什么是数据分析师.docx

什么是“数据分析”-“数据分析”能力等级-“数据分析师”级别
数据分析师的级别/等级/职业进阶
 
 
关于“数据分析”、“数据分析师”的相关阅读资料有很多,最近也看到一大批非常优秀的博客推出相关博文、微博,我从中受益匪浅,其中关于“数据分析师”级别这个话题讨论很多,正好利用现状闲暇的时间整理,分享给百度空间以及各位读者朋友。
 
【一】数据分析是神马?
首先,我们一起认识一下数据分析这个概念,这里引用 小蚊子《谁说菜鸟不会数据分析》 一书中的内容。
 
【二】数据分析能力的8个等级
这篇博文被很多精品博客所转载,由IDMer翻译而成,是关于“数据分析”的精品文章。我的博客也以PPT图片的方式转载过,鉴于不够美观,今天引用 数据化分析博主的博文,重新整理如下。
 数据小宇军对以上内容进行归纳整理,分享如下:
 
【三】数据分析师级别/等级/职业进阶
1、数据化分析博主的博文,如下:
从表中可以看出,专家级的数据分析在分析方法的要求方面与资深数据分析师是相同的,层级2与层级1的能力差别主要体现在业务分析能力、管理能力和影响力等方面。要从“使命必达”的助理数据分析师,成长为“独挡一面”的数据分析专家,其中必然需要学习很多知识、积累很多经验、提升很多技能,这对从事数据分析的人有一定的指导意义,在做职业规划时可以参考。
 
另外,数据化分析博主还引用如下数据分析师的级别,分享:
 
(1)数据跟踪员:机械拷贝看到的数据,很少处理数据
虽然这个工作的人还不能称作数据分析师,但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师,这样的人,只能通过×××系统看到有限的数据,并且很少去处理数据,甚至不理解数据的由来和含义,只是机械的把自己看到的数据拷贝出来,转发给相应的人。这类人发出来的数据,是否有意义,怎么解读,他自己是不知道的,只能期望收到数据的人了。
(2)数据查询员/处理员:数据处理没问题,缺乏数据解读能力
这些人可以称为分析师了,他们已经对数据有一定的理解了,对于大部分数据,他们也知道数据的定义,并且可以通过监控系统或者原始的数据,处理得到这些数据。统计学的方法,这批人还是很精通的,统计学的工具,他们也是用起来得心应手,你让他们做一下因子分析,聚类肯定是没问题,各类检验也是用的炉火纯青。他们的不足是:1、如果不告诉他们命题,那么他们就不知道该应用什么样的方法去得到结论了。2、对于数据的处理没问题,但是却没有一个很好的数据解读能力。只能在统计学的角度上解释数据。
(3)数据分析师:解读数据,定位问题提出答案
数据分析师这群人,对于数据的处理已经不是问题了,他们的重点已经转化到怎么样去解读数据了,同样的数据,在不同人的眼中有不一致的内容。好的数据分析师,是能通过数据找到问题,准确的定位问题,准确的找到问题产生的原因,为下一步的改进,找到机会点的人。往往科班出身的人,欠缺的不是在处理数据上,而是在解读数据上,至于将数据和产品结合到一起,则是其更缺少的能力了。
(4)数据应用师:将数据还原到产品中,为产品所用
数据应用,这个词很少被提到。但是应用数据被提的很多,分析了大量的数据,除了能找到问题以外,还有很多数据可以还原到产品中,为产品所用。典型的是在电子商务的网站中,用户的购买数据,查看数据和操作的记录,往往是为其推荐新商