數(shù)據(jù)分析能力是什么意思（數(shù)據(jù)分析能力的定義）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于數(shù)據(jù)分析能力是什么意思的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、什么是分析能力

• 2、什么很多的面試要求上，都要求人員掌握數(shù)據(jù)分析的技能？

• 3、怎么培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析的能力？

• 4、調(diào)查數(shù)據(jù)分析屬于什么能力

一、什么是分析能力

數(shù)據(jù)分析師需要具備的能力：1、你需要有應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)本科或者工學(xué)碩士層次水平的數(shù)學(xué)知識(shí)背景。2、至少熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等數(shù)據(jù)分析軟件中的一門。3、至少能夠用Acess等進(jìn)行數(shù)據(jù)庫開發(fā)；4、至少掌握一門數(shù)學(xué)軟件：matalab，mathmatics進(jìn)行新模型的構(gòu)建。5、至少掌握一門編程語言；6，當(dāng)然還要其他應(yīng)用領(lǐng)域方面的知識(shí)，比如市場營銷、經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)等，因?yàn)檫@是數(shù)據(jù)分析的主要應(yīng)用領(lǐng)域。

二、什么很多的面試要求上，都要求人員掌握數(shù)據(jù)分析的技能？

什么是數(shù)據(jù)分析？數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。簡單來說，就是通過數(shù)據(jù)解決任何業(yè)務(wù)問題。

一個(gè)業(yè)務(wù)人員最重要的能力不是你會(huì)什么技能，具備什么知識(shí)，而是能解決問題，解決問題的前提是發(fā)現(xiàn)問題，數(shù)據(jù)分析恰好可以完成發(fā)現(xiàn)問題解決問題的使命。

在日益研究的招聘環(huán)境下，不管你是正要進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品、運(yùn)營等業(yè)務(wù)崗位的在校生，還是1-5 年經(jīng)驗(yàn)的運(yùn)營、產(chǎn)品、營銷、新媒體等從業(yè)者，數(shù)據(jù)分析能力已經(jīng)是用人單位對(duì)業(yè)務(wù)人員的重要考核點(diǎn)。

今年疫情影響下，相比傳統(tǒng)金融行業(yè)求職的一片哀嚎，技術(shù)類起薪確實(shí)比較香，根據(jù)2019年首屆數(shù)據(jù)科學(xué)理學(xué)碩士畢業(yè)生就業(yè)報(bào)告，畢業(yè)生平均薪資達(dá)到了27w，主要集中在互聯(lián)網(wǎng)、金融科技、量化領(lǐng)域。

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)逐漸滲透到各行各業(yè)，數(shù)據(jù)科學(xué)人才將迎來一波紅利。而對(duì)于本科非理工背景，又想在工作中將業(yè)務(wù)和技術(shù)結(jié)合起來的同學(xué)來說，數(shù)據(jù)分析(包含大數(shù)據(jù)類)無疑是不錯(cuò)的選擇。

今天就給大家分享一下幾個(gè)熱門行業(yè)數(shù)據(jù)分析崗位的基本情況：

互聯(lián)網(wǎng)代表：阿里、騰訊、百度、京東、字節(jié)跳動(dòng)、拼多多、滴滴、美團(tuán)、shopee（新加坡) 等

1）難度系數(shù)：☆☆☆☆☆

2）技能要求：

給大家看看騰訊的數(shù)據(jù)分析崗位要求

結(jié)合之前的面試經(jīng)驗(yàn)，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的技能包括：

a. 精通SQL，最好是Hive-sql

b. 熟悉統(tǒng)計(jì)學(xué)理論：統(tǒng)計(jì)性描述以及推斷性統(tǒng)計(jì)，ABtest幾乎是面試必考的了

c.機(jī)器學(xué)習(xí)，這部分也需要簡單準(zhǔn)備一下，像邏輯回歸、決策樹、隨機(jī)森林、SVM、xgboost等基礎(chǔ)的機(jī)器模型，當(dāng)然python的基礎(chǔ)也是要會(huì)的

d.對(duì)業(yè)務(wù)的認(rèn)知，數(shù)據(jù)分析最重要的目的是要支撐到業(yè)務(wù)的落地，因此對(duì)業(yè)務(wù)的認(rèn)知才是數(shù)據(jù)分析的出發(fā)點(diǎn)，對(duì)于應(yīng)屆生來說，如果有實(shí)習(xí)經(jīng)驗(yàn)?zāi)鞘亲詈玫牧耍瑢?duì)業(yè)務(wù)思維的認(rèn)知就會(huì)更加深刻，如果沒有實(shí)習(xí)，那就得多了解一些理論知識(shí)了，比如產(chǎn)品領(lǐng)域的海盜模型、用戶行為分析等，甚至可以用一些咨詢case練習(xí)的結(jié)構(gòu)化思維來強(qiáng)化這方面的分析能力

