框框聊IT那些事|成为全栈工程师的5种硬实力，我不配！( 二 )
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不仅能结合自身业务能力分析解读 ， 完成对数据的探索并形成报告 ， 更重要的是要有一定的数据科学探索能力 。 了解完整的数据生命周期 ， 了解数据从何而来 ， 经过何种处理 ， 在此过程中是否有不合理的环节 ， 以确保数据集与业务问题的高匹配度 。
这也意味着 ， 全栈数据工程师的作用和价值越来越被重视 ， 而具备多重数据技能的复合型人才其价值堪比黄金 。
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可见 ， 真正的全栈数据科学家确实是一头罕见的野兽 ， 企业会无比珍惜！
不能启发和引领业务的数据分析师不是好的数据分析师！未来企业面临的挑战也不再是缺少数据支持 ， 而是数据太多 ， 报告太多 ， 多个渠道出来的数据不一致 。
这就要求数据分析师在理解业务 ， 理解方法的基础上 ， 将杂乱无章的海量数据 ， 设计出逻辑清晰的企业级数据结构模型 ， 让基本分析工作简单化、自助化 。 而不仅仅是为业务人员提取数据 ， 还要能站在数据的角度提出对业务起到一定启发和引领作用方案 。 才能和别人拉开距离 ， 打造自身差异化的优势 。
试想一下 ， 在实际工作中遇到这种情况：一张数据表 ， 同事用了半晌功夫分析也得不出关键结论 ， 你看了十分钟就已经洞察关键问题 ， 并得出对业务有指导性的结论 ， 然后在接下来的数据复盘会议上 ， 你有理有据 ， 他却被上司怼到无语 。那不用多说， 如果有升职加薪的机会 ， 大概率会是你 。2.如何培养数据分析全栈能力？
数据分析师的工作经常与数据科学家、数据工程师脱节 。 得到什么数据 ， 就分析什么数据 ， 对数据的获取、处理一无所知 。 即使对数据的质量有疑问 ， 也不知道从何问起 。
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【框框聊IT那些事|成为全栈工程师的5种硬实力，我不配！】
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