怀揣着对数据的梦想和激情却总感觉看不清未来的方向？怀有一身理科“绝活”，却不知如何“物尽其用”？让我们一起探索关于数据分析的那些事儿

什么是数据分析？

通过分析和解读数据来支持决策和策略制定。从数据的收集、整理、处理到分析、解释的全过程，主要目的是揭示数据中的模式、趋势和关系，从而为企业或组织提供有价值的见解和建议。

数据分析的工具分类有哪些

编程语言：Python、R

数据可视化工具：Tableau、Power BI、Matplotlib、Seaborn

数据处理和管理工具：Excel、SQL、Hadoop、Spark

机器学习和数据挖掘工：Scikit-learn、TensorFlow、Keras

掌握数据分析，你都能做些什么？

商业分析师

核心职责

1. 收集和分析信息，提出专门的解决方案和建议

2. 创建业务分析框架，进行全面的业务分析

3. 提出可执行的改进计划以优化部门/公司的战略

成长路径      

1. 商业分析师->商业分析经理

2. 咨询师->咨询顾问->咨询经理

核心能力      

1. 对行业趋势、上下游及业务有深入的见解

2. 系统化的资料收集、市场调查及信息整理能力

3. 优秀的逻辑思维能力

4. 独立进行数据分析的能力

学术背景      

商业分析、统计学、金融

数据分析师

核心职责

1. 进行日常的数据监测和分析，深入调查异常数据的原因

2. 为相关部门（如产品和运营）提供数据支持，包括专项分析和问题诊断

3. 设计数据指标体系，定义并追踪关键指标，提供数据洞察

成长路径      

1. 数据运营/数据分析师->数据科学家

2. 数据分析师（BI分析师）->业务策略/产品运营

核心能力      

1. 对于业务sense非常强

2. 提取数据并综合分析的能力

3. 统计分析能力和一定的逻辑思维，思考问题缜密

4. 数据可视化

学术背景      

数学、统计学背景为主，咨询背景

数据科学家

核心职责

1. 利用统计学模型、假设检验对产品增长实验进行决策

2. 利用数据挖掘、机器学习等方法，帮助业务实现增长

成长路径      

1.数据分析师->数据科学家

核心能力      

1. 数据提取、清晰、建模的能力

2. 统计分析、数据洞察和数据挖掘

3. 数据可视化

学术背景      

统计学、机器学习、计算机等背景

关于数据分析的热门行业

01、咨询行业

Digital Consultant（偏数字化方向）

 数字化转型项目咨询

BI/Data science 项目咨询

Consultant（偏商业分析方向）

商业战略咨询

管理咨询

02、互联网行业

商业分析

数据分析

数据科学

03、外企（快消）

Digital

数字化转型

商业分析

Data Scientist

搭建各种业务分析模型来预测、解释业务的趋势、调整预算分配、消费者细分等

Insight

消费者洞察

业务洞察分析

不同公司对于实习经历倾向偏好：

咨询行业：咨询、投行、互联网战略部门等

互联网行业： 互联网公司数据部门，咨询公司

外企（快消）：咨询公司经历，同类型快消公司

 小编之前整理过英国Top100大学数据分析专业申请要求等信息，点击：英国Top100大学2024数据科学硕士课程入学要求全汇总