3）薪資水平

數(shù)據(jù)分析的薪資一般是介于產(chǎn)品崗和開發(fā)/算法崗之間，不同互聯(lián)網(wǎng)公司的數(shù)分崗起薪在22w-30w+不等。

金融科技代表：中國銀行、建設(shè)銀行、工商銀行、交通銀行、招商銀行、平安銀行等技術(shù)類管培生招人，其科技子公司（如：建信金融科技）也招人

1）難度系數(shù)：☆☆☆，銀行歷年都是校招大戶，這些年隨著信息技術(shù)發(fā)展，金融科技相關(guān)專業(yè)的崗位開放如雨后春筍。當(dāng)然，銀行技術(shù)崗相對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)難度系數(shù)較低，之前有個(gè)段子來自某拿了建行科技類職位offer的同學(xué)，“筆試不會(huì)，面試吹水，就這么拿了offer"。如下是2019年春招建行的招聘計(jì)劃，多地分行的“技術(shù)類專項(xiàng)人才”需求達(dá)到三位數(shù)。

好進(jìn) + 起薪不低 + 業(yè)績壓力小 + 失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)低，它不香嗎？

2）崗位要求：

以建行信科大數(shù)據(jù)方向崗位職責(zé)為例：

銀行科技類崗位的技能主要有兩個(gè)特點(diǎn)：

一是技能要求，部分?jǐn)?shù)據(jù)崗更偏數(shù)據(jù)開發(fā)一些，日常工作可能和數(shù)據(jù)建設(shè)、數(shù)據(jù)平臺(tái)打交道；

二是分配方式，可能會(huì)統(tǒng)招統(tǒng)分，例如數(shù)據(jù)崗可能不細(xì)分具體的數(shù)據(jù)崗位（如：數(shù)據(jù)開發(fā)/分析/挖掘等），進(jìn)去之后可能會(huì)分配到業(yè)務(wù)部門，也可能分配到中后臺(tái)部門。

3）薪資水平

這個(gè)和銀行本身屬性有關(guān)，國有銀行的的金融科技崗起薪不算太高，但工作強(qiáng)度小、福利好（單位租房、交通補(bǔ)貼、餐飲補(bǔ)貼、不需要996等）；股份制銀行的金融科技，如招銀科技，工作強(qiáng)度不亞于互聯(lián)網(wǎng)，當(dāng)然薪資也不比互聯(lián)網(wǎng)低。

券商基金代表：南方基金、嘉實(shí)基金、中金、九坤、寬德、一眾券商等

在這個(gè)類別里主要有兩類，一類是金融機(jī)構(gòu)里的數(shù)據(jù)工程師，另一類是金融工程類。數(shù)據(jù)工程師做的事情跟傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)開發(fā)工程師相似，薪資也沒有顯著優(yōu)勢，所以這里就著重講講金融工程崗位。

1）難度，☆☆☆☆☆，金融工程崗位也是這幾年的搶手貨。之所以說數(shù)據(jù)分析和金融工程有關(guān)聯(lián)，主要是目前的數(shù)據(jù)分析類專業(yè)一般是由理工學(xué)院和經(jīng)管學(xué)院聯(lián)合辦學(xué)，學(xué)生對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)以及金融知識(shí)都有所涉獵。而最近幾年，使用人工智能進(jìn)行量化因子挖掘以及選股策略構(gòu)建在業(yè)界變得火熱起來，無論是賣方還是買方都在進(jìn)行這方面的嘗試，因此數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的畢業(yè)生也有了進(jìn)入量化領(lǐng)域的機(jī)會(huì)。但是難點(diǎn)在于，金融工程專業(yè)的畢業(yè)生在此方面也十分精通，且擁有更加全面的金融知識(shí)，因此競爭也是比較激烈。

