什麼樣的人適合做數據分析師?

2020-12-25 CDA數據分析師

隨著科技的創新與發展,數據分析也火了起來,越來越多的人選擇從事數據分析行業,但是還有些人擔心自己是適合做數據分析,不能勝任數據分析這項工作。今天小編就給大家解決一下這個難題。

要讓小編來講,沒有適不適合做數據分析師,只有想不想做數據分析師。

可能會有人覺得數據分析師就是整天與數據打交道,是一份很沉悶的工作,自己平生好動,做不來。首先我們要明確一點,數據分析的最終目的是幫助企業實現業務增長,這就需要我們有良好的業務能力,平時需要多與銷售、運營以及管理人員溝通,才能對公司整體的業務有正確、準確地把握。所以有這一擔憂的小夥伴完全可以放心,數據分析工作不是閉門造車。

還有一些文科或者是女性小夥伴,也覺得自己沒有嚴謹的數據分析思維,不適合做數據分析師。數據分析思維是可以在以後數據分析工作中培養的,文科生雖然沒有很好的計算機和數學基礎,但是理解能力、分析能力很強;女生敏感度高,溝通能力強,這些也都是成為數據分析師的必備能力,其他一些知識和技能,大家都可以從學習和工作中得到。

另外有些人,覺得自己沒有數據分析相關經驗,所以不適合做數據分析師。這種想法就更沒必要了,小編認識的很多人都是零基礎轉行做的數據分析師。如果是擔心自己沒有編程經驗,不能做技術、開發之類的,可以選擇業務數據分析師,通過對數據的科學分析,實現業務的增長。

