优秀的数据分析师需要具备什么样的知识结构？

大数据从几年前的概念演变为现在的登陆数据，越来越多的人感受到数据的价值。目前，全国各大高校也开设了数据科学和大数据专业，企业也开展了与招聘数据分析相关的职位。以前想成为数据分析师的人大概有三种:第一种是非计算机专业的学生，不知道发生了什么。反正他们对数据感兴趣，毕业后想从事相关工作，但对工作要求和准备一无所知，处于无知期；第二类是互联网公司的产品经理和运营经理，以及少数营销经理。在实际工作中，这些人发现数据确实很有用，但他们对自己的数据分析能力不满意，然后想要提高；第三类是传统企业的业务人员，不知道如何对数据感兴趣，想从事数据分析相关职位，但缺乏时间系统学习，工作经验不足以支持自己跳到数据分析职位。如今，随着互联网大数据的广泛应用，越来越多的企业和政府机构开始建立与数据相关的角色和职责。以数据分析为重点，还划分了几个职责区域。从平台建设线，包括：数据平台工程师：负责数据平台的研发，涉及从数据采集到分析的相关组件开发。数据挖掘工程师：利用机器学习/数据挖掘相关技术，开发个性化推荐、用户肖像、精准广告等算法模型。数据产品经理：将数据相关需求抽象为数据平台的功能产品。从数据流的角度来看，包括：ETL工程师：清理和转换工程团队模块产生的数据，无论是日志、数据表还是埋点数据，并将其建模成有利于数据分析的数据。ETL是Extract–Transform–Load缩写。数据分析师：利用ETL工程师处理的数据，满足业务人员的数据需求。业务人员：产品、运营、市场、管理等，由于产品改进、运营活动、业务决策等原因，有数据需求。数据分析师的基本要求对数据感兴趣：是看到一行数字，选择直接跳过或愿意花一些时间研究这些数字背后的意思，如果你看苹果新闻发布会，会看到乔布斯幻灯片是数字，卖多少，多少钱，厚度减少到多少毫米，他相信数字简单清晰。如果你对数据不感兴趣，这个角色一定不适合你。良好的理解和抽象能力：将业务人员说的话抽象成明确的数据需求，以及如何从基本数据中实现。还有一些重复的需求，抽象模式，用机器代替。良好的表达能力：数据分析师有直接与老板打交道的自然优势，这就要求你能够从老板的角度来表达。将一堆数据呈现给业务人员，帮助他们做出正确的决策。快速动手能力：业务人员提到的数据需求，等不及下一秒了。数据分析的专业能力。兴趣是可以培养的。既然你愿意读这篇文章，那就意味着你感兴趣。有意识地训练理解、表达和动手能力。通过学习可以提高数据分析的专业能力。作为一名数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，数据管理都将在最终发布到一定阶段后发挥作用。因此，高层次的数据分析师需要有完整的知识结构。1.数据采集的意义在于真正了解数据的原始外观，包括时间、条件、格式、内容、长度、限制等。这将有助于数据分析师更有针对性地控制数据生产和收集过程，避免违反数据收集规则造成的数据问题；同时，对数据收集逻辑的理解增加了数据分析师对数据的理解，特别是数据中的异常变化。2.数据存储不仅像我们看到的数据库那么简单，无论数据存储在云中还是本地。3.数据提取数据提取是取出数据的过程，数据提取的核心环节是从哪里取出，何时取出，如何取出。o从哪里获取，数据源-不同数据源获得的数据结果可能不一致。o何时取出，提取时间-不同时间取出的数据结果可能不一致。如何提取，提取规则-不同提取规则下的数据结果难以一致。4.数据挖掘数据挖掘是提炼海量数据数据价值的关键。以下是算法选择的基本原则：o没有最好的算法，只有最合适的算法。算法选择的原则是准确性、可操作性、可理解性和可应用性。没有算法可以解决所有问题，但精通算法可以解决很多问题。o挖掘算法最难的是算法调优，同一算法在不同场景下设置相同的参数，实践是获得调优经验的重要途径。5.数据分析数据分析比数据挖掘更倾向于业务应用和解释，当数据挖掘算法得出结论时，如何解释算法对业务的实际意义，如何将挖掘结果反馈给业务理解和实施是关键。6.数据显示数据显示是数据可视化的一部分，数据分析师如何向业务展示数据观点。除遵循各公司统一规范的原则外，数据显示的具体形式还取决于实际需要和场景。7.数据应用数据应用是数据着陆价值的直接体现。这一过程要求数据分析师具备数据沟通能力、业务推广能力和项目工作能力。数据通信能力。简单的数据报告和简洁的数据结论更有利于业务理解和接受。例如，例子是非常实用的技能。