一名成功的数据分析师，你需要具备的第一特质
大家好，上次我们只给数据分析师专题开了个头，今天我们来探讨数据分析师需要具备的第一点特质。
喜欢与数字打交道
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。
如果你想成为一个数据分析师，你必须知道如何准确使用这些统计技术。你必须要喜欢并擅长与数字打交道。你需要把数据看成一个谜团或者拼图，并告诉自己，我将要发现藏在数据里的秘密。然后你利用自己的数学技能来发现线索并最终解开谜团。
但这只是故事的一半。数据分析师不仅仅关注于数字本身，还要有洞见数字背后的能力。你需要将数据和统计指标变成一个故事，并让他人理解这个故事。这个故事可能必须用图片来讲述，因为这是我们快速消化信息的方式。
能够以一种可以快速、轻松掌握的方式传达分析结果的含义至关重要。对于你完成的工作，你需要有很强的描述性，能够直观地传达你从分析中学到的东西，比如，画出图表和图形，以数据作为证据，对它们进行可靠的解释。
总的来说，你必须保持充分的好奇心，享受不知道如何解决的问题，享受那些不知道答案的问题，然后努力找到一个可用的解决方案或可行的行动方案。
如果你有一些编程经验，或者你已经拥有一个MBA学位或其他商科学位，又或者你的本科专业是统计学或其他数学相关的领域，你不妨问自己几个问题，来确定你是否适合成为一个数据分析师。这些问题也很可能出现在面试中：
你建立过哪些模型？
处理数据集的时候，你感觉舒服吗？具体来说，你能否使用统计模型和技术收集商业信息，并提出可以由非量化分析人员也能够解释的商业见解？要完成这些，你需要有一个非常坚实的编程和分析能力，包括数据可视化能力。
你对于以上2个问题的回答可以决定你未来还需要补充哪些知识。技术能力的水平有很多层级。统计学背景会有帮助。
此外，拥有行为分析背景也很有帮助。因为行为分析是关于描述、理解、预测和改变行为的一门科学。它是数据科学和数据分析的重要组成部分。通常我们会希望影响到用户的行为，比如，让他们点击一下这个或那个，以及，来回答类似以下的问题“用户为何会点击这个或者那个”。
学习高等数学知识，使用概率和统计进行分析也很有价值。要进行机器学习模型的核心建模，你需要线性代数以及微积分、统计学和概率知识。你对相关数学理论理解得越好，你就越能理解你正在使用的算法的内涵，以及它的优势和缺点。大多数人都有能力学习微积分、线性代数、统计学和概率，但真正的学习热情是无法通过学习获得的——尽管可以培养。
数学知识是绝对必要的。而其他一切——算法、更多的编程语言——你都可以不断学习。而且由于专门用于人工智能的编程语言每隔几年就会发生变化，你需要在整个职业生涯中不断学习新的语言。但是，你从一开始就必须具备基础数学技能，它们是理解和学习其他一切的基础。
试着去研究Python或其他你喜欢的工具，指令背后的基本算法和基本数学，虽然这些工具可以使编程变得简单，但人工智能算法的复杂性仍然存在，并且必须小心处理。
如果你有没有技术背景，也没有硕士学位，进入数据分析或数据科学领域可能会非常难。
参考文章：
https://www.stitchdata.com/blog/career-in-data-analytics/
撰稿：Ivy
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2022-05-16 10:16:12
上两篇文章中，我们聊到了电动汽车革命的技术方面问题。今天，我们着重谈谈电动汽车革命带来的工作机会和所需要接受的教育。
今天我们聊一聊如何选择会计顾问委员会的成员和创建有效的委员会会议。
管理岗在职人员硕士留学申请：所有经理都应该知道的几个经济学技巧
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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。
数据分析师是商业组织中的组成部分之一，依照不同公司的不同需求，需要处理许多不同的日常事务。下面是作为数据分析师通常要履行的责任：
在进行职位面试时，面试官可能会寻找许多不同的东西。比如，会寻找应聘者的硬技能。给他们做一个练习，看看他们是如何做的，他们的思维方式如何，以及他们是否有所需要的数学背景。这主要适用于数据分析和数据科学。
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。
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。
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。
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。
过去十年的技术发展和变革是管理硕士的社会背景。如果您正在考虑将本课程作为您职业的敲门砖，那么您可能已经在被技术包围的世界中成长起来了——本课程将让您有机会更详细地探索熟悉的领域，并将它们置于商业环境中。
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