數據分析師這一崗位本身並沒有門檻,想入行的話,大家都可以,最重要的是選對自己的方向,是選擇業務方向還是技術方向。

相關焦點

  • 「職場」成為數據分析師,是一種什麼樣的體驗?
    數據分析師的崗位,越來越受到大家的關注。而且越來越多的小夥伴也轉行做數據分析,因為大家不僅看到的是未來數據分析的發展前景,而且數據分析師的薪資待遇也很不錯,未來還存在巨大的潛力等待更多人來挖掘。回想起為什麼要寫這本書,還要感謝公眾號的讀者們,日常與大家的交流中,最常被問到的問題就是「如何才能成為數據分析師?想要成為數據分析師需要做什麼樣的準備?」,這些讀者有些是還在讀書的學生,有些是想要轉行的朋友們。
  • 國際金融分析師是做什麼的 哪些人適合考?
    國際金融分析師(CFA)的實用性和含金量我們都是心知肚明的,那麼,並不是每個人都適合考取國際金融分析師(CFA)的,哪些人適合考,我們來做一個小小的討論。二、研究員、分析師、基金經理這類人需要國際金融分析師(CFA),因為他們是靠CFA證書吃飯的,每一位研究員分析師基金經理人的名片上都頂著CFA三個字,光鮮亮麗。
  • 一個合格的數據分析師,應該具備什麼樣的能力呢?
    一個合格的數據分析師,應該具備什麼樣的能力呢?或者說一個初學者去學習數據分析的時候,應該重視學習哪些方面呢?。高等數學的相關知識數學是一切自然科學的科學的基礎,而大學數學裡,又以高等代數和微積分為基本。
  • 數據分析師如何在企業中完成數據報告?
    不過目前為止,在企業中存在著很大的數據分析問題,如何進行數據分析,數據挖掘的結果要如何展示,企業中各個部門要如何才能最大化的利用數據分析結果。這些一直困擾著數據團隊。數據分析在企業主要是由於業務需求驅動的,但從數據分析師角度來看數據分析並不是簡單的坐在那裡等需求,需求來了就做沒有需求就坐在那裡等。數據分析師需要進行思考。
  • 數據分析師是怎麼使用統計數據的?
    數據分析師可以幫助你確定應分配給實驗組的存儲,以在實驗組和對照組之間取得良好的平衡,應分配給實驗組的樣本量以獲得清晰的結果,以及如何進行研究支出儘可能少的錢。數據分析師可以幫助你了解推動銷售的因素,下個月的銷售情況以及需要注意的潛在趨勢。 請參閱什麼是過度擬合的直觀解釋,尤其是對於少量樣本集?過度擬合實際上是在做什麼?高R ,低標準誤差的過高承諾如何發生?了解為什麼僅適合信號這一點很重要。
  • 如何成為數據分析師
    都有哪些人想要成為數據分析師   從我看到想要成為數據分析師的人大致有三類:   第一類是非計算機專業的在校生,不知道怎麼回事,反正就是對數據感興趣了,然後想畢業之後從事相關工作,但對職位要求、該做什麼準備一無所知,處於懵懂期;
  • 業務分析師和數據分析師之間的差異
    業務分析師和數據分析師都使用數據,不同之處在於他們用它做了什麼。數據分析人員收集數據,從數據中識別有用信息,並將他們的發現結構化為易於閱讀的圖表和儀錶板。分析數據是他們的終點。另一方面,業務分析師使用數據分析來制定戰略業務決策。對他們而言,數據是達到目的的手段。
  • 「分析思維」轉行數據分析師的利弊分析前篇
    既然要轉行,做什麼比較好?如何轉行?數據分析師的紅利我們上個星期講過了,所以如果我們要轉行數據分析師如何好轉?轉行的過程中會有什麼困難?或者是什麼樣的風險?前景這個行業非常有前景,同時是比較穩定的,生命力比較強的。越有經驗越吃香,所以我們在轉行的時候也要去考慮行業的前景。
  • 數據分析師告訴你數據分析的結構體系
    大數據從幾年前的概念演變為現在是落地數據,越來越多的人感受的數據的價值,目前全國各大高校同樣陸續開設數據科學與大數據專業,企業也已開展招聘數據分析相關的職位。之前想成為數據分析師的人大致有三類:第一類是非計算機專業的在校生,不知道怎麼回事,反正就是對數據感興趣了,然後想畢業之後從事相關工作,但對職位要求、該做什麼準備一無所知,處於懵懂期; 第二類是網際網路公司的產品經理和運營經理,及少數的市場經理。
  • 如何成為一名合格的數據分析師,數據分析師需要哪些技能?
    隨著大數據時代的到來, 企業對數據分析師崗位的需求量也是越來越大。但是如何才能成為一名合格的數據分析師,為企業創造更好的價值,是一名數據分析師時刻反省的核心問題。當然還有部分即將就業、剛入行久、轉行加入數據分析領域的群體,對如何成為一名合格的數據分析師,數據分析師需要哪些技能還存在諸多疑惑,那麼今天們就一起探討一下。1、 理論基礎篇作為一名合格的數據分析師,你需要有應用數學、統計學、數量經濟學專業數學知識背景。
  • 數據分析師的工作職責是什麼?
    文章來源: 接地氣學堂作者:接地氣的陳老師「我可能幹了個假的數據分析師!」經常有同學發出這種感慨,然後到處發《數據分析師是幹什麼的》《數據分析師、數據工程師、數據運營、數據挖掘工程師、商業數據分析師、我隨便寫個什麼分析師之間到底有什麼區別》一類的帖子。
  • 學「土木工程」,能做數據分析師嗎?
    首先回答問題,如果應屆畢業生,可以嘗試,但大廠難進,如果是畢業2年,從事所在行業2年以上,轉行是非常困難的,如果轉行,做好心理準備,做好努力準備這個題目,可以這麼翻譯:專業不相關,能不能入職數據分析師?
  • 零基礎轉行數據分析師是怎樣的體驗?
    這篇文章是根據將之前自己的知乎問答結合自己入職後的體驗進行修改分享給大家,如果有意轉行做數據分析師的進攻參考。這裡的數據分析師定位於偏業務的數據分析師,不談高大上算法和數倉之類的數據分析師。講這個之前還是要潑潑冷水,現在數據分析師的崗位被一些培訓機構炒的太熱,導致很多人被忽悠進這個行業。
  • 不想跑數了,數據分析師的前途在哪裡?
    這兩天面試了幾個數據分析崗的候選人,結果一個都沒錄用,感觸頗深。這幾個候選人大都幹了好今年的數據崗,結果一問經歷,不是只會跑數,就是只會做表,做過的項目寥寥無幾。但我這個崗位基本要求是要有至少兩個完整項目經驗。
  • 數據分析師的職業規劃之路
    站在數據高地的人,更容易培養宏觀、全面的視野,這為一個人的職業發展,帶來了天然的優勢。 數據分析師不能只成為一個技術專家,要成為可以影響公司運作的人。
  • 數據分析師找工作的秘訣,從讀懂招聘 JD 開始
    JD讓無數求職者頭痛,數據分析師更是其中的頭疼之最。這份工作門檻尚可,薪資不錯,行業發展前景好,因此吸引了很多小夥伴的青睞,也是很多傳統行業從業者的轉型方向。與此同時,市面上的數據分析師招聘崗位繁多,JD更是五花八門,讓人眼花繚亂。
  • 管理會計分析師適合哪些人學
    很多在職場中工作了好些年的財務人會選擇考管理會計分析師,以此來為自己找到更好的發展平臺,或者在提升自己的能力後能夠順利升職加薪,同時也有不少財務人想要趁機實現職業轉型。管理會計分析師每年有四次考試,可以說考證之路說長不長 說短也不短。管理會計分析師適合哪些人學呢?
  • 數據科學家vs數據分析師,到底有啥區別?
    雖然職位描述裡可能會同時列出兩者;但是,我猜你身邊的大多數人——比如機器學習工程師、數據工程師和軟體工程師——都不怎麼熟悉R。因此,要想成為一名更全面的數據科學家,Python應該更有用。SQL——乍看之下更像是數據分析師的技能,確實如此,但SQL仍是你從事數據科學必備的技能。工作中數據集往往不會直接發給你的,這跟學術界不同,你需要通過SQL獲得自己的數據集。
  • 從數據分析師的級別看:產品經理的數據修養
    ,這一份數據日報,輸出了兩年多,我成了團隊裡面發郵件最多的那個人,後來到YY語音,到迅雷,也一直都在和數據打交道。作為在網際網路公司搞了多年數據工作的職工,BLUES對當前熱門的大數據提法,一直不是很感冒,很多所謂搞大數據的,其實都不知道數據從哪裡來的,做數據分析,千萬別上來就是搞大數據分析,還是從小數據開始吧。無論是做產品策劃,還是做產品運營,都需要掌握必要的數據分析方法,至少掌握助理數據數據分析師的技能,如下所示:
  • 數據分析師的薪資上限究竟能給到多少
    但同為數據分析師的我卻看到了太多同行的不盡人意:▋工資三年不漲,前途暗淡無光;▋每天工作像打雜,不是取數,就是做表;▋沒有任何技術含量,隨時有可能被應屆畢業生替代。數據分析師不應該只是一個獲取數據、清洗數據、數據建模、數據統計的工具人。熟練運用工具只是基本功,而真正通過數據分析結合業務,實現正確決策、賦能業務增長才是分析師拿高薪的關鍵。其實早在2017年,馬雲在IT領袖峰會上就曾說:「在未來,一切業務數據化,一切數據業務化,企業才更有出路。」