哪些人适合做数据分析师?

1. 哪些人适合做数据分析师?

可能会有人觉得数据分析师就是整天与数据打交道，是一份很沉闷的工作，自己平生好动，做不来。首先我们要明确一点，数据分析的最终目的是帮助企业实现业务增长，这就需要我们有良好的业务能力，平时需要多与销售、运营以及管理人员沟通，才能对公司整体的业务有正确、准确地把握。所以有这一担忧的小伙伴完全可以放心，数据分析工作不是闭门造车。


还有一些文科或者是女性小伙伴，也觉得自己没有严谨的数据分析思维，不适合做数据分析师。数据分析思维是可以在以后数据分析工作中培养的，文科生虽然没有很好的计算机和数学基础，但是理解能力、分析能力很强;女生敏感度高，沟通能力强，这些也都是成为数据分析师的必备能力，其他一些知识和技能，大家都可以从学习和工作中得到。


另外有些人，觉得自己没有数据分析相关经验，所以不适合做数据分析师。这种想法就更没必要了，小编认识的很多人都是零基础转行做的数据分析师。如果是担心自己没有编程经验，不能做技术、开发之类的，可以选择业务数据分析师，通过对数据的科学分析，实现业务的增长。


数据分析师这一岗位本身并没有门槛，想入行的话，大家都可以，最重要的是选对自己的方向，是选择业务方向还是技术方向。


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2. 哪些人适合做数据分析师

　　一，有兴趣的人，人们常常在说，兴趣是很好的老师，如果你对数字很讨厌、严重“晕数字”，那数据分析师不适合你，即便内部的讲师非常认真的跟你说、指标是怎么通过一定算法算出来的你还是会觉得无比耐烦，如果不是非常晕数字的人则可以调节自我状态、将自己的兴趣调节为赚钱，后期也可以朝着该方向去发展。
　　二，有一定逻辑思维的能力。大家都应该听说过爱因斯坦经典的逻辑题，如果你能解决出来而且耗费时间不长，那就说明你的逻辑思维能力很强，做数据分析师逻辑思维特别重要，你需要在各种不同指标定义以及业务联系中反复研究数字、得出结论。逻辑思维强的人他们在写sql数据处理脚本的时候会有一种enjoy的感觉且效率会更高。
　　三，要具备细心、耐心以及语言包装的能力。所谓的大数据指的是数据量在10tb以上的数据集，因为数据很大而且本身数据是凌乱的，想要利用各种软件工具在一两天的时间内koi大量数据洗一遍、分析清楚不可能的，如果你没有耐心的话，在面对繁琐的数据清洗、数据建模时往往会中途放弃，如此情况在过去还是蛮常见的。而之所以需要有强大的语言包装能力是因为数据分析师的从业过程复杂，以专业方式表达可能结论、很多雇主都不了解，但是如果能换一个方式、以深入浅出的技法来说明则大不同，说白了就是要让数据实现可视化。

3. 适合做数据分析师的人有哪些?

可能会有人觉得数据分析师就是整天与数据打交道，是一份很沉闷的工作，自己平生好动，做不来。首先我们要明确一点，数据分析的最终目的是帮助企业实现业务增长，这就需要我们有良好的业务能力，平时需要多与销售、运营以及管理人员沟通，才能对公司整体的业务有正确、准确地把握。所以有这一担忧的小伙伴完全可以放心，数据分析工作不是闭门造车。


还有一些文科或者是女性小伙伴，也觉得自己没有严谨的数据分析思维，不适合做数据分析师。数据分析思维是可以在以后数据分析工作中培养的，文科生虽然没有很好的计算机和数学基础，但是理解能力、分析能力很强;女生敏感度高，沟通能力强，这些也都是成为数据分析师的必备能力，其他一些知识和技能，大家都可以从学习和工作中得到。


另外有些人，觉得自己没有数据分析相关经验，所以不适合做数据分析师。这种想法就更没必要了，小编认识的很多人都是零基础转行做的数据分析师。如果是担心自己没有编程经验，不能做技术、开发之类的，可以选择业务数据分析师，通过对数据的科学分析，实现业务的增长。

4. 哪些人适合做数据分析师?

