数据分析师都高薪吗?显而易见,答案并非如此!
网络上数据分析师动辄百万年薪,但现实中更多的分析师却是在小公司里“打杂”,更是被戏称为“数据民工”。
很多人认为数据分析是懂点Excel和SQL就能上手,实则不然。不少数据分析师虽然也能拿到1w左右的月薪,但想再涨薪却难上加难。
那么,要想成为拥有高薪的数据分析师,究竟需要哪些能力呢?
1.扎实的统计学知识
扎实的统计学知识是数据分析师的基石。统计学能够帮助分析师理解数据的分布、相关性和差异性,从而为后续的分析提供理论支持。
对于数据分析小白或初级数据分析师而言,掌握基础理论知识和公式计算就算入门了,比如:集中趋势、分析的平均数、众数、中位数等,用于离中趋势分析的方差、平均差、标准差等,概率及分布、假设检验等。
要想实现进阶,就需要掌握更多的分析思路和分析方法,比如:研究对象之间是否存在依存关系的分析,研究同类别不同个体之间的差异分析,研究不同类别之间的关联分析,研究两个以上样本均数差别的方差分析,确定两种以上变数间依赖关系的回归分析等。
2.熟练掌握数据库语言
对于高级数据分析师而言,熟练掌握数据库操作语言如SQL是必不可少的。基础工具如SQL、Excel是一定要掌握的,Python、R语言可以视情况而定。
SQL用于从数据库中提取、筛选和整合数据。比如,在一个拥有大量用户交易数据的电商平台,数据分析师需要使用SQL语句从数据库中获取特定时间段、特定商品类别的销售数据,为进一步的分析做准备。
不过要想拿高薪,实现职场进阶,像FineBI这样的专业BI工具是必不可少的。
FineBI最大的特点就是专业、简单、好用。FineBI是一款功能强大且易于使用的商业智能软件,可以帮助企业更好地进行数据分析和决策支持,提高企业的竞争力和业务效率。
它的自助数据集功能,能快速进行取数和数据清洗。
3.数据可视化技能
Excel可以实现大部分的图表需求,但这只是基础。如果要实现可视化的进阶,需要用到编程绘制和BI工具。比如常见的多元分析,用Excel就非常麻烦,但是在Python只需要一行代码。
比如做交互和动态报表,Excel不能胜任,这时候就需要专业的BI工具了。
拿FineBI举例,不仅有比Excel更丰富的图表样式以满足不同分析场景,还可以用多个图表搭建驾驶舱,通过图表间联动和钻取,大大提高分析的灵活性,无论是自己分析还是做汇报,FineBI比Excel+PPT搭配的效果还要强得多。
1.快速学习能力
一个成熟的数据分析人员必须掌握快速了解陌生行业以及业务知识的能力。对于企业来说,数据分析师对他们来说最大的意义就是能够通过分析数据得出对企业发展有益的业务状况,这就要求数据分析人员必须熟练掌握企业业务及行业情况,能从数据中得出相关信息。
真正成熟的数据分析师要熟悉企业的具体业务,能够充分理解企业战略、行业、方针、思想,这时再结合自身数据分析能力,以业务逻辑汇报数据分析得出的结果,帮助管理人员对企业发展作出决策。
2.对数据敏感
数据是数据分析师实际工作中的核心。对数据敏感是对数据分析师的要求,也是数据分析师在日常工作中培养出来的独特技能,相对于其他岗位的员工,他们会更容易眼发现数据信息中潜藏的规律、判断数据中的异常,这就是对数据敏感的能力。
数据是庞杂交错的,大多数人只能根据固定范围的规范数据分析,而数据分析师可以从各种来源的数据中总结规律,更好的进行分析。拥有对数据敏感的能力,就能保证数据分析师能用更全面、更开放的视角来判断企业的状况,得出对企业发展有利的信息。
3.高效沟通能力
数据分析工作通常需要对接很多业务部门,一个优秀的数据分析师,既要能听懂领导和其他部门的需求,也要能把自己的分析思路和结论表达清楚,有时甚至需要说服别人接受自己的建议。
所谓高效沟通能力,就是能够理解业务需求,将复杂的数据分析结果以简单明了的方式向非技术人员解释清楚。比如,在向市场营销团队解释客户细分的结果时,要用通俗易懂的语言说明不同客户群体的特征和行为模式,以便制定针对性的营销策略。