2)崗位要求：

這是華夏基金的金融數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位：

所需能力，主要是三點(diǎn)：

a.必須精通一門編程語言，Python/MATLAB/C++；

b.有金融數(shù)據(jù)分析的能力；

c. 熟練掌握統(tǒng)計(jì)模型及機(jī)器學(xué)習(xí)模型，懂原理、能調(diào)包實(shí)現(xiàn)，最好能建模

3）薪資水平

券商基金的薪資基本無上限，看個(gè)人績效拿獎(jiǎng)金，底薪大多20w上下

事業(yè)單位代表：上交所技術(shù)、深交所金融科技、深圳市/區(qū)政府及其研究院

1）難度：不太好評(píng)估，身邊的樣本較少，技術(shù)難度可能低于互聯(lián)網(wǎng)，但是由于招聘名額也較少，所以實(shí)際競爭比其實(shí)不低，同時(shí)也會(huì)比較關(guān)注學(xué)歷背景

2）薪資水平：基本和公務(wù)員齊平，一線城市的公務(wù)員和事業(yè)單位待遇都不低，加班和失業(yè)的機(jī)會(huì)也比較少，可以說是性價(jià)比較高的一份工作，不說了，就兩個(gè)字，羨慕。

三、怎么培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析的能力？

數(shù)據(jù)分析需要哪些思維/能力/知識(shí)呢？

比如，數(shù)據(jù)分析思維、結(jié)構(gòu)化思維、公式化思維、學(xué)法體系的思維.......這些思維幫助你，即使碰到自己不熟悉的問題，也能從一定的角度切入分析并保持清晰的邏輯；

一定的業(yè)務(wù)理解能力，能理解業(yè)務(wù)背后的商業(yè)思路。只有理解問題，才能轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)分析的問題，才知道如何設(shè)定分析目標(biāo)并進(jìn)行分析；

基礎(chǔ)理論知識(shí)：數(shù)理統(tǒng)計(jì)、模型原理、近期市場的調(diào)研等；

常規(guī)分析工具的使用：常用辦公軟件（Excel、PPT、思維導(dǎo)圖）、數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計(jì)分析工具、數(shù)據(jù)挖掘等；

數(shù)據(jù)報(bào)告和數(shù)據(jù)可視化的能力。數(shù)據(jù)分析得再好，如果不能以簡潔易懂的方式“表達(dá)”，成效也會(huì)大打折扣。

等等等，諸如此類的基本知識(shí)能力貯備......

那么想要提升這些能力該做點(diǎn)什么呢？下面具體來說說怎么做能把這些基礎(chǔ)實(shí)力打好。

從分析理論和工具實(shí)踐著手

1、分析理論

分析理論包括：明確業(yè)務(wù)場景、確定分析目標(biāo)、構(gòu)建分析體系和梳理核心指標(biāo)。

我們要做的就是，首先明確是什么樣的業(yè)務(wù)場景，不同的業(yè)務(wù)，分析體系也隨之不同；然后，結(jié)合業(yè)務(wù)問題確定分析的目標(biāo)，列出核心指標(biāo)，再搜集整理所需要的數(shù)據(jù)。

推薦書籍：《數(shù)據(jù)化管理》、《決戰(zhàn)大數(shù)據(jù) 》

數(shù)據(jù)分析的幾個(gè)步驟：

（1）數(shù)據(jù)獲取

數(shù)據(jù)獲取往往看似簡單，但是它需要分析者對(duì)問題進(jìn)行商業(yè)理解，即轉(zhuǎn)化成數(shù)據(jù)問題來解決，如，需要哪些數(shù)據(jù)，從哪些角度來分析等，在界定了這些問題后，再進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。

此環(huán)節(jié)，需要數(shù)據(jù)分析師具備結(jié)構(gòu)化的邏輯思維。

推薦書籍：《金字塔原理》、麥肯錫三部曲：麥肯錫意識(shí)、工具、方法

推薦工具：思維導(dǎo)圖工具（Xmind百度腦圖等）

（2）數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)的處理需要掌握有效率的工具：

Excel及高端技能：

基本操作、函數(shù)公式、數(shù)據(jù)透視表、VBA程序開發(fā)。

我一般會(huì)先過一遍基礎(chǔ)，知道什么是什么，然后找?guī)讉€(gè)case練習(xí)。多逛逛excelhome論壇，平常多思考如何用excel來解決問題，善用插件，還有記得保存。

專業(yè)的報(bào)表工具：

（成規(guī)模的企業(yè)會(huì)用）日常做報(bào)表可以設(shè)計(jì)一個(gè)通用模板，只要會(huì)寫SQL就可上手。

相比excel做報(bào)表，這種工具開發(fā)的技術(shù)要求較低，能很快地開發(fā)常規(guī)報(bào)表、動(dòng)態(tài)報(bào)表。

