分析师|CDA:成为优秀数据分析师,需掌握哪些核心技能?
大数据时代,数据分析提供了这样一种可能:它不是简单的技术工种,它是最具有潜力的一项工作,背后蕴藏着相当多的机会 。 数据分析师作为一个出现时间不长的工种,大数据时代下,成为螺丝钉还是龙头,会出现无限可能 。
近日,CDA数据分析师发布《2020上半年数据分析人才及CDA持证人行业报告》,报告对数据分析的职位要求进行分析:以数据分析学习的难易程度划分,可分为初级别的业务数据分析,中级别的数据挖掘和大数据分析,高级别的数据科学 。 初级别的业务数据分析入门门槛低、使用范围广,主要解决数据处理、业务分析和平台搭建;中级别数据挖掘需在业务数据分析的基础上提升数学建模、编程、统计学的能力,同时中级别的大数据分析必须夯实业务数据分析的基础,并提升对海量数据分析建模的代码效率;高级别数据科学,需具备初中级的技能经验,且能够切合业务场景搭建有效的数据管控体系 。 根据数据分析人才的岗位划分可知初中级别的岗位职能较为专项,高级别的数据科学需综合运用数据相关的所有技能 。
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数据分析各等级要求
报告认为,硬性考核往往是行业新人最为关注的焦点,更是应聘过程中笔试环节的重点考核对象 。 通过分析就业市场数据相关岗位的硬性技能要求,发现SQL为招聘要求中提及频率最高的工具 。 为了解不同等级的硬性技能要求,进一步分析低中级技能的工具使用频率 。
【分析师|CDA:成为优秀数据分析师,需掌握哪些核心技能?】报告指出,不同阶段的硬性技能要求存在差异,业务数据分析阶段主要需掌握EXCEL、SQL和BI(可视化软件),而数据挖掘阶段更加关注编程技能,如Python语言,大数据分析阶段除SQL和BI外更加关注大数据平台上特定工具的使用,如HADOOP、SPARK等 。
除了熟练掌握工具技能,一名优秀的数据分析师,还应该主动熟悉业务 。 以游戏公司为例,如果不熟悉游戏产品制作流程、系统架构、基本运营思路,不知道游戏玩家的基本游戏行为和情感诉求,那么数据分析工作就相当于空中楼阁,所以要多了解策划人员的游戏设计理念、运营人员的版本计划,抓住一切机会多观察和学习其工作思路和方法,并参与其具体的实施过程,这样才能逐步积累真正的游戏业务经验 。
撰写报告的能力对成为一名优秀的分析师来说也非常重要 。 即便有严谨的分析思路和有价值的数据资料,如果不能将其写成报告,或者写的报告未能准确清楚地表达出数据中隐含的规律,那数据的价值将大打折扣 。 一份好的分析报告,数据资料是功底,报告的框架是支柱,报告的格式是军装,独特见解是亮点,预测方法是刀枪,正确的判断是见证 。
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低中级数据分析工具使用频率
知己知彼,百战不殆 。 作为分析师亦是如此,知己好做,知彼怎么做呢?那就是做好竞品分析,从竞品数据及竞品策略层面分析对手 。 优秀的数据分析师会这样去研究:“我们同比增长XX,环比XX,竞品的数据是XX,我们哪些方面优秀,哪些不足,接下来应该如何如何 。 ”
对于初级数据分析师,了解业务、寻找数据、讲解报告,都需要和不同部门的人打交道,因此沟通能力很重要;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 。
除了以上的硬实力,数据敏感力、逻辑思维能力、归纳能力、批判性思维能力、责任力这些软性的技能也是优秀分析师必须具备的素质 。 另外,如果分析师能站在更高的角度思考问题,有管理者的思维,则能在众多分析师中脱颖而出 。
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