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本文作者:京东物流-浙江省区分公司-快运部-经营管理部-经营分析组-赖尧 @小尧
数据分析师一般有2个方向,一种偏技术,以数据库搭建、取数为主;另一种以业务分析为主。
题目中有个重点的关键词【快速】。那么我们预估一下大概需要多久时间:
首先,第一种,偏技术的,我们先从某招聘网站上拉一个数据分析师的招聘需求看看:
数据分析工程师:
职位描述
数据整理,分析,建模型与算法调试
能将各类业务需求转化为适合的数学模型岗位职责
1、熟练使用一种或几种分析统计及数据挖掘工具,如:python、R等。对用户需求进行采集并实行相应的调研及分析
2、能将各类业务需求转化为适合的数学模型
3、能熟练编写各类业务需求分析、数据分析文档,文档的样式整洁、描述清晰、完整的覆盖分析要求
4、熟悉行业技术发展方向及技术动向,有较全面的技术知识面,能迅速掌握不同行业的技术要领岗位要求:
1、统计学、计算机等相关专业大学硕士(含)以上学历;
2、熟练使用一种或几种分析统计及数据挖掘工具,如:python、R等
3、2-3年工作经验
先把学历要求和工作经验放在一边,我们发现,实际上这个岗位要求其实很简单,大概就是一个语言+一个分析工具+一套分析体系
接下来按照完全没有功底的测算学习时间:
一个语言:Python + SQL (SQL 还是必须学的)
网上可以搜到一大堆 XX 天内速成 Python,按平均值计算,大概2周左右。
SQL 的话,有 Python 功底大概一天左右,没有功底大概一周,按一周计算。
一个分析工具:Excel(尽量做到精通)
评论不要笑,Excel 真的是目前最方便新手的分析工具,入门门槛极低。按微软官方速成教程推荐,大概2周左右 OK
一套分析体系:《游戏数据分析实战》
大概2~3周左右能看完。
考虑可以同时学语言、Excel、看书,整体估计大概3周左右可速成。
另一个方向是偏业务的,各个行业不太一样,我随便举个例子,拉个招聘需求看看:
工作职责:
1、熟悉互联网行业常用数据分析指标,掌握产品运营数据的监控和分析方法;
2、熟悉用户分析方法论,深掘用户价值;
2、熟悉数据仓库,能尽快熟悉公司的数据源和提数环境,能按需求准确及时的提取符合要求的数据;
3、对数据敏感,建设、完善数据报告体系,提升现有数据分析的便捷性和深度;
4、具有独立承担复杂分析任务的能力,支持各方不定期的数据相关需求;任职资格:
1、本科及以上学历,2-3年IT/互联网数据分析或大数据相关岗位工作经验;
2、熟悉数据分析领域常见产品,了解数据挖掘的相关知识,对数据采集、加工、可视化有深入理解,有大数据相关从业经验优先;
3、熟悉Hive、SQL、Oracle、MySQL,熟悉数据库相关工具;
4、对商业数据分析和业务逻辑敏感,具备较强的创新思维和逻辑分析能力;
5、精通Excel、PPT、Xmind等办公软件,具备良好的书面和口头表达能力;
6、数学、统计学或计算机专业毕业者优先;
7、具有良好的组织沟通能力和团队精神,讲诚信,执行力强,愿意分享和承担责任;
8、有用户画像、用户洞察等项目经验优先。
注意到有什么不同了吗?工作职责变了。
之前技术向的岗位职责要求主要是建模,这里变成分析为主了。
注意工作职责,总结下来就是运营能力+行业知识+业务理解
这3点无论哪一点都没办法速成,但是一般情况下,运营这个岗位锻炼大概1~2年,就会有初步感觉。这些都是需要工作中加强的技能。有数据感觉后,再回到前面的偏技术向数据分析,就可以【快速成为数据分析师】了
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