白癜风早期症状 http://baidianfeng.39.net/a_bdfnzhm/141222/4541952.html对于很多找工作的大学生来说
在众多竞争中脱颖而出
收到一份满意的offer
那应该就是登上快乐星球了吧
而在这个时代你会逐渐发现各大岗位需要上都不约而同的出现"数据分析""python”等字眼大学生如何学会数据分析?参加商赛需要具备哪些技能？
想把数据分析写进简历？
如何收获有“说服力”的简历素材？
项目Tips：
1.非商科，0基础也能学
2.能切实、深入、系统地学习并锻炼到，互联网、咨询、四大、快消工作中必备的商业分析能力
3.项目实战经历能清晰、有效地，在简历上体现出，你具备商业分析能力
4.能产出直观的能力证明材料（一份你独立完成的高质量商业分析报告）
5.过程足够扎实，让你能在面试官面前，就这段研究经历侃侃而谈，脱颖而出
#项目成果展示#
独立撰写xxxx商业分析报告（共xxx页）
内容包括：市场分析、竞争格局分析、典型公司分析……
*如何将经历写在简历中（样例??）
现在是大数据时代
会数据分析的人才
咨询、金融、互联网等等行业抢着要！
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在商赛中，也很需要会数据分析的队友！
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广泛被应用的数据分析
谷歌的数据分析可以预测一个地区即将爆发的流感，从而进行针对性的预防；淘宝可以根据你浏览和消费的数据进行分析，为你精准推荐商品；口碑极好的网易云音乐，通过其相似性算法，为不同的人量身定制每日歌单……
数据正在变得越来越常见，小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹……，大到企业的销售、运营数据，产品的生产数据，交通网络数据……
数据分析人才热度也是高居不下，一方面企业的数据量在大规模的增长，对于数据分析的需求与日俱增；另一方面，相比起其他的技术职位，数据分析师的候选者要少得多。
数据源于麦肯锡
其实，大部分人还不了解数据分析行业，认为熟练使用Excel中的一些高级功能如透视和函数等等，可能就满足数据分析行业的要求了，如果还用到了VBA之类的，那就是数据分析的高端人才。但事实上，数据分析行业包括但不远远限于Excel的运用哦！
那么，数据分析应该是怎样的行业呢?
01
数据分析的职场路
数据分析的职位大概分为两类：
1.辅助业务的数据分析
2.数据分析师
（1）辅助业务的数据分析：一般在零售业里职位设置较多，该职位要对业务非常熟悉，有长时间的积累和理解，用数据发现业务流程中的问题，并提出合理化的解决方案，分析数据是为整个商业逻辑做支撑。细分职位包括：市场调查、行业分析和经营分析三类。
（2）数据分析师：数据分析主要由数据分析师完成，数据分析师就是将统计人员提供的数据进行处理并分析，这里说的处理就是去除无用数据，净化数据环境，让数据更干净。之后数据分析师通过分析，将外部数据和内部数据结合在一起，使用建模的方法分析并将结果以简明的形式表达出来，从而满足业务的需求。细分职位三类：产品数据分析师，运营数据分析师和销售数据分析师，数据分析团队。
图片来自网络
02
数据分析从业者
需具备的核心能力
从目前的数据分析行业的发展来看，数据分析从业者要具备四种核心能力。
（1）基础科学的能力
现代商业中，数据是企业决策的重要依据，数据分析几乎渗透到每个业务环节中。统计学，数学，逻辑学是数据分析的基础，是数据分析师的内功。因此，要想在数据分析行业立足就必须掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如多元统计中的回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的决策树、聚类、关联规则、神经网络等。掌握这些方法，我们才能知道每一种数据分析的模型中，什么样的输入，什么样的输出，有什么样的作用。
（2）使用分析工具的能力
数据分析工具主要有SQL、SPSS、SAS、R、EXCEL等，其中SQL是基础，必须掌握并且会应用，其他的尽量能多掌握，毕竟都是基础技术，企业需要的正是综合型的应用型人才。
（3）行业知识与业务知识
如果数据不结合具体的行业、业务知识，数据就是一堆数字，不会产生任何价值，进而数据驱动营销、提高科学决策都将是一纸空谈。
作为合格的数据分析师，一定要对所在行业的情况及业务知识有深入的了解。例如：看到某个数据，要知道统计口径是什么？如何提取的？在哪个业务环节产生的？业务发生的背景是什么？有无非经常性的因素影响等。
