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2017-02-06
如果我对一件事的了解不深、不透,总是浅尝辄止,那我自然体会不到这件事的妙处,也自然不会产生持久的兴趣。如果我能长期坚持去做一件事,一定是这件事带来的丰盈感和满足感超过了我的所有付出,一定是这件事日日夜夜萦绕在我的心头让我欲罢不能,一定是这件事唤起了我内心深处最强烈的兴趣。

如何成为一名很厉害的数据分析师?

入门:
如果想要给自己一个不那么痛苦的开始,建议先从一本科普类或者半娱乐性质的书开始看起。这里推荐两本书籍:《深入浅出数据分析》有案例,有应用,在工作中还可以小试牛刀一下;《统计学(基本概念和方法)》没有太多生涩的公式和概念,几乎相当于一部统计学的百科全书。以上两本书都看完,入门的部分就已经算是完成了。

工具选择:

1.    SQL:对于很多数据分析师,取数是基本功。可以翻一下很多数据分析岗位的招聘启事,不管实际需不需要,都会把熟练掌握SQL这一条写上来。当然,我们这里要学习的SQL,并不是这么复杂,要学习的只是取数。
2.    Excel:包括但不限于数据表格,数据透视表,Excel统计分析工具箱,以及一些常用的公式。
3.    SPSS:Excel+SPSS,几乎可以完成大部分数据量不太大的分析工作了。而学会SPSS的时间,大约只要SAS的四分之一。
4.    SAS、R、python三者选择一个精通,根据从事的工作和发展方向,选择一门软件进行精通学习。

5.    一个好的分析师不一定什么都会,但是他一定知道自己最该会什么,又可以从哪里找到自己还不会的知识。

工具之后:

在入行的最初两三年,数据分析师必须要成为一个熟练的工具使用者。其实从企业的角度讲,企业也并不指望一个刚入行的数据分析师独立完成项目,新人的价值就在于能熟练使用工具,能完成布置下来的任务,这个很重要,是基本功。作为一个数据分析师,不管是在技术部门还是在业务部门,你做的事情要最终产生业务价值,才会让价值最大化,当熟练运用工具之后,尝试用数据去理解和指导业务,你就会发现工具就只是工具,更重要的是思维方式。

两三年之后,你想登上更高的台阶,就要学会如何让数据对业务产生价值,就要学会提出问题。解决具体分析问题的过程就是一个宝贵的学习过程,在具体的任务中,你可以思考,给你布置任务的那个人,他的提问路径是什么?他给你的可能是许多连续的任务,也会把一个任务拆解成许多任务,为什么?通过这种思考你能观察出来他的提问路径,不断地积累自己的感觉,总结出一个「套路」。穷举,抽象,归纳,演绎,不管你是不是在做数据分析师,学会这些高效的做事方法,都会受益匪浅。



CDA数据分析研究院总结了数据分析师的成长历程,根据企业不同阶段的用人需求研发出了「CDA数据分析就业培训班」课程体系,课程以数据分析理论与实践案例结合的方式讲授,内容覆盖了国内企业招聘数据分析师岗位所需的技能,学员经过三个月系统全面的脱产学习,达到企业用人标准,快速在大数据时代找准工作定位,抓住大时代的大机遇!

第八期CDA数据分析就业班3月5日于北京开课(现场名额已满,可报远程直播)
第九期CDA数据分析就业班3月26日于北京开课
第十期CDA数据分析就业班4月16日于上海开课


(第八期报名,3月5日 远程直播)
(第九期报名,3月26日 北京)
(第十期报名,4月16日 上海)


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2017-2-6 10:24:26
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2017-2-6 10:26:40
如果我对一件事的了解不深、不透,总是浅尝辄止,那我自然体会不到这件事的妙处,也自然不会产生持久的兴趣。如果我能长期坚持去做一件事,一定是这件事带来的丰盈感和满足感超过了我的所有付出,一定是这件事日日夜夜萦绕在我的心头让我欲罢不能,一定是这件事唤起了我内心深处最强烈的兴趣。
「精进:如何成为一个厉害的人」
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2017-2-6 10:34:08
工具选择:
1.    SQL:对于很多数据分析师,取数是基本功。可以翻一下很多数据分析岗位的招聘启事,不管实际需不需要,都会把熟练掌握SQL这一条写上来。当然,我们这里要学习的SQL,并不是这么复杂,要学习的只是取数。
2.    Excel:包括但不限于数据表格,数据透视表,Excel统计分析工具箱,以及一些常用的公式。
3.    SPSS:Excel+SPSS,几乎可以完成大部分数据量不太大的分析工作了。而学会SPSS的时间,大约只要SAS的四分之一。
4.    SAS、R、python三者选择一个精通,根据从事的工作和发展方向,选择一门软件进行精通学习。
5.    一个好的分析师不一定什么都会,但是他一定知道自己最该会什么,又可以从哪里找到自己还不会的知识。
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2017-2-6 10:34:47
三个月系统全面的脱产学习,达到企业用人标准,快速在大数据时代找准工作定位,抓住大时代的大机遇!
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2017-2-6 10:35:07
工具之后:
在入行的最初两三年,数据分析师必须要成为一个熟练的工具使用者。其实从企业的角度讲,企业也并不指望一个刚入行的数据分析师独立完成项目,新人的价值就在于能熟练使用工具,能完成布置下来的任务,这个很重要,是基本功。作为一个数据分析师,不管是在技术部门还是在业务部门,你做的事情要最终产生业务价值,才会让价值最大化,当熟练运用工具之后,尝试用数据去理解和指导业务,你就会发现工具就只是工具,更重要的是思维方式。

两三年之后,你想登上更高的台阶,就要学会如何让数据对业务产生价值,就要学会提出问题。解决具体分析问题的过程就是一个宝贵的学习过程,在具体的任务中,你可以思考,给你布置任务的那个人,他的提问路径是什么?他给你的可能是许多连续的任务,也会把一个任务拆解成许多任务,为什么?通过这种思考你能观察出来他的提问路径,不断地积累自己的感觉,总结出一个「套路」。穷举,抽象,归纳,演绎,不管你是不是在做数据分析师,学会这些高效的做事方法,都会受益匪浅。
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