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独行者速,众行者远|怎样在数据分析道路上走得又快又远?

经管之家  · 公众号  · 财经  · 2017-08-15 11:05

正文

一说到大数据,你肯定想到那些互联网公司。大数据究竟是不是互联网公司专属的强大武器呢?这可不一定。未来所有的公司都会成为数据公司,传统行业更应该利用自己的优势,搜集海量的用户数据,实现逆袭,举个例子:

某高级时装品牌例子,他们做了这么一件事儿,在商品上加了个芯片,然后在试衣间加了一个传感器,这样每件衣服从货架上拿下来,被试了多少次就能知道了。如果有件衣服大家不断试就是不买,你肯定知道不是第一眼看上去不舒服,而是它可能穿在模特身上好看,穿在顾客身上不好看。根据这些数据,就能及时修改设计方案,做出更符合顾客需要的衣服了,创造更大的收入。所以传统的行业利用大数据,就能更好地实现市场预判和销售提升,分分钟实现逆袭。

在数据时代,互联网行业更有优势,数据分析师开始在各行业中占据重要地位,数据分析职位需求呈现「井喷式」增长!根据拉勾招聘统计, 2015年开始,数据分析师薪酬逐年走高,岗位的薪酬和经验正相关,越老越值钱!



对于一些想转行数据分析的朋友来说,一定想知道一名数据分析师所需的技能?首先是对数据敏感和热爱,了解行业动态和专业的数据分析技能(SQL/SPSS/SAS/Python等工具),如果想在数据分析之路走的更好,需要较好的创新思维和团队协作能力。



如何快速地成为一名数据分析师?做好自己职业规划,有计算机 统计等专业背景朋友来说自学是可以的,不过对于大多数来说,自学抓不住重点,感觉越来越迷茫。参加培训学习重要是有全面知识体系,结合自身情况更深入理解行业成熟技术和经典案例分析,更重要的一点是结识一群志同道合的小伙伴,正所谓一个人能够走得很快,一群人能走得更远。

Q

数据分析师和JAVA程序员有什么区别?

A: IT人士的宿命就在于他们热衷于计算更快、处理更高效的程序设计,而忽略了数据分析的本意,为企业带来商业价值,因此他们更多的是程序员。而真正的数据分析师偏向业务,应当熟悉平台技术架构和数据挖掘算法,为业务做数据支撑,但不必成为一个优秀的JAVA程序员。


Q

数据分析团队分工是怎样的?

A: 一个成熟数据分析团队有大数据工程师和数据分析师,分工比较明确的。平台维护需要技术人员,大数据工程师需要精通编程技术,主要是平台建设和维护,数据分析师熟悉大数据平台就好,底层架构不要深钻熟悉java语言基础编程就行,主要结合数据分析工具数理统计 数据挖掘算法解决业务问题,为公司业务做数据支撑。







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