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不同的數(shù)據(jù)分析師都需要掌握哪些技能

發(fā)布時(shí)間:2023-10-11 09:20:42 已幫助:

不同的數(shù)據(jù)分析師都需要掌握哪些技能

  有很多朋友都在咨詢小編有關(guān)數(shù)據(jù)分析師的問題,就比如不同的數(shù)據(jù)分析師都需要掌握哪些技能,為此,小編專門準(zhǔn)備了這篇文章來給大家介紹一下,有需要的朋友一起來看看吧。
  不同數(shù)據(jù)分析崗位需要掌握的技能?
  作為數(shù)據(jù)分析師,當(dāng)然還是需要有必要的技能傍身,比如精通SQL、數(shù)據(jù)庫原理、Excel/報(bào)表/BI工具技能。除此以外,上下游技術(shù)領(lǐng)域,比如數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)架構(gòu)、ETL,需要了解甚至?xí)谩1热纾?br />   (1)SQL是最靈活的操作數(shù)據(jù)的語言
  任何一個(gè)數(shù)據(jù)庫都會(huì)提供SQL的支持,它架起了業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)的橋梁,簡單易學(xué),性價(jià)比很高,也是數(shù)據(jù)分析師的必須要學(xué)習(xí)的語言。
  (2)EXCEL提供了最為靈活的輕量級(jí)數(shù)據(jù)的加工和呈現(xiàn)的能力
  對(duì)于EXCEL的掌握是任何數(shù)據(jù)分析師的基本功,透視圖,圖表,公式,計(jì)算都是極其方便的工具。
  (3)BI很大程度上就是用一些可視化技術(shù)來進(jìn)行指標(biāo)比較的藝術(shù)
  BI有助于你更快、更直觀的發(fā)現(xiàn)問題和定位問題,畢竟人腦對(duì)圖表、圖像的敏感度更高。
  (4)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
  比如聚類,分類,預(yù)測等等隨著機(jī)器學(xué)習(xí),人工智能工具使用門檻的降低,數(shù)據(jù)分析師要掌握至少一種挖掘的方法。懂得如何構(gòu)建模型,尤其是在金融、運(yùn)營商、互聯(lián)網(wǎng)、零售等這些數(shù)據(jù)成熟度較高的行業(yè)。
  每一個(gè)人在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的時(shí)候可能都會(huì)陷入迷茫,數(shù)據(jù)分析有那么多的技能,該學(xué)習(xí)那些呢?需要全部嗎?

  其實(shí)不需要的,不同的技能對(duì)應(yīng)著不同的數(shù)據(jù)分析崗位。簡單舉例下面幾個(gè)崗位:


  1、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師
  崗位職責(zé):通過設(shè)計(jì)合理的指標(biāo)體系診斷業(yè)務(wù)運(yùn)營中存在的問題,提出合理化建議,撰寫業(yè)務(wù)分析報(bào)告。通過數(shù)據(jù)分析度量客戶體驗(yàn)、診斷、完善產(chǎn)品設(shè)計(jì)。開發(fā)業(yè)務(wù)分析模型,幫助企業(yè)更好地進(jìn)行決策。
  使用工具:SQL、Excel、BI
  崗位能力:
  (1)用戶行為分析、商品定位策略分析、運(yùn)營效果分析
  (2)多維透視分析、指標(biāo)應(yīng)用與設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)可視化

  (3)描述性統(tǒng)計(jì)、相關(guān)分析、常用的數(shù)據(jù)分布


  2、商業(yè)策略分析師
  崗位職責(zé):負(fù)責(zé)客戶運(yùn)營、產(chǎn)品營銷、渠道管理和風(fēng)險(xiǎn)管理等業(yè)務(wù)領(lǐng)域策略分析人員,從事業(yè)務(wù)策略分析及優(yōu)化等。通過梳理業(yè)務(wù)流程,結(jié)合用戶畫像,使用統(tǒng)計(jì)分析工具開展根因分析,診斷業(yè)務(wù)運(yùn)營中存在的問,制定應(yīng)對(duì)策略。通過統(tǒng)計(jì)分析模型,洞察客戶需求,完善產(chǎn)品設(shè)計(jì),同時(shí)不斷改進(jìn)模型,幫助企業(yè)更好地進(jìn)行信息決策。
  使用工具:SQL、Python數(shù)據(jù)模型與管理
  崗位能力:
  (1)產(chǎn)品運(yùn)營分析報(bào)告、風(fēng)險(xiǎn)管理分析報(bào)告、問題根因分析報(bào)告
  (2)用戶標(biāo)簽設(shè)計(jì)與制作、用戶畫像原理、統(tǒng)計(jì)模型搭建、業(yè)務(wù)策略分析及優(yōu)化

  (3)統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)、回歸模型、數(shù)據(jù)降維、時(shí)序分析


  3、數(shù)據(jù)挖掘分析師
  崗位職責(zé):熟悉各類數(shù)據(jù)挖掘算法。可以進(jìn)行深層次的客戶識(shí)別、畫像,以滿足營銷和風(fēng)險(xiǎn)控制方面的需要。
  使用工具:SQL、Excel、BI
  崗位能力:
  (1)知識(shí)圖譜、客戶畫像、風(fēng)控建模、精準(zhǔn)營銷建模、操作與事件識(shí)別
  (2)數(shù)據(jù)接入、特征構(gòu)建(數(shù)據(jù)降維與數(shù)據(jù)升維)、自然語言處理、大數(shù)據(jù)平臺(tái)
  (3)分類模型、聚類模型;回歸模型、推薦系統(tǒng);復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、集成算法


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