我的職業(yè)理想成為數(shù)據(jù)分析師

我的職業(yè)理想：成為數(shù)據(jù)分析師很不錯的文章，建議大家都看看，特別是菜鳥們！我小時(shí)候的理想是將來做一名數(shù)學(xué)家可惜長大了發(fā)現(xiàn)自己天賦不夠理想漸行漸遠(yuǎn)于是開始考慮現(xiàn)實(shí)開始做一些人生規(guī)劃我一直在思考將來從事何種職業(yè)，專注什么樣的領(lǐng)域，重新定義著自己的職業(yè)理想。我現(xiàn)在的職業(yè)理想，比較簡單，就是做一數(shù)據(jù)分析師。為什么要做數(shù)據(jù)分析師：在通信互聯(lián)網(wǎng)金融等這些行業(yè)每天產(chǎn)生巨大的數(shù)據(jù)（長期更是積累了大量豐富的數(shù)據(jù)，比如客戶交易數(shù)據(jù)等等），據(jù)說到20，全球每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量達(dá)到35億GB海量的歷史數(shù)據(jù)是否有價(jià)值，是否可以利用為領(lǐng)導(dǎo)決策提供參考依據(jù)？隨著軟件工具數(shù)據(jù)庫技術(shù)各種硬件設(shè)備的飛快發(fā)展使得我們分析海量數(shù)據(jù)成為可能。而數(shù)據(jù)分析也越來越受到領(lǐng)導(dǎo)層的重視，借助報(bào)表告訴用戶什么已經(jīng)發(fā)生了借助OL可視化工具等分析工具告訴用戶為什么發(fā)生了通過dashboard監(jiān)控告訴用戶現(xiàn)在在發(fā)生什么通過預(yù)報(bào)告訴用戶什么可能會發(fā)生數(shù)據(jù)分析會從海量數(shù)據(jù)中提取挖掘?qū)I(yè)務(wù)發(fā)展有價(jià)值的潛在的知識找出趨勢為決策層的提供有力依據(jù)為產(chǎn)品或服務(wù)發(fā)展方向起到積極作用有力推動企業(yè)內(nèi)部的科學(xué)化、信息化管理。我們舉兩個通過數(shù)據(jù)分析獲得成功的例子：(ace微博、S網(wǎng)絡(luò)社區(qū)的用戶相聯(lián)系，通過先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)為廣告商提供更為精準(zhǔn)定位的服務(wù)該精準(zhǔn)廣告模式收到廣大廣告商的熱捧，根據(jù)市場調(diào)研機(jī)構(gòu)eMarFace額超過2億美元，成為美國最大的在線顯示廣告提供商。(it上，亞太區(qū)負(fù)責(zé)人Jo例說明:亞馬遜3銷售是來自其系統(tǒng)自動的產(chǎn)品推薦通過客戶分類投放優(yōu)化四步，運(yùn)營客戶的行為數(shù)據(jù)帶來競爭優(yōu)勢。常廣泛的：比如在營銷領(lǐng)域，有數(shù)據(jù)庫營銷，精準(zhǔn)營銷，R析，客戶分群，銷量預(yù)測等等在金融上預(yù)測股價(jià)及其波動套利模型等等在互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)上面百度的精準(zhǔn)廣告淘寶的數(shù)據(jù)魔方等等類似成功的案例會越來越多以至于數(shù)據(jù)分析師也越來越受到重視。然而現(xiàn)實(shí)卻是另一種情況我們來看一個來自微博上的信息在美國目前面臨1萬~具有數(shù)據(jù)分析和管理能力的專業(yè)人員，以及1具有理解和決策能（基于對海量數(shù)據(jù)的研究的管理人員和分析人員的人才短缺而在中國受過專業(yè)訓(xùn)練并有經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)分析人才未來三年分析能力人才供需缺口將逐漸放大高級分析人才難尋也就是說數(shù)據(jù)分析的需求在不斷增長然而合格的為企業(yè)做分析決策的數(shù)據(jù)分析師卻寥寥無幾好多人想做數(shù)據(jù)分析卻不知道如何入手，要么不懂得如何清洗數(shù)據(jù)，直接把數(shù)據(jù)拿來就用；要么亂套模型，分析的頭頭是道其實(shí)完全不是那么回事按俗話說就是見過豬跑沒吃過豬肉。我的職業(yè)規(guī)劃：對于數(shù)據(jù)分析，有一句話說的非常好：spss軟件、決策樹、時(shí)間序列之類的方法這些僅僅就都是個工具而已最重要的是對業(yè)務(wù)的把握沒有正確的業(yè)務(wù)理解再牛的理論再牛的工具都是白搭做一名合格的數(shù)據(jù)分析師除了對數(shù)據(jù)需要有良好的敏感性之外對相關(guān)業(yè)務(wù)的背景的深入了解對客戶或業(yè)務(wù)部門的需求的清晰認(rèn)識。