掌握的,但分析师目前主要还是以SQL+EXCEL+PPT来完成一份分析报告。
5、什么专业才能做数据分析?
现在招聘数据分析大多数都是要求:计算机、统计学相关专业。但是我相信未来数据分析招聘的专业会越来越宽,而且很多管理类(营销、管理学、情报学等)专业毕业的人会是比较受欢迎的。因为当大家对数据分析理解越来越深的时候,会发现数据分析核心的能力还是在:分析数据,然后与商业结合。
6、数据分析的价值?
基于历史数据,来告诉相关人的业务情况是怎么样的,结合对于公司业务模式的理解,一起制定相关策略,帮忙公司实现业务目标。
基于公司内、外部的数据,结合分析师对于公司业务的理解、行业发展趋势的理解,提出公司及行业发展趋势,为公司制定相应的战略提供参考。
如果从精典的数据价值金字塔来说,如果你仅提供数据,你不是数据分析,那在做最最传统的BI的工作,给出数据。如果你给出了信息,恭喜你已经开始在做数据分析了,如果给出"知识"(在我认为,就是给你的观点,建议,方案,而且是基于数据得到的),欢迎你进入到数据分析师的世界。如果你能数据产品(对于什么是数据产品,我们后续再讨论)把知识深沉下来,bingo,你是一名出色的数据分析师。
7、数据分析,到底是分析什么数据?
分析公司内、外部的数据,内部的数据有以下几类(以电子商务为例):
1、流量数据或者说网站的点击流(日志)数据。
2、订单数据。
3、商品数据。
4、会员数据。
5、供应链相关数据。
6、客服数据。
不同公司对于数据收集的粒度、完整性不一样。是否所有公司都要把所有的数据都收集下来,我的观点是:如果允许,当然越多越好。但是很多是时候是要分析师对评估哪些数据需求收集,保存多久的数据。分析师一定要用一定ROI的意识。
那种数据都没有积累多少,就号称自己是大数据公司,号称通过大数据建议竞争优势,你觉得可能吗?
8、数据分析有几种角色?
数据分析:助理分析师、分析师、资深数据分析/数据分析专家、商业分析师;
数据产品经理:我特别喜欢这种角度,我觉得的真正的数据分析师,应该有产品的思维逻辑。因为不管你在做报表,报告,系统,那怕是一个简单的数据需求,你都可以理解为一种数据产品。(什么是产品,产品是解决目标用户的问题。请分析师都牢记这一点。)
数据挖掘:数据挖掘工程师、资深挖掘工程师;
9、什么样的人适合做数据分析?
除了之前我的一些文章讨论到的需要相关的基本的技能外,也许下面的内容对一个数据分析师成长更为重要:
1、看到数据有兴奋感的人。有兴奋感说明你有兴趣,那说明很会有意愿把数据分析好。
2、愿意学习的人。你分析的内容永远不会一尘不变,即使你分析的主题是相对固定,但业务是变化的,你需要不断的学习业务,同不同人沟通,吸收别人的观点。所以分析师一定要报着学习的态度。
3、逻辑思维较强的人。数据分析师想要把你的分析好,一定要有结论思维。
4、表达与沟通。因为数据分析最终价值的实现,一般来说不会是分析师亲自去制定或者实施。所以你一定很有条理、逻辑清晰向别人表达,让业务方认识到你分析结果的价值,从而影响业务方去愿意使用你从数据中得到的观点。
10、数据分析的职位发展怎么样?
一个很厉害的分析师应该怎么样?
临时需求—业务监控—专题分析—驱动业务
我把一个分析师经历以下几个阶段:
1、业务方说什么按其需求给什么。偶尔对你的数据还会有怀疑。
2、业务方说什么给什么,在对需求背景,目标理解的基础,会增加一些相关数据。业务方认可。
3、业务方意识到分析师的价值,主动找你沟通。沟通后,为业务方设计相应指标,开发相应的报表监控业务进展,通过数据可以及时定位问题。
4、开始写分析报告。围绕一个主题进行分析,给出分析报告,与业务方一起沟通去让你的分析结果落地。
5、你走到业务方前面,针对其业务进行主动分析,影响业务方,让业务方围绕你的分析结论来开展,有一定的数据驱动业务味道。
多久才能成长为一名资深数据分析师?
每个公司或者个人对于资深数据分析师的理解可能不一样。
我的理解是:基于对于数据底层、思考逻辑、商业意识培养,一个分析师的成长应该要在3年左右。
请用一句话概况数据分析师:他通过看数据,告诉你知道与不知道的信息,并告诉你如何用这些信息提升你的KPI。
如果你相信他,可以按他说的做。如果你不相信他,就是呵呵一下。
好的数据分析师,怎么能不拿高工资呢?对吧,通过上面的讨论,你看一个数据分析师,又要懂商业,又要懂业务,又森有产品思维,又要懂项目管理。更不要说做为数据分析师本身需要的一些专业知识,对工具的掌握。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15