数据分析交流

1. 成为数据分析师的感受是什么呢

我不是数据分析师，但是我舍友现在是高级数据分析师，最近整天听她诉说工作情况，那我就说一说她的感受吧。

我舍友是学数学专业的，不过她的第一份工作是老师，第二份工作是进口操作，这两份工作都与数据分析没有关系，但是经过前两份工作，她慢慢的找到了自己的方向，还是想做老本行、与自己专业相关的数据方面的。

最终舍友裸辞了，开始攻读数据方面的各种专业书籍、购买网络课程，光打印的基本的EXCEL知识就有好几百页，还有她花500块买的二手的学习资料，一共500多个课时，其实都是录下来的，听都听不清楚，看着就很枯燥，但是她却坚持每天学习。星期天我基本见不上她，她总是一个人去泡图书馆，每次见面都给我说好难啊，要学的东西好多啊，最近准备做一个案例啊。最终她通过自己三个月的闭关修炼，功夫不负有心人，她经过初试、复试、再复试成功砍掉与她竞争的两个研究生和两个本科毕业生，从此踏入了央企的大门成为了一名高级数据分析师，工资都是按年薪计算的，已入职就已经知道自己今年的年终奖了。

目前舍友基本是稳定下来了，但是她工作很忙碌，每天都加班很晚，回到家晚上还要继续学习，她说别人也很忙，没有人带她一切都靠她自学，而且她之前也没有这方面的工作经验，所以现在做的也很吃力，每天都要赶报告。另外，舍友还经常出差，前几天刚从深圳出差5天回来，就又跑到濮阳去了。出差对她来说很累很累，很不适应，脸上现在起了很多痘。还好舍友单身，出差对她来说也挺好的，多学习多看看。

要戴皇冠，必受其重，每份工作都不容易吧，想要收获更多，就要付出双倍的努力。

2. 什么是数据分析带你了解数据分析的日常工作

【导读】随着互联网事业的发展，以及不断更新的人工智能、物联网等技术，都离不开数据分析，那么什么是数据分析?为什么时下数据分析师是比较热门的高薪职业呢?很多小伙伴认为数据分析师就是简单的将数据收集，然后统计最后给出结论这样的工作，其实不然，下面小编带你了解数据分析的日常工作，让你对数据分析师有个更加全面的了解。

数据分析师的日常

日常一：不固定的工作时间

很多上班族的工作时间都是固定的，做五休二，朝九晚五，不免让人感到乏味。数据分析师却不然，他们没有固定的工作时间。因为数据分析师需要根据实时数据给出最新结论。换而言之，数据分析师就是要时刻准备着。

日常二：和数据打交道

数据分析师的日常就是与各种各样的数据打交道。他们需要花费大量的时间来收集、整理数据。这两个步骤看似简单，但是如果将步骤细分，就有些复杂了。这些步骤主要包括：

1.提取数据。2.合并资料。3.分析数据。4.寻找模式或趋势。5.使用各种工具，包括R，Tableau，Python，Matlab，Hive，Impala，PySpark，Excel，Hadoop，SQL和SAS。6.开发和测试新算法。7.试图简化数据问题。8.开发预测模型。9.建立数据可视化。10.写出结果并与他人分享。11.汇集概念证明……

但是这些任务都是数据分析师的次要任务，数据分析师的主要任务还是先确定问题，然后再通过尝试不同的办法来解决问题。

日常三：让数据变得通俗易懂

有人认为，数据分析师是可有可无的。这样的人往往不具备前瞻性。事实恰恰相反，数据分析师不仅仅需要建立模型，还需要解决问题。他们需要对数据进行处理，需要从小的角度看到全局，整理出简洁明了的报告，从而让外行人明白数据的含义。

日常四：不断汲取新的知识

数据分析师盯着电脑只会是在分析数据吗?

NO!他们可能是在：

1.浏览与行业相关的博客、新闻、通讯以及讨论区。

2.参加会议或者和其他数据分析师在线交流。

3.探索出新方法时，和同行共享新信息。......

