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数据分析师成长路线
2017-10-24
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如今，数据分析师是一个很热门的职业，薪资水平较其他职位普遍偏高。很多人也因为高薪，纷纷转向数据分析师发展。本文我们将从企业内部数据分析架构和数据分析学习两方面来了解数据分析师是如何自我成长和发展的？
一、企业内部数据分析架构

1.商业数据分析中心的组织架构形式



目前国内商业数据分析中心的架构形式大致分四种，技术型，虚拟型、战略性和分散型。


2.商业数据分析中心岗位角色



① 业务统计分析人员：理解企业数据，发现业务问题，开发预测模型，帮助企业更好地进行信息决策；
② 数据挖掘人员：知识发掘积累，需要熟悉各种数据挖掘算法，可以进行深层次的客户识别、画像，以满足营销、风控和客户关系管理方面的需要；
③ 大数据分析人员：海量异构数据，和其他工具进行数据的搜集、储存和清洗。同时与数据挖掘人员、报表制作人员、业务统计分析人员合作完成工作；
④ 业务支持：创建业务报表或进行业务分析；
⑤ 报表制作人员：撰写SQL程序进行查询并生成报表；
⑥ 数据管理人员：为需求人员提供便捷的数据访问服务；
⑦ 数据架构人员：程处理、模型开发和数据质量管理设计所需的架构和方法；
⑧ 平台架构人员：负责企业管理平台的安装、配置、管理和维护

二、数据分析师职能和学习路径

1.业务统计分析师的发展路径



2.数据挖掘建模分析师的发展路径



3.大数据分析师的发展路径



无论你是在何种岗位工作，要知道，在大数据时代，成为一个优秀的数据分析师需要具备以下三个方面的能力：
首先，需要掌握更加丰富的大数据处理技能，包括统计分析、可视化工具、大数据处理框架、数据挖掘等。理论和技术功底是衡量业务人员和专业人员的标准；
其次，要对企业业务有更深的理解，能够根据企业自身特点建立分析模型和方法，不断地进行验证性和探索式分析。如果你不是专精于技术方向，那么业务理解和沟通能力尤为重要；
最后，能把分析结果以可视化的形式展现出来，让别人秒懂你的结论，成为讲述“数据故事”的高手。



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