随着大数据时代的到来,企业管理者对数据价值的重视度越来越高,他们渴望从企业内外部数据中获得更多的信息财富,并以此为依据,帮助自己做出正确的战略决策,数据分析技能被应用在诸如互联网、金融、电商、市场、运营等各行各业。因此,掌握数据分析相关技能已经成为大数据时代的重要加薪砝码。

 

-摘自《CDA数据分析研究院-学员需求文本分析》
 

具体来说,你需要掌握以下的知识技能来提升大数据时代的职业竞争力。

 

1.统计学思想和方法

如果拥有出色的工具使用技能,但是不会解读数据,那又有什么用呢?对数据分析来说,了解统计学知识很关键,包含描述性统计学和推断性统计学。统计学更多地是提供解决问题的思路,在你未来的工作中会显得越来越重要。

 

2.SQL数据库查询语言

不光是数据分析,当下大部分的岗位中,诸如产品经理、市场运营等岗位。SQL都被列为一项重要的技能。你需要知道如何从关系型数据库(诸如Mysql,Oracle,Sql Server)中提取出你自己需要的数据。

 

3.工具使用能力

俗话说,工欲善其事必先利其器。这个依据你的行业和兴趣而定。如银行、医药行业多用SAS,市场咨询、电信等行业偏爱SPSS。如果你对编程感兴趣,那么它是让数据分析师超越业务分析师之上的核心技能,你需要熟练掌握一到多门编程语言,从 Python 或 R 开始。

 

4.数据挖掘建模分析能力(机器学习)

如果你是数据分析师或者对数据分析感兴趣,你不需要发明新的机器学习算法,但是你应该了解这些领域的常见概念。一些示例包括主成分分析、神经网络、支持向量机和 K 均值聚类。你需要掌握监督式学习和非监督式学习的方法。

 

 

5.大数据分析能力

如果你的企业面临的数据量级足够大,而且你对大数据分析感兴趣,那么你需要了解大数据存储和分析的工具,诸如hadoop,Spark等技术。

 

6.数据可视化能力

如果你无法清晰有效地传达你的想法,那么你的数据分析繁琐工作不会受到任何认可。熟悉诸如 Power BI、Tableau、GGplot、Matplotlib、Seaborn 等任何一款数据可视化工具将会有帮助。要取得成功,你还需要完全了解业务背景,以便知道如何调整你的数据可视化结果,使其具有最高的关联性。

 

数据分析是一个快速发展的学科,以上的也可能会有所偏驳。如果你对任一技能感兴趣并潜心学习,都足够成为大数据时代的加薪砝码,成为企业的抢手人才。当然,除了技术能力以外,你还需要掌握数据之外的必备能力。

 

1.抽象思维能力:数据分析师的任务不该止步于技术开发,他们更大的价值是培养抽象思维能力。具体来说是将一个虚无缥缈的概念剖开,成为数据可以解答的问题⸺建立框架和分析角度,分解分解大而全的问题,用数据分析给出小而美的答案,进一步将其变成产品建议,进而为高层提供决策依据;

 

2. 沟通技能:数据分析师在数据获取、分析、洞察及实施各个阶段都需要业务团队及高层的配合,因而,数据团队对成员的沟通技能有较高要求:在合作初期,数据团队需要具备发现业务团队需求的沟通力;合作中,尽快让业务团队建立起对数据团队的信任感并克服其抵触感;拿到分析结果后,数据团队应总结洞察并提出业务建议,精准且有效率地与决策者沟通,辅助其决策;最终,数据团队应配合业务和高层将相关分析结果实施落地;

 

3.业务知识:数据分析师要充分认识到所在组织或机构的业务流程,理解数据如何影响所在组织或机构的各方面业务,用数据为所在机构或组织创造最大价值,比如推动产品升级、做出更好决策。