除了在数据中挖掘宝藏信息，数据分析师还需要在数据分析领域不停地钻研。一个优秀的数据分析师，只有通过不断地学习新的知识，才能与时俱进，不被社会淘汰。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“什么是数据分析?带你了解数据分析的日常工作”的相关内容，希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

3. 如何快速成为数据分析师

1、了解数据分析师

数据分析可以理解为做菜的，把数据拿过来做成各种“菜”。这些“菜”就是数据分析师的工作结果。吃菜的人就是数据分析师服务的对象，可以是公司、个人、机构。

一个合格的数据分析师就是在保证数据干净，数据原材料丰富的情况下把数据做成对目标用户/用户群有“营养”，有价值的“菜”。

2、选择合适课程学习。

课程的来源非常多，在这个数据爆炸的时代最不缺的就是数据。可以采用以下课程：网易公共课、猴子聊数据分析、天善学院、Coursera等网课平台学习。

3、理论结合实践加深印象。

要实践，就要有两个条件：数据来源和数据分析方法。数据来源药权威，有很多权威网站如人民网、中华网等。其次是数据分析思维。需要多练，多看，多交流。

数据分析师需求量大的原因：

1、数据量越来越多

时至今日互联网每天新增的数据量达2.5*10^18字节，而全球90%的数据都是在过去的两年间创造出来的。举个直观的例子来说明一下互联网的数据量：假设大西洋里每一升海水代表一个字节的数据，那么整个大西洋存储的数据也只能到2010年就满了。

2、数据之间的关系越来越复杂

理解这个原理可以做这么一个数字题。现在有2个人互相联网，第3个人加入后会和前两个人都产生连接，那么就是1+2个链接。第4个人加入后就产生1+2+3个链接。

3、数据的价值越来越大

维度的增加和信息的在线化导致互联网行业的快速发展。尤其是和消费、金融、理财、个人信息相关的数据会不断强化数据的重要性。

4、数据方面的人才欠账越来越严重

另一方面，数据分析师的人才数量却跟不上这些数据的增速。也很好理解：在数据量指数型增长的同时，工作人口无法指数型增长（甚至有所下降），因此，优秀的公司招不到优秀的人成为常态，也常常出现原来从事其他岗位的人边干边学数据分析的情况。

4. 掌握这4点!快速成为一名数据分析师

业务能力

数据分析工作的重中之重就是业务能力，只要真正的在实践领域从事过，就会真正的明白业务知识是你分析的根本。而业务知识的学习是需要时间积累的。业务知识的培养是将远远超过技术工具的学习。数据分析其实就是基于业务之上的更深层次的思考和总结。对业务学习，我们可以根据以前的报告和案例拿来研究，这是一个需要时间沉淀的过程，也是最需要不断提升的能力，没有之一。

思考能力

当我们拿到一份数据报表的时候，整个数据就摆在面前，它不会主动开口告诉你。这就需要我们去推演和分析，从中找到规律，迅速评估问题的关键属性和决定因素，形成自己的独有见解，总结报告。所谓心思缜密，滴水不漏，没有思考逻辑，就没有分析思维。我们培养思考能力，可以通过跨领域的知识来带给我们不同的思维方式和问题的角度;另外也要养成爱思考的习惯。“学而不思则罔，思而不学则殆”，思考本身就是一种实践，将你所学的知识更系统和深入。

沟通能力

数据分析贯穿企业整个工作流程链，你需要面对不同的岗位，不同的角色，这个时候，就需要你良好的沟通能力，采用不同的语言和表达方式，来获取你想要的东西。沟通能力就是数据和业务的桥梁。再沟通中，我们不要固执己见，要采取他人的意见，尤其是智者的意见，可以帮我们降低犯错率，提高分析正确率，这样我们的分析才会更有说服力。

技术能力

我们自己了解到的，相关技术像Excel，MySql，Python，SPSS等这些工具。我们如果刚刚步入数据分析工作，其实Excel就已经足够了。如果我们想更深层次的掌握，可以学习Python，R，SPSS等这些。他们提供的强大的挖掘功能和图形能力。尤其是R，Python引用他们的库非常方便，而已技术也很成熟。

