职业理想:数据分析师 (2)

上传人:平*** 文档编号:9600494 上传时间:2017-10-03 格式:DOC 页数:5 大小:95.46KB
返回 下载 相关 举报
职业理想:数据分析师 (2)_第1页
第1页 / 共5页
职业理想:数据分析师 (2)_第2页
第2页 / 共5页
职业理想:数据分析师 (2)_第3页
第3页 / 共5页
职业理想:数据分析师 (2)_第4页
第4页 / 共5页
职业理想:数据分析师 (2)_第5页
第5页 / 共5页
亲,该文档总共5页,全部预览完了,如果喜欢就下载吧!
资源描述

《职业理想:数据分析师 (2)》由会员分享,可在线阅读,更多相关《职业理想:数据分析师 (2)(5页珍藏版)》请在金锄头文库上搜索。

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 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。 为什么要做数据分析师: 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

2、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: (1) Facebook 广告与微博、SNS 等网络社

3、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,投放优化四步,运营客户的行为数据带来竞争优势。 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

4、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。 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

5、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。 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,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。 为此,我对自己的规划如下

6、: 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。 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

7、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,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测值。现在,我来到新的地方实习,也非常幸运的参加了一个央企的码头堆场优化系统设计,其实也算数据分析的一种吧,通过码头的数据实施调度,通过码头的数据进行决策,最后写成一个可操作的自动化系统。

8、而这个项目,最重要的就是业务流程的把握,我也参与项目最初的需求调研,和制定工作任务说明书 SOW,体会颇多。 中国统计第三步:第一份工作,预计 3-5 年。我估计会选择咨询公司或者 IT 公司吧,主要是做数据分析这块比较强的公司,比如Fico,埃森哲,高沃,瑞尼尔,IBM,AC 等等。通过第一份工作去把自己的知识打得扎实些,学会在实际中应用所学,学会数据分析的流程方法,让自己成长起来。 第四步:去自己喜欢的一个行业,深入了解这个行业,并讲数据分析应用到这个行业里。比如我可以去电子商务做数据分析师。我觉得我选择电子商务,是因为未来必将是互联网的时代,电子商务必将取代传统商务,最显著的现象就是传统

9、零售商老大沃尔玛正在受到亚马逊的挑战。此外,电子商务比传统的零售商具有更好的数据收集和管理能力,可以更好的跟踪用户、挖掘潜在用户、挖掘潜在商品。 中国统计网 第五步:未知。我暂时没有想法,不过我希望我是在一直的进步。 有一位数据分析牛人曾经总结过数据分析师的能力和目标: 能力:一定要懂点战略、才能结合商业;一定要漂亮的 presentation、才能 buying;一定要有 global view、才能打单;一定要懂业务、才能结合市场;一定要专几种工具、才能干活;一定要学好、才能有效率;一定要有强悍理论基础、才能入门;一定要努力、才能赚钱;最重要的:一定要务实、才有reputation;不懂的

10、话以后慢慢就明白了。 目标:1-做过多少个项目?2-业务背景有哪些,是否跨行业?3-做过多少种类型的模型?做了多少个模型?4-基于模型做过多少次完整的 marketing 闭环?以上四个问题,足以秒杀 95%以上的忽悠和菜鸟! 中国统计网 我仅以此为努力之坐标,时刻提醒自己。 路在前方,漫漫前行。 统计专业毕业生可以找什么工作?有网友问统计学本科毕业可以从事具体的什么工作呢? 答:没有限制,基本上什么工作都可以做,只要你愿意去,对方公司也愿意要你即可,如有统计毕业的网友当猎头的、考公务员、做销售、编程序、编辑、记者、策划、培训师、会计、HR、作家、创业等等都有,当然还有从事图书管理员的,余世维

11、说过这份工作是世界上压力最小的工作,每天正常上下班,最多担心书被顺手牵羊,有兴趣可考虑,所以说不管什么专业,基本上什么工作都可以做,更何况学统计。 本科统计知识学好了,知道怎么用,会用统计分析软件,知道各结果参数的意义,会从业务的角度解释和使用统计分析结果,解决业务问题。 中国统计网 找什么样的工作,用网友一个公式来说,就是:学习力+执行力+热情,即学习+能力+兴趣。 找工作关键要与自己兴趣相结合,并且能快速学习、有能力完成。这样就如网上的段子所说:不管你学什么专业,找工作一定要找个你喜欢的,这样你每天早晨六点到晚上八点都是高兴的。再找个喜欢的人在一起,这样晚上八点到早晨六点就是开心的,这就是

12、生活。 专业对口的职业(不同行业、不同公司职位名称叫法不一,仅作参考): 1、 市场研究员 2、 咨询分析师 3、 数据分析师 4、 数据挖掘分析师 5、 统计分析师 6、 市场分析师 7、 行业分析师 8、 经营分析师 9、 运营分析师 10、 业务分析师 11、 商品分析师 12、 精算师(证书据说比较难考) 13、大学统计老师 14、 BI(偏统计分析方向) 15、其他(欢迎大家补充) 当然如果说比较对口的工作,只要有数据的地方就需要用到数据分析,但目前不是所有公司都重视数据分析,目前国内 IT、互联网、移动互联网、游戏、通信、金融、医药类等行业较为重视数据分析,并且这些类型的公司是数据都较为庞大,发挥空间大。当然其他行业也逐渐开始重视数据分析,如服装行业等,上招聘网搜索“数据分析” 、 “统计”等关键词就可知道哪些公司,哪些行业再招相关人才。 这里稍微整理了下统计学相关行业:咨询、IT、互联网、移动互联网、游戏、通信、金融、医药类。 所以找工作前,先明确自己的兴趣以及能力,知道自己几斤几两,然后再有正对性的积累理论知识、相关经验,以便快速找到合适自己的工作。 数据分析技能提升建议可参见: 中国统计网 数据分析那些事(菜鸟必看)

展开阅读全文
相关资源
正为您匹配相似的精品文档
相关搜索

最新文档


当前位置:首页 > 中学教育 > 试题/考题

电脑版 |金锄头文库版权所有
经营许可证:蜀ICP备13022795号 | 川公网安备 51140202000112号