如何成為年薪超過50萬的資料分析師

資料科學家是工程師或專家（不同於統計學家或分析師），他們可以使用科學方法和資料探勘工具以數字方式複製和理解複雜的資料、符號、文字、音訊或其他資訊，並發現新的資料見解。 乙個優秀的資料科學家需要具備的素質是：理解資料收集，理解數學演算法，理解數學軟體，理解資料分析，理解分析，理解市場應用。

CDA——資料分析師在企業中主要扮演戰略人員的角色，分析企業的各種運營、銷售、管理、戰略等資料，可以有效規避運營風險，提高成本利用率。 CDA資料科學家最終是一名資料科學家。

首先，我們來談談分析的重要性，我們在進行資料分析的時候一定要注意分析，試想一下，如果我們不重視分析，那我們怎麼能做好資料分析呢？ 資料分析能力的提公升，就要求資料分析師重視資料分析，這就要求我們在進行資料分析之前，對組織內現有的分析資源進行盤點和梳理。 還需要提名一名專門負責分析領域的人員，以確保有良好的資料分析氛圍。

其次，我們來談談資料分析的分析階段。 資料分析的整個過程是這個階段的關鍵，必須特別注意。 我們不僅需要進行深入的資料探索和建模，還需要考慮模型修改、部署和監督應用程式。 通過對整個分析過程的詳細回顧，有必要反思不足之處以及哪些方面需要改進，進而形成與資料分析相關的規章制度和相關流程。

我們來談談組建分析團隊，如果你有乙個優秀的資料分析團隊，那麼在進行資料分析的時候，你可以集思廣益，做好資料分析。 建立內部自發分析團隊，讓集團內的分析專家相互進行**，對組織內部資料分析的建設提出建議，通過有效的維護促進分析能力的建設和發展。

最後，我想談談調整分析計畫，這個階段也比較重要，我們可以借助強大的分析能力來組織業務變化的需求，做出快速的響應。 這使我們能夠非常快速地構建和部署應用程式，獲得比以往任何時候都更準確的結果，以便我們可以提供更準確的資訊。 在這個階段，分析的目的應該從簡單的回答戰術問題轉向更具前瞻性的戰略問題，這樣才能有效地改進資料分析工作。

1.知識梳理，全面覆蓋資料分析內容複雜且難以理清，因此我們將資料分析流程拆解，從“業務需求-資料採集-資料處理-資料分析”等內容，涵蓋資料分析各個階段的技能，幫助您快速提公升資料分析能力。

2.實用工具模板，貼近真實場景市場上的資料分析大多過於理論化，沒有真正符合實際業務橋梁的內容和參考，所以不能直接使用。 通過真實案例，我們的凱達課程總結了一套適合初學者快速掌握技能的方法。

3.培養隨時可用的資料分析思維方式要想在資料分析能力上實現突破性增長，就需要提公升自己的分析能力，而這個過程是乙個長期的迴圈，不僅僅是靠背誦，而是靠不斷的練習。 特別是如果你不了解與資料分析過程相關的技能，我們更有必要在不遵循課程的情況下學習每一項技能。

首先，對於產品經理來說，國內產品經理不懂資料分析，新產品的競爭情報分析、產品敏捷測試等都需要借助資料分析師來完成，後期產品迭代優化還需要資料分析師收集使用者行為、習慣、評價等資料才能完成;

二是服務運營，產品運營中的使用者流、客戶關係管理等需要借助資料分析師完成; 三是公司的資料制定和標準建設、各部門的資料整合、資料管理等工作需要資料分析師完成;

四是資料智慧型和資料**服務於高層次。

從以上四個方面來看，業務分析能力和業務知識能力尤為重要，這次就是考驗分析師的業務理解能力和通過資料為企業解決實際問題的能力。 例如，分析師的分析過程、分析思維、分析技能和表現出的說服力。 你可以考慮進入這方面的專業公司，或者如果你有幸遇到乙個有經驗的老師帶你一段時間，就像我進入決明時有幸遇到乙個老師帶我一樣，我進步很快，所以現在我基本上對這一套非常精通。

如今，隨著資料越來越受到人們的重視，資料分析師的職位也越來越受到青睞，尤其是在北京、上海、廣州等一線城市，資料分析師供不應求，但想要成為一名合格的資料分析師是乙個不斷積累和沉澱的過程。

1、首先要具備相關的統計知識，大部分資料分析師崗位都會傾向於招聘數學專業的人，因為學數學的人基本都系統地學習過資料分析演算法，或者邏輯性很強，可以快速成長為資料分析師。

2、資料處理能力強，要想成為一名合格的資料分析師，必須具備基本的資料處理技能，如Excel、SPSS或R語言、SAS、掌握資料庫的使用，能夠從資料庫中呼叫資料、查詢資料、匯出資料，然後進行分析。

3.業務理解能力，如果任何資料脫離了對實際情況的分析，那麼這些分析就沒有效果，只能是夸夸其談。 因此，乙個合格的資料分析師應該能夠把握分析與市場或產品之間的緊密聯絡，從而分析有價值的關係。

4、獲取資料的能力，乙個合格的資料分析師應該能夠從外界獲取資料供自己使用，市面上可以採集資料的軟體很多，比如機車、Jisoke古斯克等，可以很容易地收集到大量的資料，並接受自己使用。

以上就是我對如何成為一名資料分析師的一些理解，總之，資料分析師的路還很長，需要堅持、付出、沉澱，才能真正成長為有價值的資料分析師。