数据分析师的完整知识结构_数据分析师培训
作为数据分析师,无论最初的职业定位方向是技术还是业务,最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此,一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。
1. 数据采集
了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌,包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程,避免由于违反数据采集规则导致的数据问题;同时,对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度,尤其是数据中的异常变化。比如:
Omniture中的Prop变量长度只有100个字符,在数据采集部署过程中就不能把含有大量中文描述的文字赋值给Prop变量(超过的字符会被截断)。
在Webtrekk323之前的Pixel版本,单条信息默认最多只能发送不超过2K的数据。当页面含有过多变量或变量长度有超出限定的情况下,在保持数据收集的需求下,通常的解决方案是采用多个sendinfo方法分条发送;而在325之后的Pixel版本,单条信息默认最多可以发送7K数据量,非常方便的解决了代码部署中单条信息过载的问题。(Webtrekk基于请求量付费,请求量越少,费用越低)。
当用户在离线状态下使用APP时,数据由于无法联网而发出,导致正常时间内的数据统计分析延迟。直到该设备下次联网时,数据才能被发出并归入当时的时间。这就产生了不同时间看相同历史时间的数据时会发生数据有出入。
在数据采集阶段,数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况,如此才能更好的追本溯源。另外,这也能很大程度上避免“垃圾数据进导致垃圾数据出”的问题。
2.数据存储
无论数据存储于云端还是本地,数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。比如:
数据存储系统是MySql、Oracle、SQL Server还是其他系统。
数据仓库结构及各库表如何关联,星型、雪花型还是其他。
生产数据库接收数据时是否有一定规则,比如只接收特定类型字段。
生产数据库面对异常值如何处理,强制转换、留空还是返回错误。
生产数据库及数据仓库系统如何存储数据,名称、含义、类型、长度、精度、是否可为空、是否唯一、字符编码、约束条件规则是什么。
接触到的数据是原始数据还是ETL后的数据,ETL规则是什么。
数据仓库数据的更新更新机制是什么,全量更新还是增量更新。
不同数据库和库表之间的同步规则是什么,哪些因素会造成数据差异,如何处理差异的。
在数据存储阶段,数据分析师需要了解数据存储内部的工作机制和流程,最核心的因素是在原始数据基础上经过哪些加工处理,最后得到了怎样的数据。由于数据在存储阶段是不断动态变化和迭代更新的,其及时性、完整性、有效性、一致性、准确性很多时候由于软硬件、内外部环境问题无法保证,这些都会导致后期数据应用问题。
3大数据提取
数据提取是将数据取出的过程,数据提取的核心环节是从哪取、何时取、如何取。
从哪取,数据来源——不同的数据源得到的数据结果未必一致。
何时取,提取时间——不同时间取出来的数据结果未必一致。
如何取,提取规则——不同提取规则下的数据结果很难一致。
在数据提取阶段,数据分析师首先需要具备数据提取能力。常用的Select From语句是SQL查询和提取的必备技能,但即使是简单的取数工作也有不同层次。第一层是从单张数据库中按条件提取数据的能力,where是基本的条件语句;第二层是掌握跨库表提取数据的能力,不同的join有不同的用法;第三层是优化SQL语句,通过优化嵌套、筛选的逻辑层次和遍历次数等,减少个人时间浪费和系统资源消耗。
其次是理解业务需求的能力,比如业务需要“销售额”这个字段,相关字段至少有产品销售额和产品订单金额,其中的差别在于是否含优惠券、运费等折扣和费用。包含该因素即是订单金额,否则就是产品单价×数量的产品销售额。
4.数据挖掘
数据挖掘是面对海量数据时进行数据价值提炼的关键,以下是算法选择的基本原则:
没有最好的算法,只有最适合的算法,算法选择的原则是兼具准确性、可操作性、可理解性、可应用性。
没有一种算法能解决所有问题,但精通一门算法可以解决很多问题。
挖掘算法最难的是算法调优,同一种算法在不同场景下的参数设定相同,实践是获得调优经验的重要途径。
在数据挖掘阶段,数据分析师要掌握数据挖掘相关能力。一是数据挖掘、统计学、数学基本原理和常识;二是熟练使用一门数据挖掘工具,Clementine、SAS或R都是可选项,如果是程序出身也可以选择编程实现;三是需要了解常用的数据挖掘算法以及每种算法的应用场景和优劣差异点。
5.数据分析
数据分析相对于数据挖掘更多的是偏向业务应用和解读,当数据挖掘算法得出结论后,如何解释算法在结果、可信度、显著程度等方面对于业务的实际意义,如何将挖掘结果反馈到业务操作过程中便于业务理解和实施是关键。
6.数据展现
数据展现即数据可视化的部分,数据分析师如何把数据观点展示给业务的过程。数据展现除遵循各公司统一规范原则外,具体形式还要根据实际需求和场景而定。基本素质要求如下:
工具。PPT、Excel、Word甚至邮件都是不错的展现工具,任意一个工具用好都很强大。
形式。图文并茂的基本原则更易于理解,生动、有趣、互动、讲故事都是加分项。
原则。领导层喜欢读图、看趋势、要结论,执行层欢看数、读文字、看过程。
场景。大型会议PPT最合适,汇报说明Word最实用,数据较多时Excel更方便。
最重要一点,数据展现永远辅助于数据内容,有价值的数据报告才是关键。
7.数据应用
数据应用是数据具有落地价值的直接体现,这个过程需要数据分析师具备数据沟通能力、业务推动能力和项目工作能力。
数据沟通能力。深入浅出的数据报告、言简意赅的数据结论更利于业务理解和接受,打比方、举例子都是非常实用的技巧。
业务推动能力。在业务理解数据的基础上,推动业务落地实现数据建议。从业务最重要、最紧急、最能产生效果的环节开始是个好方法,同时要考虑到业务落地的客观环境,即好的数据结论需要具备客观落地条件。
项目工作能力。数据项目工作是循序渐进的过程,无论是一个大数据分析项目还是数据产品项目,都需要数据分析师具备计划、领导、组织、控制的项目工作能力。
数据分析咨询请扫描二维码
市场数据分析是一门涉及多种技能和工具的学科,对企业在竞争激烈的市场中保持竞争力至关重要。通过数据分析,企业不仅可以了解当 ...
