数据分析师职业定义与职业概述

数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代。目前世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务，建立数据部门，培养数据分析团队。各国政府和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。

互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。

数据分析师技能要求如下：

• 懂业务：从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值；
• 懂管理：一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议；
• 懂分析：指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等；
• 懂工具：指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作；
• 懂设计：懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

数据分析师分布在不同行业中，能够熟练运用现代统计分析方法进行信息搜集、数据处理、分析与预测等工作；能够及时掌握行业动态，有针对性地进行分析研究活动，撰写高质量的调查分析报告，提出有决策价值的建议；并依据数据做出行业研究、评估和预测。因此，统计、会计、保险、工程经济、金融、数学、计算机等专业的从业者对这个行业明显优势。

越来越多的企业将拥有数据分析师能力的人士为作为重要人才引入企业管理层，他们为企业做出科学、合理的决策，提供重要决策依据； 越来越多的投资机构把数据分析师所出具的数据分析报告作为其判断是否可行及是否值得投资的重要依据； 越来越多的企业把数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容； 越来越多的有志之士把项目数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系； 数据分析师带给企业的不仅仅是一份数据报告，更是一桶黄金，一片亟待探索的蓝海。

数据分析师课程设置和注意事项

伴随着大数据时代的来临，世界各国对数据的重视提到了前所未有的高度。按照世界经济论坛报告的看法，“大数据为新财富，价值堪比石油”。正如大数据之父维克托所预测，“虽然数据还没有被列入企业的资产负债表，但这只是一个时间问题。”大数据背景下，对于在校统计专业、应用数学专业、计算机信息专业以及金融数学和会计学专业的你，面对海量数据，如何收集（数据抓取）和整理（数据清洗）入库（数据库）、如何在数据库或数据仓库中利用统计技术和工具软件挖掘出有用信息、如何动态展示数据(数据可视化)？有进取心的您必须掌握“数据挖掘≈数据库+工具软件+统计学”这门综合技术！正如哈佛大学资深数据分析专家约翰 . 斯宾赛曾说“掌握了数据调查分析能力和市场数据的应用能力，你将永远不会失业，这个规则不仅适用于美国，也适用于中国”！

目前，大数据被广泛应用于医疗、通信、互联网企业、能源、市场营销、金融及社交娱乐等领域。随着大数据应用越来越广泛，对数据分析人才的需求也会与日俱增！数据分析师证书培养从事大数据分析工作的初、中、高级分析人员。其基本要求是：通过有关课程的学习，具备办公自动化、数据挖掘、网络数据收集基本技能；具备较强的数据处理、分析和展示能力；具备和大型数据库管理人员（DBA）大数据框架（Hadoop）工程师团队协同工作的能力。

数据分析师课程设置：

• 1、网络统计学
• 1.1、网络统计学概述
• 1.2、网络统计学编程基础
• 1.2.1、网页编程技术基础(HTML、CSS、Javascript)
• 1.2.2、统计数据格式及展示(数据结构、表格、图形和公式)
• 1.2.3、数据处理和运算(数据导入、导出、存储、转换、数组和均值运算)
• 1.3、概率论与数理统计基础
• 1.3.1、随机事件与概率
• 1.3.2、随机变量与概率分布
• 1.3.3、随机数据模拟及应用
• 1.3.4、随机变量的数字特征
• 1.3.5、随机向量
• 1.3.6、随机抽样与参数估计
• 1.3.7、假设检验
• 1.4、统计学原理
• 1.4.1、统计学常用术语
• 1.4.2、统计分组
• 1.4.3、统计抽样
• 1.4.4、平均趋势、标志变异和分布形态指标
• 1.4.5、统计对比分析
• 1.4.6、指数和因素分析
• 1.4.7、时间序列分析
• 1.5、统计学模型和方法
• 1.5.1、相关分析（单相关、复相关和偏相关）
• 1.5.2、回归分析（一元线性、多元线性、非线性）
• 1.5.3、确定型时间序列分析
• 1.5.4、随机时间序列模型
• 1.5.5、统计对比分析
• 1.5.6、方差分析
• 1.5.7、正交试验方法
• 1.6、R语言入门
• 1.7、EXCEL数据分析
• 1.8、数据挖掘技术
• 1.9、实用寿险精算
• 1.10、案例和项目设计

Copyright © 2017 www.galaxystatistics.com 哈尔滨商业大学银河统计工作室