數(shù)據(jù)庫的使用：

熟練掌握SQL語言（很重要?。。。?，常見的有Oracle、SQL sever、My SQL等。

學(xué)習(xí)流行的hadoop之類的分布式數(shù)據(jù)庫來提升個(gè)人能力，對(duì)求職等都會(huì)有所幫助。

（3）分析數(shù)據(jù)

分析數(shù)據(jù)往往需要各類統(tǒng)計(jì)分析模型，如關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、分類、預(yù)測模型等等。

因此，熟練掌握一些統(tǒng)計(jì)分析工具不可免：

lPSS系列：老牌的統(tǒng)計(jì)分析軟件，SPSS Statistics（偏統(tǒng)計(jì)功能、市場研究）、SPSS Modeler（偏數(shù)據(jù)挖掘），不用編程，易學(xué)。

SAS：經(jīng)典挖掘軟件，需要編程。

R：開源軟件，新流行，對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理效率上更高，需編程。

各類BI工具：Tableau、PowerBI、FineBI，對(duì)于處理好的數(shù)據(jù)可作自由的可視化分析，圖表效果驚人。

推薦書籍：

《說菜鳥不會(huì)數(shù)據(jù)分析》系列，入門級(jí)書，初學(xué)者最適。

《數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)化運(yùn)營實(shí)戰(zhàn)，思路、方法、技巧與應(yīng)用》，內(nèi)容很系統(tǒng)很全面。

《市場研究定量分析方法與應(yīng)用》，簡明等編著，中國人民大學(xué)出版社。

（4）數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)

很多數(shù)據(jù)分析工具已經(jīng)涵蓋了數(shù)據(jù)可視化部分，這時(shí)就只需要把數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行有效的呈現(xiàn)和演講匯報(bào)即可，可用word\PPT\H5等方式展現(xiàn)。

2、工具實(shí)踐

（1）對(duì)于入門小白，建議從Excel工具入手，這里以Excel為例:

學(xué)習(xí)Excel是一個(gè)循序漸進(jìn)的過程:

基礎(chǔ)的：簡單的表格數(shù)據(jù)處理、打印、查詢、篩選、排序

函數(shù)和公式：常用函數(shù)、高級(jí)數(shù)據(jù)計(jì)算、數(shù)組公式、多維引用、function

可視化圖表：圖形圖示展示、高級(jí)圖表、圖表插件

數(shù)據(jù)透視表、VBA程序開發(fā)......

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其中，函數(shù)和數(shù)據(jù)透視表是兩個(gè)重點(diǎn)。

函數(shù)

制作數(shù)據(jù)模板必須掌握的excel函數(shù)：

日期函數(shù)：day，month，year，date，today，weekday，weeknum 日期函數(shù)是做分析模板的必備，可以用日期函數(shù)來控制數(shù)據(jù)的展示，查詢指定時(shí)間段的數(shù)據(jù)。

數(shù)學(xué)函數(shù)：product，rand，randbetween，round，sum，sumif，sumifs，sumproduct

統(tǒng)計(jì)函數(shù)：large，small，max，min，median，mode，rank，count，countif，countifs，average，averageif，averageifs 統(tǒng)計(jì)函數(shù)在數(shù)據(jù)分析中具有舉足輕重的作用，求平均值，最大值，中位數(shù)，眾位數(shù)都用得到。

查找和引用函數(shù)：choose，match，index，indirect，column，row，vlookup，hlookup，lookup，offset，getpivotdata 這幾個(gè)函數(shù)的作用不用多說，特別是vlookup，不會(huì)這個(gè)函數(shù)基本上復(fù)雜報(bào)表寸步難行。

文本函數(shù)：find，search，text，value，concatenate，left，right，mid，len 這幾個(gè)函數(shù)多半用在數(shù)據(jù)整理階段使用。

邏輯函數(shù)：and，or，false，true，if，iferror

（以上學(xué)會(huì)，基本能秒殺90%的辦公室白領(lǐng)?。?/p>

數(shù)據(jù)透視表

數(shù)據(jù)透視表的作用是把大量數(shù)據(jù)生成可交互的報(bào)表，它具有這樣一些重要功能：分類匯總、取平均、最大最小值、自動(dòng)排序、自動(dòng)篩選、自動(dòng)分組；可分析占比、同比、環(huán)比、定比、自定義公式等

現(xiàn)實(shí)中，取數(shù)或報(bào)表+EXCEL+PPT似乎還是主流形式。

工具上，無論是業(yè)務(wù)人員還是分析人員，都可以通過自動(dòng)取數(shù)工具或者BI工具來制作報(bào)表，減少重復(fù)操作的時(shí)間。

