职业理想：数据分析师

《职业理想：数据分析师》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、我的职业理想：成为数据分析师作者：和君商学院四届学子中国统计网很不错的文章，建议大家都看看，特别是菜鸟们！中国统计网我小时候的理想是将来做一名数学家，可惜长大了发现自己天赋不够，理想渐行渐远，于是开始考虑现实，开始做一些人生规划，我一直在思考将来从事何种职业，专注什么样的领域，重新定义着自己的职业理想。我现在的职业理想，比较简单，就是做一名数据分析师。 中国统计网为什么要做数据分析师：中国统计网在通信、互联网、金融等这些行业每天产生巨大的数据量（长期更是积累了大量丰富的数据，比如客户交易数据等等），据说到2020年，全球每

2、年产生的数据量达到3500万亿GB；海量的历史数据是否有价值，是否可以利用为领导决策提供参考依据？随着软件工具、数据库技术、各种硬件设备的飞快发展，使得我们分析海量数据成为可能。中国统计网而数据分析也越来越受到领导层的重视，借助报表告诉用户什么已经发生了，借助OLAP和可视化工具等分析工具告诉用户为什么发生了，通过dashboard监控告诉用户现在在发生什么，通过预报告诉用户什么可能会发生。数据分析会从海量数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识，找出趋势，为决策层的提供有力依据，为产品或服务发展方向起到积极作用，有

3、力推动企业内部的科学化、信息化管理。中国统计网我们举两个通过数据分析获得成功的例子：中国统计网(1)Facebook广告与微博、SNS等网络社区的用户相联系，通过先进的数据挖掘与分析技术，为广告商提供更为精准定位的服务，该精准广告模式收到广大广告商的热捧，根据市场调研机构eMarketer的数据，Facebook年营收额超过20亿美元，成为美国最大的在线显示广告提供商。中国统计网(2)Hitwise发布会上，亚太区负责人John举例说明:亚马逊30%的销售是来自其系统自动的产品推荐，通过客户分类，测试统计，行为建模，投放优

4、化四步，运营客户的行为数据带来竞争优势。中国统计网此外，还有好多好多，数据分析，在营销、金融、互联网等方面应用是非常广泛的：比如在营销领域，有数据库营销，精准营销，RFM分析，客户分群，销量预测等等；在金融上预测股价及其波动，套利模型等等；在互联网电子商务上面，百度的精准广告，淘宝的数据魔方等等。类似成功的案例会越来越多，以至于数据分析师也越来越受到重视。中国统计网然而，现实却是另一种情况。我们来看一个来自微博上的信息：在美国目前面临14万~19万具有数据分析和管理能力的专业人员，以及150万具有理解和决策能力（基于对海量

5、数据的研究）的管理人员和分析人员的人才短缺。而在中国，受过专业训练并有经验的数据分析人才，未来三年，分析能力人才供需缺口将逐渐放大，高级分析人才难寻。也就是说，数据分析的需求在不断增长，然而合格的为企业做分析决策的数据分析师却寥寥无几。好多人想做数据分析却不知道如何入手，要么不懂得如何清洗数据，直接把数据拿来就用；要么乱套模型，分析的头头是道，其实完全不是那么回事。按俗话说就是：见过猪跑，没吃过猪肉。中国统计网我的职业规划：中国统计网对于数据分析，有一句话说的非常好：spss/sql之类的软件、决策树、时间序列之类的方法，

6、这些仅仅就都是个工具而已，最重要的是对业务的把握。没有正确的业务理解，再牛的理论，再牛的工具，都是白搭。做一名合格的数据分析师，除了对数据需要有良好的敏感性之外，对相关业务的背景的深入了解，对客户或业务部门的需求的清晰认识。根据实际的业务发展情况识别哪些数据可用，哪些不适用，而不是孤立地在“真空环境”下进行分析。中国统计网为此，我对自己的规划如下：中国统计网第一步：掌握基本的数据分析知识（比如统计，概率，数据挖掘基础理论，运筹学等），掌握基本的数据分析软件（比如，VBA，Matlab，Spss，Sql等等），掌握基本的商业

7、经济常识（比如宏微观经济学，营销理论，投资基础知识，战略与风险管理等等）。这些基础知识，在学校里尽量的学习，而且我来到了和君商学院，这样我可以在商业分析、经济分析上面领悟到一些东西，增强我的数据分析能力。中国统计网第二步：参与各种实习。研一开始我当时虽然有课，不过很幸运的找到一份一周只需去一两天的兼职，内容是为三星做竞争对手分析，当然分析框架是leader给定了，我只是做整合资料和往ppt里填充的内容的工作，不过通过兼职，我接触到了咨询行业，也向正式员工学习了很多商业分析、思考逻辑之类的东西。之后去西门子，做和VBA的事情

8、，虽然做的事情与数据分析无关，不过在公司经常用VBA做一些自动化处理工作，为自己的数据分析工具打好了基础。再之后去了易车，在那里兼职了一个多月，参与了大众汽车销量数据短期预测的项目，一个小项目下来，数据分析的方法流程掌握了不少，也了解了企业是如何用一些时间序列模型去参与预测的，如何选取某个拟合曲线作为预