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一名成功的数据分析师,你需要具备的第二特质

来源:启德教育  作者:Ivy  时间:2021-10-25 11:15:15


大家好,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。


你必须知道如何编程,但你不一定需要非常懂计算机科学

除了对数字的热爱之外,数据分析师还需要用写代码的方式进行工作。你应该学习编程,以实现工作的可重复性,这样其他人就可以在你所做的基础上继续努力。如果你不能用一个程序完成你所正在进行的事情,你只有两个选择:教别人怎么做这件事儿,或者自己不断重复这一个过程。


哪些计算机语言和其他软件工具会对数据分析师有用呢?SQL是必不可少的—它是数据操作的标准语言。其他的选择还有:

Python。在Python中选择相关库,至少要学习Pandas-Python的数据分析库。

R。一个用于统计计算和图形绘制的免费科研软件(商用需要付费)。R是专门为数据分析和科学而编写的,但是如果你完全不了解R,也许并不值得花时间专门学习它。

Hadoop是处理大型数据集的工具集合。几乎任何数据分析师在无法处理和清理数据的时候都会十分郁闷,因为分析师至少90%的工作是在清理和转换数据。如果你的数据集足够大,你可能无法在笔记本电脑上处理它,你需要大数据(通常是基于云的大数据)技能,例如Hadoop和Spark。


云和桌面分析平台。例如Looker、Tableau和Power BI。然而,其中许多工具只是点击式的、可视化的,基于云的版本,它们依赖于手动且不可复制的过程来分析数据。如果你是一名知道如何运用编程的分析师,你可以毫不费力地选择它们并将它们连接到你的编程界面。另一方面,如果你的技能主要是依靠手动,你则很难将它们过渡到代码环境,而那才是核心数据分析师应该工作的地方。


Excel。数据科学家和分析师喜欢贬低 Excel,但现实情况是,许多企业都使用Excel分析数据。优秀的数据分析师需要与最终用户建立对话,并找到与这些用户合作的方法,在许多企业中,都通过使用Excel实现。Excel的问题在于,在没有VBA的帮助下,它通常需要您使用鼠标和键盘手动进行分析。数据分析师的诀窍通常是尽快从Excel中获取这些数据,并将其放入更易于自动重复分析的表格中。


云数据仓库怎么样呢?

亚马逊这样的基于云的供应商在销售Redshift、BigQuery和Snowflake 等系统方面做得很好,但是,如果分析师所在的公司因为监管或业务问题(金融、制药、医疗保健和许多其他行业的公司都处于这种情况)而无法采用这种系统,那分析师将需要知道如何在没有这些云解决方案的情况下处理大数据,这可能意味着需要使用一个Hadoop集群。


最后需要提醒的是,虽然知道如何编程和了解几种编程语言对于成为数据分析师至关重要,但数据分析编程并不需要计算机科学学位所需的相同深度的知识。


参考文章:

https://www.stitchdata.com/blog/career-in-data-analytics/


撰稿:Ivy



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