2024-11-13数据分析与数据挖掘是数据科学领域中两个关键的组成部分,它们各有独特的目标、方法和应用场景。尽管它们经常在实际应用中结合使 ...
2024-11-13在如今这个数据驱动的时代,数据分析能力已经成为许多行业的重要技能。无论是为工作需要,还是为了职业转型,掌握数据分析都能够 ...
2024-11-13在如今这个数据驱动的时代,数据分析能力已经成为许多行业的重要技能。无论是为工作需要,还是为了职业转型,掌握数据分析都能够 ...
2024-11-13作为一名业务分析师,你肩负着将业务需求转化为技术解决方案的重任。面试这一角色时,涉及的问题多种多样,涵盖技术技能、分析能 ...
2024-11-13自学数据分析可能看似一项艰巨的任务,尤其在开始时。但是,通过一些策略和方法,你可以系统地学习和掌握数据分析的相关知识和技 ...
2024-11-10Excel是数据分析领域中的一款强大工具,它凭借其灵活的功能和易用的界面,成为了许多数据分析师和从业者的首选。无论是简单的数 ...
2024-11-10在快速发展的商业环境中,数据分析能力已经成为许多行业的核心竞争力。无论是初学者还是经验丰富的专家,搭建一个有效的数据分析 ...
2024-11-10在如今的数据驱动世界,数据分析师在各行各业中扮演着至关重要的角色。随着企业越来越依赖数据决策,数据分析职位的需求不断增加 ...
2024-11-10在信息爆炸的时代,做出正确的数据分析方法选择变得尤为重要。这不仅影响到数据分析的准确性,更关系到最终的决策效果。本文将详 ...
2024-11-10在当今竞争激烈的市场环境中,准确地把握市场动态和消费者需求是企业成功的关键。数据分析以其科学严谨的方法论,成为市场研究的 ...
2024-11-09在数据驱动的世界中,准确的数据分析是成功决策的基石。然而,数据分析的准确性并非一蹴而就,它需要多种方法和步骤的综合应用。 ...
2024-11-09推动银行的数字化转型是一个复杂且多维度的过程,涉及从战略、技术、组织到业务的多方面综合考量。这不仅仅是技术层面的变革,更 ...
2024-11-09国有企业作为国家经济的重要支柱,在提升经济效益和市场竞争力方面扮演着关键角色。然而,面对日益激烈的市场竞争和复杂的经济环 ...
2024-11-09业务分析师(Business Analyst,简称BA)是现代企业中不可或缺的角色。他们不仅是需求分析的专家,更是企业战略规划中的重要参与 ...
2024-11-09银行业正面临着一场全方位的数字化革命,旨在提升服务效率和客户体验,同时优化运营和增收。在这篇文章中,我们通过分析一些成功 ...
2024-11-09数据挖掘技术正在重新定义现代市场营销的方式。对于企业来说,能够深入了解消费者行为、需求和偏好是实现精准市场营销的关键, ...
2024-11-09在当今数据驱动的世界中,数据分析可视化已经成为一种必不可少的技能。它不仅帮助专业的数据分析师更好地传达信息,也使复杂的数 ...
2024-11-09在如今的数据驱动时代,掌握数据分析的工具和方法不仅是提高工作效率的关键,也是开拓职业机会的重要技能。数据分析涉及从数据的 ...
2024-11-08在现代商业环境中,企业正在逐步认识到数据挖掘技术在客户行为分析中的重要性。通过深度分析客户数据,这项技术不仅可以帮助企业 ...
2024-11-08