可能会有人觉得数据分析师就是整天与数据打交道，是一份很沉闷的工作，自己平生好动，做不来。首先我们要明确一点，数据分析的最终目的是帮助企业实现业务增长，这就需要我们有良好的业务能力，平时需要多与销售、运营以及管理人员沟通，才能对公司整体的业务有正确、准确地把握。所以有这一担忧的小伙伴完全可以放心，数据分析工作不是闭门造车。


还有一些文科或者是女性小伙伴，也觉得自己没有严谨的数据分析思维，不适合做数据分析师。数据分析思维是可以在以后数据分析工作中培养的，文科生虽然没有很好的计算机和数学基础，但是理解能力、分析能力很强;女生敏感度高，沟通能力强，这些也都是成为数据分析师的必备能力，其他一些知识和技能，大家都可以从学习和工作中得到。


另外有些人，觉得自己没有数据分析相关经验，所以不适合做数据分析师。这种想法就更没必要了，小编认识的很多人都是零基础转行做的数据分析师。如果是担心自己没有编程经验，不能做技术、开发之类的，可以选择业务数据分析师，通过对数据的科学分析，实现业务的增长。

5. 数据分析师主要做什么

数据分析师工作的流程简单分为两部分，第一部分就是获取数据，第二部分就是对数据进行处理。那么怎么获得数据呢？首先，我们要知道，获取相关的数据，是数据分析的前提。每个企业，都有自己的一套存储机制。因此，基础的SQL语言是必须的。具备基本SQL基础，再学习下其中细节的语法，基本就可以到很多数据了。当每个需求明确以后，都要根据需要，把相关的数据获取到，做基础数据。
获得了数据以后，才能够进行数据处理工作。获取数据，把数据处理成自己想要的东西，是一个关键点。很多时候，有了数据不是完成，而是分析的开始。数据分析师最重要的工作就是把数据根据需求处理好，只有数据跟需求结合起来，才能发挥数据的价值，看到需求的问题和本质所在。如果连数据都没处理好，何谈从数据中发现问题呢？
就目前而言，大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。所以我们要使用专业的数据分析软件。数据分析工具都有Excel、SPSS、SAS等工具。Excel、SPSS、SAS 这三者对于数据分析师来说并不陌生。但是这三种数据分析工具应对的数据分析的场景并不是相同的，一般来说，SPSS 轻量、易于使用，但功能相对较少，适合常规基本统计分析。而SPSS和SAS作为商业统计软件，提供研究常用的经典统计分析处理。由于SAS 功能丰富而强大，且支持编程扩展其分析能力，适合复杂与高要求的统计性分析。

6. 数据分析师是做什么的？

数据分析师主要工作是在本行业内将各种数据进行搜集、整理、分析，然后根据这些数据进行分析判断，在分析数据后对行业发展、行业知识规则等等进行预测和挖掘。数据分析师是数据师其中的一种，另一种是数据挖掘工程师，两者都是专业型人才。

扩展资料
数据分析师和数据挖掘工程师的区别
1、“数据分析”的重点是观察数据，而“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”。
2、“数据分析”得出的结论是人的智能活动结果，而“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集（或训练集、样本集）发现的知识规则。
3、“数据分析”得出结论的运用是人的智力活动，而“数据挖掘”发现的知识规则，可以直接应用到预测。
4、“数据分析”不能建立数学模型，需要人工建模，而“数据挖掘”直接完成了数学建模。
5、相对而言，数据挖掘工程师对统计学，机器学习等技能的要求比数据分析师高得多。
6、很多情况下，数据挖掘工程师同时兼任数据分析师的角色。
参考资料来源：百度百科--数据分析师
参考资料来源：百度百科--数据师

7. 数据分析师主要做什么？

1、业务
从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、管理
一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、分析
指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4、使用工具
指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、设计
懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

扩展资料：
数据分析师 是数据师Datician的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代。目前世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务，建立数据部门，培养数据分析团队。各国政府和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。
参考资料来源：百度百科—数据分析师

8. 数据分析师这行业好做吗？

无论哪个行业，没有一个岗位是简单的，必须付出一定的努力。这一点是肯定的。现如今越来越多的人们从事这一行业，是由于市场空缺较大，薪资较高。当然付出与回报都是成正比的。

数据分析师的考核是一个比较困难的事情，因为分析报告的结论和最终的产出之间有一定延迟。另外一些数据基础建设，比如指标体系、报表体系，它对于业务到底带来的价值，很难说清楚。所以数据分析师经常头疼怎么做工作汇报。

数据分析师对分析能力的要求比较高，分析师的日常工作就是拿到一个复杂的问题之后，梳理清楚问题的脉络，通过各种思维模型最终找到问题的根源和解决方案。生活中，分析能力也能够帮助你更好地生活。

另外，也正是最主要的，就是技能过硬，对很多信息又比较敏感，能很快发现数据间的内在联系，给出有指导性的建议，那么，在这个行业，就能有比较快的成长，并且能越做越轻松。

总之数据分析师作为应届生的第一份工作是还是比较好的。未来的选择比较多样，而且掌握了通用的分析能力，人生会更加顺畅。

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