
数据分析师为何有专业要求
数据分析师这个职业是那种听起来就要有专业背景的职业,好多打算做数据分析师的同学会发现这个岗位是对专业有一定的要求的,那么,数据分析师为什么要有专业要求呢?哪些专业的人才更菜受招聘单位的亲睐呢?中枪的专业常有哪些呢?“统计学”或“心理学”或“社会学”或“人口学”或“营销学”或“财务管理”或……
为什么会要求这些专业呢?它们和数据分析工作有什么关系呢?
数据分析师专业要求一一统计学专业
数据分析师为何有专业要求?
统计学贯穿数据分析的全过程,没有统计学基础,很难有专业的数据分析。数据分析的各个步骤,都要用到统计学的知识。
数据采集时,如何抽样?做多大的样本?接受多大的抽样误差?要用到统计学;
问卷设计时,问卷的信度是否符合要求?效度有多大?要用到统计学;
数据处理时,频数怎么求?交叉表怎么做?统计图怎么划?要用到统计学;
数据分析时,如何验证?如何探索?如何预测?也要用到统计学。
可以说,数据分析是统计学的应用。掌握统计学是数据分析师的基本功。
数据分析师专业要求二一一心理学专业
数据分析师为何有专业要求?
企业要提高市场占有率,就是要提高人心占有率,因此数据分析师研究用户心理的工作必不可少。数据分析师若懂得心理学,则能更准确的探测到用户的真实想法。
例如,在做品牌形象分析时,常会用到的是映射法,映射法就是基于心理学的数据采集方法。比如,让你对某所别墅进行描述,很难说得清,但如果让你选择图片,你对图片的认识就映射了你对这所别墅的印象。比如,你选择了劳斯莱斯车,很明显,你认为这所别墅的形象是高端的。
数据分析师专业要求三一一社会学专业
数据分析师为何有专业要求?
从经济学的角度看,人具有经济性,追求利益最大化,比如人们总是喜欢买物美价廉的产品,消费量通常会随着价格的下降而上升。但从社会学的角度看,人还具有社会性,受到社会群体心理的影响。作为数据分析师,如果没有社会学背景,很难对市场现象做出合理的解释。
比如,人们喜欢买物美价廉的东西,为什么人们还会为品牌多花钱?人的消费随着价格的下降而上升,为什么房价下降则观望成风,房价上升则抢购一空?正是由于人的社会性的存在,使得市场问题复杂化,有时甚至是非理性的,只有掌握了社会学的常识,数据分析师才能有更全面合理的思考。
数据分析师专业要求四一一人口学专业
数据分析师为何有专业要求?
人的特点影响市场的特点。年龄不同,家庭类型不同,则需求、价值观和行为特征都不一样。比如,儿童主要以生理需求为主,没有太多的社会需求;青少年开始追求时尚和潮流,但不是高收入人群,购买的频率高但可接受价格很低;人到中年,消费行为趋于理性化,强调功能、成本和技术优势;而到了老年,对价格比较敏感。
有人口学知识,数据分析师可以更好地理解到用户的差异性,有助于选择市场细分的维度,提出合理的精细化营销建议。
数据分析师专业要求五一一营销学专业
数据分析师为何有专业要求?
数据分析师常要为企业的营销决策提供支持,这就要求懂营销。
具有营销背景的数据分析师思路会更清晰、更开阔。当让他做竞争分析时,他会想到波特五个力;让他做环境分析时,他会想到PEST、让他做消费者偏好分析,他会想到科特勒用户决策流程;让他做企业业务状况分析,他会想到4P……
数据分析师专业要求六一一财务管理专业
数据分析师为何有专业要求?
净利润有多少,利润增长率是否达到预计水平?
资产负债率有多高,是否存在潜在的偿债风险?
流动比率、速动比率有多大,资金运转效率高不高?
诸如此类的财务管理问题是企业选择投资项目的依据、评价财务状况的指标、评估决策效果的量尺。懂得财务管理,得失一笔账,才能算得更清楚。”
因此,数据分析工作是多门专业在企业决策中的综合应用,依靠某一门相关专业,可以敲开数据分析师的职业之门,但要成为优秀的数据分析师,则需要长期的学习和积淀,做到多门专业的融会贯通。 数据分析师为何有专业要求
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
DSGE 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 ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09