小白数据分析师的快速上手指南

陈晓猛

2020-11-04

本文的灵感来源于一位大学三年级的学生,他的专业是电子商务,想在毕业以后从事数据分析工作,却从来没有类似经验,连实习经历也没有。在跟他沟通的时候,了解到他虽然也上过相关的专业课程,不过不知道该如何应用到实际的工作中。虽然大学里学过类似课程,但是上手时依然一筹莫展,也有不少同学在这个阶段就打了退堂鼓。

本文就是针对这部分人群的一份非常简单的上手指南,就连技术小白也可以轻松上手。先降低门槛把感兴趣的朋友“领进门”,然后通过自我实践,在日常工作中,判断自己是否适合这个行业。本质上笔者还是希望更多年轻人加入商业分析或者数据运营领域,助力行业的快速发展。

本文作者张明明,现任美菜网决策支持部负责人,数据运营高级总监。著有《数据运营之路:掘金数据化时代》。

先来介绍一下商业分析专业会教授哪些课程,对于本科或者研究生专业不是商业分析的同学,可以了解选修哪些课程或者去听课,学一些实用的技术。

虽然Business Analysis和Business Analytics一般都翻译为“商业分析”,不过在课程设计上会有明显的不同。

Business Analysis

课程设置:传统商科课程,比如经济学、财务

毕业前景:项目管理,流程分析,对应传统商业公司

Business Analytics

课程设置:新兴学科,R/SQL/Python,数学建模,决策科学

毕业前景:数据挖掘,算法,对应IBM、 Google等公司

商业分析(Business Analytics,BA)是这几年由于大数据快速发展开始兴起的热门专业,培养学生商业知识、数理知识、计算机编程技能等,未来从事的工作主要是从数据分析出发优化决策和流程创造价值。如无特殊说明,下面的BA均指Business Analytics。

截至2020年,美国TOP200大学中大约有60所学校开设了商业分析专业,这一数字在2017年是30多。商业分析专业有时候会设置在工程学院及信息学院,对于申请者的数学和计算机背景要求都较高。

商业分析专业以就业为导向,毕业生目前在就业市场上缺口很大。根据2017年的数据,商业分析师起薪每年在8万美元左右,即使在美国,也属于高薪职业,随着各行各业数字化的发展,其前景长期被看好。在行业选择上,可供选择的有银行、快速消费品、能源、医疗、保险、制造和药品等行业。

由于以就业为导向,因此课程设置以实用为主,会教授实用的编程语言(如SQL、Python、R)、数据库基础知识、统计软件的使用(如SPSS、SAS、Minitab)、建模等。在招生方面,学校一般会鼓励有数学、计算机、工程背景的学生申请。

中国香港科技大学商业分析硕士研究生课程长度为1年(2个学期),课程有大数据分析、R语言商业分析、商业建模和优化,信息经济学中的消费者隐私管理、数据分析、商业分析概览、风险和运营拟态分析,商业决策中的可视化分析、大数据工程、商业分析实习、VBA商业建模、数字化营销策略和分析、电子商务和线上分析、财务分析,商业应用中的高维数据统计、运营分析、项目管理、商业分析专题等。

根据偏重的基础学科不同,课程分类如下表所示。

分类后的课程按明显的基础学科分布,横跨三个基础学科,也就是本节强调的三方面能力:分析能力、技术能力和业务能力,对应数学、IT、商业三大学科的课程,是真正的跨学科人才培养方向。

如果你不是商业分析专业的学生,学了相关的学科,想成为一名分析师应该怎么办?

首先,这里建议你积累一些“大小厂”数据分析实习的经验。

数据分析是一门应用性很强的学科,对比没有实习经验的应届生,有实习经验的应届生的优势会非常明显,也更容易上手。

其次,你需要具备运用几个常用工具的能力。

l 会用SQL提取数据,熟练最好,用Navicat进行大量练习。

l 会用Excel常用函数,使用Excel进行统计的时候,如行云流水。

l 会用Thinkcell制图,实现可视化展示。

l 会用Tableau/powerBI进行分析,以适应大多数公司外购或者内部研发的图表工具。

此外,你需要具备以下能力。

l 大学期间独立完成过案例分析报告。

l 具备很强的沟通能力。

l 具备很强的逻辑思维能力,在任何压力环境下,以及从各个角度都可以清晰地讲清楚报告的故事线。

如果你想快速上手,为成为一名分析师或者数据运营人员打好基础,按照以上路径去做,基本上可以加分。

※对于SQL较弱的小白,推荐快速学习以下语句的基本结构。

l Select

l From

l Left/Right/Inner Join

l Where

l Case when then else end/if

l Having

l Groupby

l Order by sth desc

l Count

写完语句后,判断语法正误,可以使用在线的SQL语法检查工具进行检查。

更多内容请关注张明明老师的新书《数据运营之路:掘金数据化时代》

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《数据运营之路:掘金数据化时代》

张明明 著

  • 从传统企业到互联网,聚焦让数据产生商业价值
  • 手把手教你全面搭建数据运营体系

本书首次全面地搭建数据运营体系,并借由笔者的亲历经验,融合跨国企业与本土企业的优势,提出更适合国内企业当下发展的数据运营实践方法论,助力企业赶上数据运营的发展浪潮。

希望本书可以成为一本数据运营的经典读物,成为一本帮助企业了解数据如何创造价值的“百宝书”。

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