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。
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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。
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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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