根據(jù)實(shí)際的業(yè)務(wù)發(fā)展情況識別哪些數(shù)據(jù)可用，哪些不適用，而不是孤立地在“真空環(huán)境”下進(jìn)行分析。為此，我對自己的規(guī)劃如下：第一步：掌握基本的數(shù)據(jù)分析知識（比如統(tǒng)計(jì)，概率，數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)理論，運(yùn)籌學(xué)等），掌握基本的數(shù)據(jù)分析軟件（比如，VMat，ab等），掌握基本的商業(yè)經(jīng)濟(jì)常（比如宏微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)營銷理論投資基礎(chǔ)知識戰(zhàn)略與風(fēng)險(xiǎn)管理等等這些基礎(chǔ)知識在學(xué)校里盡量的學(xué)習(xí)而且我來到了和君商學(xué)院這樣我可以在商業(yè)分析經(jīng)濟(jì)分析上面領(lǐng)悟到一些東西增強(qiáng)我的數(shù)據(jù)分析能力。第二步參與各種實(shí)習(xí)研一開始我當(dāng)時(shí)雖然有課不過很幸運(yùn)的找到一份一周只需去一兩天的兼職，內(nèi)容是為三星做競爭對分析，當(dāng)然分析框架是lea了，我只是做整合資料和往p填充的內(nèi)容的工作，不過通過兼職我接觸到了咨詢行業(yè)也向正式員工學(xué)習(xí)了很多商業(yè)分析思考邏輯之類的東西之后去西門子做和V事情雖然做的事情與數(shù)據(jù)分析無關(guān)不過在公司經(jīng)常用V一些自動化處理工作為自己的數(shù)據(jù)分析工具打好了基礎(chǔ)再之后去了易車在那里兼職了一個多月參與了大眾汽車銷量數(shù)據(jù)短期預(yù)測的項(xiàng)目一個小項(xiàng)目下來數(shù)據(jù)分析的方法流程掌握了不少也了解了企業(yè)是如何用一些時(shí)間序列模型去參與預(yù)測的如何選取某個擬合曲線作為預(yù)測值現(xiàn)在我來到新的地方實(shí)習(xí)也非常幸運(yùn)的參加了一個央企的碼頭堆場優(yōu)化系統(tǒng)設(shè)計(jì)其實(shí)也算數(shù)據(jù)分析的一種吧通過碼頭的數(shù)據(jù)實(shí)施調(diào)度通過碼頭的數(shù)據(jù)進(jìn)行決策，最后寫成一個可操作的自動化系統(tǒng)而這個項(xiàng)目最重要的就是業(yè)務(wù)流程的把握，我也參與項(xiàng)目最初的需求調(diào)研，和制定工作任務(wù)說明書S體會頗多。第三步第一份工作預(yù)計(jì)3我估計(jì)會選擇咨詢公司或者I公司吧，主要是做數(shù)據(jù)分析這塊比較強(qiáng)的公司比如Fi森哲高沃瑞尼爾IMA等等。通過第一份工作去把自己的知識打得扎實(shí)些，學(xué)會在實(shí)際中應(yīng)用所學(xué)，學(xué)會數(shù)據(jù)分析的流程方法，讓自己成長起來。第四步去自己喜歡的一個行業(yè)深入了解這個行業(yè)并講數(shù)據(jù)分析應(yīng)用到這個行業(yè)里比如我可以去電子商務(wù)做數(shù)據(jù)分析師我覺得我選擇電子商務(wù)是因?yàn)槲磥肀貙⑹腔ヂ?lián)網(wǎng)的時(shí)代電子商務(wù)必將取代傳統(tǒng)商務(wù)最顯著的現(xiàn)象就是傳統(tǒng)零售商老大沃爾瑪正在受到亞馬遜的挑戰(zhàn)此外電子商務(wù)比傳統(tǒng)的零售商具有更好的數(shù)據(jù)收集和管理能力可以更好的跟蹤用戶挖掘潛在用戶挖掘潛在商品。第五步：未知。我暫時(shí)沒有想法，不過我希望我是在一直的進(jìn)步。有一位數(shù)據(jù)分析牛人曾經(jīng)總結(jié)過數(shù)據(jù)分析師的能力和目標(biāo)：能力：一定要懂點(diǎn)戰(zhàn)略、才能結(jié)合商業(yè)；一定要漂亮的presentation能buying要有g(shù)loba、；一定要懂業(yè)務(wù)、才能結(jié)合市場；一定要專幾種工具才能干活一定要學(xué)好才能有效率一定要有強(qiáng)悍理論基礎(chǔ)才能入門一定要努力才能賺錢最重要的一定要務(wù)實(shí)才有reput；tion不懂的話以后慢慢就明白了。目標(biāo)1-過多少個項(xiàng)目？2-務(wù)背景有哪些是否跨行業(yè)？