2024数据分析师职业指南

数据分析师收集、清理和解释数据集以回答问题或解决问题，数据分析师职业指南，他们在许多行业工作，包括商业、金融、刑事司法、科学、医学和政府。

企业应该在下一个广告活动中瞄准什么样的客户？哪个年龄段的人最容易患上某种特定的疾病？哪些行为模式与金融欺诈有关？

这些是您作为数据分析师可能被迫回答的问题类型。继续阅读以了解更多关于什么是数据分析师、您需要哪些技能以及如何开始成为一名数据分析师的信息。

什么是数据分析？

数据分析是从数据中收集洞察力以为更好的业务决策提供信息的过程。分析数据的过程通常经历五个迭代阶段：

• 确定要分析的数据
• 收集数据
• 清理数据以准备分析
• 分析数据
• 解释分析结果

数据分析可以采用不同的形式，具体取决于您要回答的问题。您可以在此处阅读有关数据分析类型的更多信息。简而言之，描述性分析告诉我们发生了什么，诊断性分析告诉我们为什么会发生，预测性分析形成对未来的预测，而规范性分析就采取什么行动提出可操作的建议。

数据分析师职业指南：任务和职责

数据分析师的工作是收集和解释数据以解决特定问题。该角色包括花大量时间处理数据，但也需要交流调查结果。 

以下是许多数据分析师的日常工作：

• 收集数据：分析师经常自己收集数据。这可能包括进行调查、跟踪公司网站上的访问者特征，或者从数据收集专家那里购买数据集。

• 清洁数据：原始数据可能包含重复项、错误或异常值。清理数据意味着在电子表格中或通过编程语言保持数据质量，这样您的解释就不会出错或出现偏差。 

• 模型数据：这需要创建和设计数据库的结构。您可以选择要存储和收集的数据类型，建立数据类别之间的相互关系，并研究数据的实际显示方式。

• 解释数据：解释数据将涉及寻找可以回答手头问题的数据模式或趋势。

• 现在：交流您的发现结果将是您工作的关键部分。为此，您可以将图表和图形等可视化效果放在一起、编写报告以及向感兴趣的各方展示信息。

数据分析师使用什么工具？

在数据分析过程中，分析师经常使用各种各样的工具来使他们的工作更加准确和高效。数据分析行业中一些最常用的工具包括：

• Microsoft Excel
• Google Sheets
• SQL
• Tableau
• R or Python
• SAS
• Microsoft Power BI
• Jupyter Notebooks

数据分析师的薪水和工作前景

根据 Glassdoor 的数据，到 2021 年 12 月，美国数据分析师的平均基本工资为69,517 美元。这可能会因您的资历、您在美国的位置以及其他因素而有所不同。

数据分析师的需求量很大。世界经济论坛将其列为美国就业增长的第二名。劳工统计局还报告相关职业具有极高的增长率。

从 2020 年到 2030 年，运筹学分析师职位预计增长 25%，市场研究分析师职位增长 22%，数学家和统计学家职位增长 33%。这远高于 7.7% 的总就业增长率。

数据分析师的类型

随着技术的进步迅速扩展了我们可以收集的信息的类型和数量，了解如何收集、分类和分析数据已成为几乎所有行业的重要组成部分。您会在刑事司法、时尚、食品、技术、商业、环境和公共部门等许多其他领域找到数据分析师。

执行数据分析的人可能有其他头衔，例如：

• 医疗保健分析师
• 市场研究分析师
• 业务分析师
• 商业智能分析师
• 运营研究分析师
• 情报分析师

如何成为一名数据分析师

数据分析师的职业道路不止一条。无论您是刚从学校毕业还是想转行，第一步通常是评估您拥有哪些可转移技能，并培养您在这个新角色中需要的新技能。

数据分析师技术能力

• 数据库工具：  Microsoft Excel 和SQL应该是任何数据分析师工具箱中的支柱。虽然 Excel 在各行各业无处不在，但 SQL 可以处理更大的数据集，并被广泛认为是数据分析的必需品。 

• 编程语言：学习统计编程语言（如Python 或 R）将使您能够处理大量数据并执行复杂的方程式。尽管 Python 和 R 是最常见的语言，但最好查看您感兴趣的职位的多个职位描述，以确定哪种语言对您的行业最有用。 

• 数据可视化：以清晰且引人注目的方式展示您的发现对于成为一名成功的数据分析师至关重要。知道如何最好地通过图表和图形呈现信息将确保同事、雇主和利益相关者理解您的工作。Tableau、Jupyter Notebook 和 Excel 是用于创建视觉效果的众多工具之一。

• 统计和数学：了解数据工具实际作用背后的概念将对您的工作大有帮助。扎实掌握统计学和数学知识将帮助您确定最适合使用哪些工具来解决特定问题，帮助您发现数据中的错误，并更好地理解结果。

数据分析师职场技能

• 解决问题：数据分析师需要很好地理解所提出的问题和需要解决的问题。他们还应该能够找到可能揭示故事的模式或趋势。拥有批判性思维技能将使您能够专注于正确的数据类型，识别最具启发性的分析方法，并发现工作中的差距。

• 沟通：能够将您的想法传达给其他人对于您作为数据分析师的工作至关重要。与同事和其他利益相关者沟通的强大的书面和口头表达能力是数据分析师的良好资产。

• 行业知识：了解您所从事的行业——医疗保健、商业、金融或其他行业——将使您在工作和求职申请中占据优势。如果你想进入一个特定的行业，花点时间关注你所在行业的新闻，或者阅读一本关于这个主题的书。这可以让您熟悉行业的主要问题和趋势。

成为数据分析师的途径

获得这些技能是成为数据分析师的第一步。您可以通过以下几条途径获得足够灵活的产品，以适应您的生活。

• 专业证书：入门级专业证书课程通常不需要该领域的经验。他们可以教你 SQL 或统计等基本技能，同时让你有机会为你的作品集创建项目并提供有关你工作的实时反馈。

• 学士学位：劳工统计局推荐学士学位用于涉及数据分析的工作。如果您正在考虑获得成为数据分析师的学位，那么将您的课程集中在统计学、数学或计算机科学方面可以让您在潜在雇主面前抢占先机。许多在线学士学位都有灵活的时间安排，因此您可以根据自己的优先事项来安排学位。

• 自学：如果你想要一条不包含正式培训的路径，可以自学数据分析所需的技能。从这份面向初学者的数据分析阅读清单开始。准备好开始构建投资组合后，这里有一些关于数据分析项目的想法。

数据分析师职业发展

成为数据分析师也可以为其他职业打开大门。许多从数据分析师开始的人后来成为数据科学家。与分析师一样，数据科学家使用统计学、数学和计算机科学来分析数据。然而，科学家可能会使用先进的技术来构建模型和其他工具来提供对未来趋势的洞察力。