京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
一名优秀的项目数据分析师要懂得如何实际处理、运用数据,还需要良好的沟通交流能力、团队合作精神、文字语言表达能力、较好的逻辑分析能力,甚至还应该具备独立的产品策划开发能力、项目管理及商务沟通能力等。
借用一位数据分析牛人总结过的话来说,数据分析师一定要懂点战略,才能结合商业;一定要漂亮的presentation,才能buying;一定要有global view,才能打单;一定要懂业务,才能结合市场;一定要专几种工具,才能干活;一定要学好,才能有效率;一定要有强悍的理论基础,才能入门;一定要努力,才能赚钱;最重要的:一定要务实,才有reputation。
下面让我们来谈谈一名合格的数据分析师必备的基本一些基本能力和素质:
1、严谨负责的态度
当下的数据俨然之多之大,时常让人无从下手、头昏脑胀,但不可因此就以随便忽悠的心态处理数据,只有本着严谨负责的态度,才能确保数据的客观性与准确性。对于一个专业的数据分析师来说,数据是用来尊重的,不是用来随便玩玩的。
在企业里,数据分析师无疑充当着“医生”的角色,通过对企业运营数据的分析,来为企业寻找症结及问题所在,从而使企业大大小小的弊端得到改正、改善。
如果一名数据分析师不具备严谨、负责的态度,受其他因素影响而更改或大意处理数据,隐瞒企业存在的问题,对企业的发展是非常不利的,甚至会造成严重的后果。因此,数据分析师必须保持中立立场,客观评价企业的发展,以数据作为事实,为决策层提供有效、正确的参考依据。
不管任何情况下,都能持守严谨负责态度的数据分析师才真正值得企业与客户的信任,才算得上一名合格的分析行业从业者。
2、持久强烈的好奇心
在数据分析师的脑子里,应该充满着无数个“为什么”,为什么是这样的结果,而不是那样的结果,导致这个结果的原因是什么,为什么结果不是预期的那样等等。这一系列的问题都需要在进行数据分析时提出来,并且通过数据分析,给自己一个满意的答案。只有在这样强烈好奇心的推动下,隐藏在数据内部的真相才能被积极主动地发现和挖掘出来。
并且,数据分析师的好奇心必须是持久的。若仅仅满足于当下的问题,没有刨根问底的精神,就会很容易、轻易地下结论,而这种结论的正确率往往并不高。进行数据研究时,只有不断抛出新的问题,对数据进行敏感而持久的研究,才能优化甚至彻底颠覆自己原建的模型。
3、清晰有序的逻辑思维
通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的,数据分析师不但要考虑错综复杂的成因,分析可能面对的各种纷繁交杂的环境因素,并且需要在若干发展的可能性中选择一个最优的方向。这不仅建立于对事实有足够了解的基础上,更需要数据分析师自身能真正掌握问题的整体以及局部的结构,在深度思考后,理清结构中相互的逻辑关系,只有这样才能切实、客观、科学地找到商业问题的答案。
4、游刃有余的模仿力
在进行数据分析时,数据分析师一方面要逐步产生自己的想法,另一方面,也需要借鉴、参考他人优秀的分析思路和方法。这就是所谓的模仿力。
但模仿并不是盲目地进行,更不是直接照搬,成功的模仿需要领会他人方法之精髓,透彻理解其分析原理,透过表面达到实质,从而将他人的成功经验与思维精华内化为自己的知识,到最后,不但不被他人的思维制约、限制,还可使自己的专业能力迅猛成长。这就是所谓游刃有余的模仿力,也是一名优秀的数据分析师必备的素质之一。
5、独特新颖的创新力
中国的数据分析师缺少的往往不是模仿力,而是独特新颖的创新力。据相关报告显示,中国各行各业的创新能力与日本、美国等发达国家相比差距仍然很大。
创新是一名优秀的数据分析师应具备的素质,只有不断的创新,才能提高自己的分析水平,使自己站在更高的角度来分析问题,为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。在数据领域的分析方法和研究课题千变万化,墨守成规是无法很好地解决层出不穷的新问题的。
去网上查查相关的数据分析师招聘信息吧,你一定会发现,具备创新能力的人通常更受企业的青睐。
我们必须正视,数据爆炸的时代下,对数据分析师的要求也越来越严格,但只要坚持基本的原则,不断学习增强自身能力,经过时间的沉淀,就一定能成为数据分析领域的佼佼者。(文章来源:CDA数据分析师培训官网)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16