其次，增加與業(yè)務(wù)人員的溝通，充分了解業(yè)務(wù)需求，當(dāng)你的業(yè)務(wù)水平和他們差不多甚至更高時(shí)，自然而然知道他們一言兩語背后真實(shí)的需求是什么了。

最后，站在更高角度上，報(bào)表的基本粒度就是指標(biāo)，可梳理出企業(yè)的基本指標(biāo)體系，從經(jīng)營分析的角度去做報(bào)表，把報(bào)表的工作標(biāo)準(zhǔn)化，降低報(bào)表的冗余，避免動(dòng)不動(dòng)就做一張報(bào)表。標(biāo)準(zhǔn)化包括指標(biāo)分類，指標(biāo)命名，業(yè)務(wù)口徑，技術(shù)口徑，實(shí)現(xiàn)方式等等。其實(shí)，最終目的是實(shí)現(xiàn)報(bào)表數(shù)據(jù)一致性，減少重復(fù)報(bào)表開發(fā)，降低系統(tǒng)開銷的戰(zhàn)略性舉措。

在業(yè)余時(shí)間，可以多補(bǔ)充數(shù)理統(tǒng)計(jì)知識(shí)，學(xué)習(xí)R、Python語言，學(xué)習(xí)常用的挖掘模型，往高級(jí)分析師路上發(fā)展！

一起加油鴨！

以上，就是今天的分享，數(shù)據(jù)分析能力聽起來很大很抽象，雖是軟實(shí)力但卻是行業(yè)的硬要求！量變引起質(zhì)變，一步步來，才能做到觸類旁通，做起項(xiàng)目才會(huì)越來越順手。

四、調(diào)查數(shù)據(jù)分析屬于什么能力

數(shù)據(jù)分析能力是什么，咱們要站在企業(yè)的角度去考慮這個(gè)問題。首先，分辨清楚你所說的數(shù)據(jù)分析是哪種類型的崗位，雖然市面上很多企業(yè)都在打著數(shù)據(jù)分析的旗號(hào)招人，但是崗位需求大致是可以分為兩個(gè)方向的：一個(gè)是數(shù)據(jù)開發(fā)方向，偏技術(shù)，包括開發(fā)工程師、挖掘工程師、算法工程師、數(shù)倉工程師，這些相對(duì)門檻有點(diǎn)高，而且很需要天賦，這個(gè)對(duì)學(xué)歷、專業(yè)、畢業(yè)學(xué)校要求都是比較高的；還有一個(gè)是商業(yè)分析方向，偏業(yè)務(wù)，是通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)問題，洞察商業(yè)機(jī)會(huì)點(diǎn)，貫穿整個(gè)企業(yè)的各部門，通過數(shù)據(jù)產(chǎn)生的價(jià)值驅(qū)動(dòng)企業(yè)的發(fā)展，這也是現(xiàn)在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型最需要的人才。從門檻來說，商業(yè)數(shù)據(jù)分析師的入行門檻是比較低的。我主要說說商業(yè)數(shù)據(jù)分析方向的能力需求，因?yàn)殚_發(fā)方向是對(duì)技術(shù)的要求，只要你編程能力強(qiáng)，那就是你的資本，但是商業(yè)數(shù)據(jù)分析方向的能力就不是做一道面試題就可以界定能力高低的了。商業(yè)數(shù)據(jù)分析師并不是僅僅做一些簡單的數(shù)據(jù)處理及報(bào)表的工作，并不是會(huì)Excel、Python、SQL等工具就是數(shù)據(jù)分析師了，充其量就是數(shù)據(jù)運(yùn)營的工作。商業(yè)數(shù)據(jù)分析師不僅僅要學(xué)會(huì)用一些工具來建立數(shù)倉、爬取數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)清洗、可視化等，同時(shí)需要你具備商業(yè)知識(shí)和分析思維，利用數(shù)據(jù)的價(jià)值，幫助解決問題，推動(dòng)企業(yè)的發(fā)展。放在比較具體的企業(yè)運(yùn)營中，比如當(dāng)你在面對(duì)需要做產(chǎn)品市場擴(kuò)張分析，產(chǎn)品生命周期分析、顧客分析等等具體項(xiàng)目的時(shí)候，編程工具是幫你處理數(shù)據(jù)以及幫你展現(xiàn)分析結(jié)果的，而這種數(shù)據(jù)分析師必須具備的分析思維，以及系統(tǒng)的處理問題結(jié)構(gòu)思維。

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