前两个问题可以通过业务逻辑来进行数据提取，后面的问题更偏重于对业务的了解，对行业知识了解，对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说，在掌握前两项基本技术的基础上，行业知识和业务知识的了解就显得很重要。基础决定能否进入这个行业，行业知识和业务知识的熟悉程度则是你进入这个行业后，能否成功的最根本的因素。
（4）掌握编程语言的能力和逻辑思维的能力
就数据分析领域的编程语言来讲，如果不会Python、不会R，说你懂数据分析谁都不信。R简单易用，通过R，短短几行代码就可以筛选复杂的数据集，通过成熟的模型函数处理数据，制作精美的图表进行数据可视化，简直就是Excel的加强灵活版。
融合了R快速成熟的数据挖掘能力以及更实际的产品构建能力，Python正迅速地获得主流的呼声。Python更直观，且比R更易学，近几年其整体的生态系统发展也成长得很快，使其在统计分析上的能力超越了之前的R语言。除编程语言外，逻辑思维对于数据分析来说特别重要，不单单是数理逻辑这块，还要有逻辑学的知识。
反映商业数据里，大家可以理解为去搭建商业框架或者说是故事线，有逻辑的推进，结果才会另人信服。数据分析的流程逻辑主要有以下几点：
●提出假设
●验证假设(统计方法)
●取数(SQL/Hive/Spark)
●清洗和整理数据(R/PythonPandas/PySpark)
●可视化(Excel/Rggplot2/Pythonmatplotlib)
●展示给非技术人员(PowerPoint/Tableau/iPythonNotebook/RMarkdown)。
03
数据分析学习规划
任何一门技术或学科都有其内部规律，需要有计划，有先后，循序渐进来学，针对想进入及刚进入数据分析行业的同学们分享一些经验，以便同学们制定自己数据分析的学习规划。
（1）首要技能：统计学与SQL
任何数据分析师从事业务方向的工作都必须会统计学，统计学的学习最好辅助SPSS或其他SAS来学，做到数据分析基本功扎实，兼顾实战性。同样，任何数据分析师从事技术方向的工作都必会SQL，学习中，要掌握SQL的基础语法、中级语法和常用函数，结合关系数据库系统(OracleDatabase、SQLServer、DB2等)来学习SQL语句，找对方法，事半功倍。
（2）Python与R都需掌握
Python主要掌握基础语法，pandas操作、numpy操作、sklearn建模，学会用python编写网络爬虫爬取数据，等等。R语言就是为了统计而存在的语言，我们要掌握R语言的基础语法、数据管理、数据挖掘建模与评估等。这是第二阶段要学的技能。
（3）数据可视化
在Python、和R的基础上，运营和产品都需要学习可视化，可视化就是画图，但做为数据分析师来说，我们不能用EXCEL来实现可视化，因为它的局限性太大了。Python中可视化的工具有matplotlib,seaborn,ploltly。R中可视化工具有plot基础库、ggplot2等。
（4）模型评估
建模后应该怎样去评估，掌握怎样用一些定量的指标、数据、数值来衡量模型建好后是否准确。模型评估的指标或计算方式选择正确与否，能够直接影响到整个项目获模型是否有效。
通过以上的简单介绍，相信同学们对数据分析行业已经有了大致的了解。
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市场研究人员
行业分析师
咨询公司从业者
证券分析师
数据分析专员
企业市场部人员
企业管理层人员
在校学生
有志从事上述相关职业的新秀
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多种数据获取的方法
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QA
Q请问可以和导师互动交流吗？
A可以在日常导师直播答疑的时候与导师互动交流及提问
Q如果错过课程，以及课程答疑或者是没时间准点观看怎么办？
A此次课程会有视频留存，导师答疑也有录音留存，可以课后随时进行学习。
Q请问有时候课程学习坚持不下去怎么办呢？
A此次课程会有助教全程负责各位学员上课事宜，如果有学员有拖延症，助教会在课前统一收集大家意愿并进行督促打卡哦。
Q请问我没有基础可以学习吗？
A没有问题，有不懂的地方可以利用答疑时间向导师进行咨询
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