想成为一名成功的数据分析师，你需要具备哪些经验？
当今，几乎所有的企业组织都在雇佣数据分析师来分析组织内部产生和收集到的数据。从数据中得出可执行的策略，变成了一个关键的商业技能。几乎所有类型的企业都在收集大量数据，并想通过这些数据来制定或者改进商业决策。在电子商务、健康和制造业等各行各业的企业中，都在试图通过商业分析来改进运营效率并提高盈利性。
举例来说，医药行业利用数据分析在临床研究中预测药物的有效性和存活率，RStudio的教育总监Carl Howe说，该公司提供基于R程序语言的开源工具。另一个例子，工厂一直在寻求提高产量—如果你能将产量提高1%到2%，这对芯片或医药制造企业来说意味着数百万美元。
URSA的首席数据科学家Matthew May表示，虽然公司正在致力于自动化数据分析，但大约80%的工作尚未实现自动化，而正在自动化的20%仍然没有很好的自动化。更重要的是，自动化的机器学习可以解决的任何问题都是简单的问题。难题则需要一个或多个人来解决。因此，数据分析的工作不会轻易的消失。”
你可能想知道，数据科学和数据分析的区别在哪里。简单说，数据科学是关于如何给这个事件建模，并用这些模型进行预测。而数据分析更多的是从大规模的数据中获得见解相关。比如，我们预测人类对石油的需求顶峰将在2030年，或者在过去20年中，世界上生活在贫困线以下的人们几乎下降了一半。上述两个结果都是基于数据分析。
工资方面，根据相关报告，数据分析师的预期薪酬在$8.2W/年-$13.8W/年。因为这些专业人士的工作主要与数据库相关，他们可以通过学习额外的编程技能，比如R和Python来获得更高的工资。
想成为一名成功的数据分析师，你需要具备哪些经验呢？
我们一起来听听4位专业人士的说法。他们中，除了RStudio的数据科学家和教育总监Carl Howe，还包括Kristen Sosulski 博士-纽约大学斯特恩分校的技术运营和统计学教授，也是《将数据可视化变得简单：可视化洞察》一书的作者；Matthew May，URSA Inc.的首席数据科学家，这是一家无人系统数据分析和可视化公司，帮助用户从遥测数据中挖掘价值；Rosaria Silipo博士，KNIME的首席数据科学家，该公司为数据科学提供KNIME 分析平台工具。她还是六本书的作者，包括《数据科学实践：案例研究集》、三小时视频课程KNIME：数据科学的分析方法等书，以及数十种其他技术出版物。
时间有限，我们将在后面的文章中依次讲述他们分享的关于数据分析师都需要哪些专业技能和经验。后面文章的要点包括：1.你需要与数字打交道；2.你必须要学会编程，但你不一定是个计算机科学的专家；3.沟通技巧几乎与数学能力一样重要；4.你需要完成的任务，基本都展现在招聘启事的工作职责描述中的前几条。
参考文章：
https://www.stitchdata.com/blog/career-in-data-analytics/
撰稿：Ivy
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2021-11-25 17:56:49
大多数数据分析任务需要一定的数学和统计技能。虽然你不一定需要数据科学家所掌握的高级数学技能，但正确使用公式对你的日常工作会很重要。即使你使用了统计工具进行了大部分的计算，你也需要了解相关数学知识以了解如何使用公式以及如何解释结果。
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上次我们只分享了数据分析师专题需要知道的前三件事：1.你最好热爱与数字为伍；2.你最好熟练掌握几种程序语言，但不需要懂得太多计算机科学的知识。3.沟通技巧几乎和数学能力一样重要。那今天我们来继续探讨数据分析师需要具备的最后一点特质。
进行数据分析需要用到2项技能。第1，是统计学的应用，第2，是把这些统计指标背后的逻辑用通俗易懂的话表达出来。
上次我们只分享了数据分析师专题需要知道的第一件事，今天我们来继续探讨数据分析师需要具备的第二点特质。
上一篇文章中，我们聊了商业分析是什么，以及商业分析师都做些什么等等。今天我们继续聊商业分析的话题，看看商业分析都需要学些什么。
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