关于掌握这4点!快速成为一名数据分析师，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

5. 数据分析需要掌握哪些知识

数据分析所需要掌握的知识：

数学知识

对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。

而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。

分析工具

对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。

编程语言

数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。

当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

业务理解

对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

逻辑思维

对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。

数据可视化

数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。

对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。

协调沟通

数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。

对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

6. 数据分析和大数据平台网站有哪些

无需编程即可用来数据分析的工具/软件，推荐几个：
Excel / Spreadsheet：http://www.openoffice.org/download/
Trifacta：https://www.trifacta.com/start-wrangling/
Rapid Miner：https://rapidminer.com/
Rattle GUI：https://cran.r-project.org/bin/windows/base/
Orange：http://orange.biolab.si/
Tableau Public：https://public.tableau.com/s/
Talend：http://openrefine.org/download.html

7. 数据分析学习交流贴发在哪好

如果是干货可以投稿到数据分析网，其他交流问题可以到相关贴吧！

在这推荐你一款免费私有化部署的数据统计分析工具Cobub Razor

8. 如何做好数据分析

第一步:数据准备:（70%时间）
· 获取数据（爬虫，数据仓库）
· 验证数据
· 数据清理（缺失值、孤立点、垃圾信息、规范化、重复记录、特殊值、合并数据集）
· 使用python进行文件读取csv或者txt便于操作数据文件（I/O和文件串的处理，逗号分隔）
· 抽样（大数据时。关键是随机）
· 存储和归档
第二步:数据观察（发现规律和隐藏的关联）
· 单一变量:点图、抖动图；直方图、核密度估计；累计分布函数
· 两个变量:散点图、LOESS平滑、残差分析、对数图、倾斜
· 多个变量:假色图、马赛克图、平行左边图
第三步:数据建模
· 推算和估算（均衡可行性和成本消耗）
· 缩放参数模型（缩放维度优化问题）
· 建立概率模型（二项、高斯、幂律、几何、泊松分布与已知模型对比）
第四步:数据挖掘
· 选择合适的机器学习算法（蒙特卡洛模拟，相似度计算，主成分分析）
· 大数据考虑用Map/Rece
· 得出结论，绘制最后图表
循环到第二步到第四步，进行数据分析，根据图表得出结论完成文章。

结合实际业务来做数据分析
“无尺度网络模型”的作者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西认为——人类93%的行为是可以预测的。数据作为人类活动的痕迹，就像金矿等待发掘。但是首先你得明确自己的业务需求，数据才可能为你所用。
1.数据为王，业务是核心
· 了解整个产业链的结构
· 制定好业务的发展规划
· 衡量的核心指标有哪些
有了数据必须和业务结合才有效果。首先你需要摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解。然后根据业务当前的需要，指定发展计划，从而归类出需要整理的数据。最后一步详细的列出数据核心指标（KPI），并且对几个核心指标进行更细致的拆解，当然具体结合你的业务属性来处理，找出那些对指标影响幅度较大的影响因子。前期资料的收集以及业务现况的全面掌握非常关键。
2.思考指标现状，发现多维规律
· 熟悉产品框架，全面定义每个指标的运营现状
· 对比同行业指标，挖掘隐藏的提升空间
· 拆解关键指标，合理设置运营方法来观察效果
· 争对核心用户，单独进行产品用研与需求挖掘
发现规律不一定需要很高深的编程方法，或者复杂的统计公式，更重要的是培养一种感觉和意识。不能用你的感觉去揣测用户的感觉，因为每个人的教育背景、生活环境都不一样。很多数据元素之间的关系没有明显的显示，需要使用直觉与观察（数据可视化技术来呈现）。
3.规律验证，经验总结
发现了规律之后不能立刻上线，需要在测试机上对模型进行验证。

sc-cpda 数据分析公众交流平台。

9. 数据分析要掌握哪些知识

• 数学知识

对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。

而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。

• 分析工具

对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。

• 编程语言

数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。

当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

• 业务理解

对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

• 逻辑思维

对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。

• 数据可视化

数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。

对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。

• 协调沟通

数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。

对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

10. 数据分析师在干什么工作的时候需要沟通交流

一般情况下是销售人员比较缺乏的时候，销售人员对大数据的了解程度不够，需要大数据分析工程师。做销售工作。针对客户的一些解答和解释。