数据人才工种之数据分析师
什么是数据分析师呢？
关于这个问题，仁者见仁，智者见智。
在我看来，数据分析师就一群做数据分析工作的人，要做好数据分析工作，并不容易。数据分析师在做数据分析工作时，他们是在做一个系统化的工程，具体包括这些步骤。
第一步：明晰业务问题。
第二步：获取所需数据。
第三步：数据探索性分析。
第四步：采用合适的方法分析数据。
第五步：分析结果表示与输出。
上述的步骤是一个迭代和优化的进程。
数据分析师素质和技能谱
一个数据分析师，需要做好这五个步骤，自身需要什么样的素质和技能呢？下面这幅图，做出了很好的回答。
一名能够干活的数据分析师，需要从这五个方面不断地修炼和积累，并且反复地实践和总结。
方面一：业务应用能力
能够正确理解业务，既能够一切业务数据化，又能够一切数据业务化；既能够从业务中来，又能够从业务中去。
方面二：理论基础原理
拥有数据敏感度，具备统计和概率基本知识，能够把数据和业务紧密联系起来，基于数据驱动认知和解答业务问题。
方面三：数据分析方法
熟用常用的数据分析方法，能够根据具体问题选择合适的方法做数据分析。
方面四：数据挖掘算法
针对不同业务问题，选择相匹配的挖掘算法。遇到有正确类别指导下的业务问题，采用分类或者回归算法；碰到划分相似群组的问题，采用聚类算法。
方面五：软件运用能力
要想有效率地做数据分析，熟用一些软件是非常必要。熟悉SQL技术，能够准确快速地获取所需数据；熟悉R语言或者Python语言，能够对所需数据进行加工处理和多样分析；熟悉Excel和PPT，把数据的结果进行合理展现，让老板们或者利益相关者，能够明白数据分析结果和价值。
数据分析师如何进阶？
一方面，从“道”上下足功夫，就是不断地培养自己业务洞察力，让自己对所在行业下的业务问题有深刻地认知，能够把各种业务问题进行具象化。
另一方面，从“术”上做积累，强化数据算法的灵活应用，实现分析流程的自动化，让数据分析工作更加有效和自助。
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