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学了SQL还当不上数据分析师?是因为你还缺少这项能力!

作者:liyue071714118 时间:2020-03-01 22:32:02 0 删除 编辑

数据分析到底有多热门?

 

在国内,数据分析师被《HR 管理世界》评为七大赚钱行业之一,也被视为21世纪的黄金职业。


在国外,世界500强企业投行、四大、咨询等,“强制”员工学习数据分析语言。

 

大数据时代,从海量数据中挖掘对企业有价值的知识,已成为国内外的共识。


尤其是身处一线大厂,私下问一圈,发现10个同事中就有9个正打算或者已经开始了自学数据分析。

 

大家都趁着假期提升自己,等假期结束后,就可以顺利升职加薪,拿到年薪百万offer。

 

可是数据分析真的有这么高薪吗?



01.


在国内,普通Python数据分析师的基本岗位薪资起步可达10000元/月。2年以上工作数据分析工程师薪资高达30000元/月以上。

               

同时,根据全球顶尖管理咨询公司麦肯锡出具一份详细报告显示,2018年大数据人才缺口在140000到190000之间,对于如何利用大数据做决策的数据分析岗位缺口将达150000!

         


02.


随着大数据的逐渐普及,数据分析越来越普遍应用到各个职能岗位,也就是说,不论你在哪个行业,都会需要数据分析技能。

以产品经理为例,由于销售渠道开始网络化,几乎每个产品经理在做客群划分、竞品分析、销售预测等等工作时,都基于数据来进行建模并分析。


以运营为例,运营更加离不开数据,因为大到做一个活动,目标人群的如何划分,对应的方案是什么,预计投入多少产出多少;

 

小到一个营销话术,也需要切分不同人群进行对照实验来决定,都需要数据支持;

 

以HR为例,在做人力规划时,从人员结构分析、到配置策略分析、再到成本分析,无论哪一项都需要使用到数据。


在未来,销售、市场、运营、策划、产品、财务、法务、人事等,都需要通过数据分析来提升效率。

 

虽然数据分析只是一个技能,但是如果你不去重视它,那么它就会变成一个定时炸弹,在未来某个关键的节点上,影响我们的职业生涯。

 

而如果你能比别人更快一步掌握,那么你就提前拥有了自己的职场竞争力。

 


03.


我经常会收到很多读者朋友提问:

 

我是零基础小白,该如何开始入门数据分析?

学习数据分析需要掌握什么技能?

成为一名数据分析师需要多久时间?

......

 

我想说,一般数据分析师可以分为两大类:一类是商业数据分析师,另一类就是数据挖掘工程师。

 

1、商业数据分析师

 

主要通过对数据的分析,对数据、数据指标的解读,来解决商业问题。

 

所以,你需要掌握数据库知识(SQL至少要熟悉)、基本的统计分析知识;


同时熟悉EXCEL、SPSS或SAS、掌握GA等网站分析工具。



 

2、数据挖掘工程师

 

数据挖掘更多是通过对海量数据进行挖掘,寻找数据的存在模式、或者说规律,从而通过数据挖掘来解决具体问题,是针对某一个具体的问题,是以解决具体问题为导向的。


因此,你必须要懂得数据挖掘工具、数据挖掘算法,例如SPSS/CELEMENTINE、SAS/EM等。



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  • 金融领域必备技能——零基础用Python搭建量化分析平台

    1. 场景和工具:用Pandas分解技术指标构成

    2.流程处理:用Python搭建量化交易平台做场景分析建模和可视化

    3. 分析结果:用回溯模型数据量化预测股票获利概率


  • 提高预测准确率——随机森林算法解读与案例分析(可看回放)

    1. 基础概述:集成算法

    2. 原理分析:随机森林建模

    3. 案例实操:树模型建模及模型调参

  • 买车怎么最划算?教你用Python机器学习库预测汽车价格!(可看回放)

        1.场景与工具:用Pandas分解车辆价格数据

        2.流程处理: 业务场景分析建模和可视化

        3.分析结果:用多组机器学习模型预测价格并对比各自优劣

  • 金融领域必备技能——用Python分析股票MACD指标和股价预测(可看回放)

          1. 场景与工具:用Pandas分解MACD指标构成

          2. 流程处理:业务场景分析建模和可视化

          3. 分析结果:用LSTM数据回归模型预测股价走势

       

  • 【算法入门】教你轻松学数据分析经典模型—贝叶斯模型(可看回放)

    1. 原理:贝叶斯算法的任务和推导

    2. 实操:拼写纠错和垃圾邮件分类案例

    3. 解析:朴素贝叶斯模型




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