数据分析能力是什么意思（数据分析能力的定义）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于数据分析能力是什么意思的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、什么是分析能力

• 2、什么很多的面试要求上，都要求人员掌握数据分析的技能？

• 3、怎么培养数据分析的能力？

• 4、调查数据分析属于什么能力

一、什么是分析能力

数据分析师需要具备的能力：1、你需要有应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的数学知识背景。2、至少熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门。3、至少能够用Acess等进行数据库开发；4、至少掌握一门数学软件：matalab，mathmatics进行新模型的构建。5、至少掌握一门编程语言；6，当然还要其他应用领域方面的知识，比如市场营销、经济统计学等，因为这是数据分析的主要应用领域。

二、什么很多的面试要求上，都要求人员掌握数据分析的技能？

什么是数据分析？数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。简单来说，就是通过数据解决任何业务问题。

一个业务人员最重要的能力不是你会什么技能，具备什么知识，而是能解决问题，解决问题的前提是发现问题，数据分析恰好可以完成发现问题解决问题的使命。

在日益研究的招聘环境下，不管你是正要进入互联网产品、运营等业务岗位的在校生，还是1-5 年经验的运营、产品、营销、新媒体等从业者，数据分析能力已经是用人单位对业务人员的重要考核点。

今年疫情影响下，相比传统金融行业求职的一片哀嚎，技术类起薪确实比较香，根据2019年首届数据科学理学硕士毕业生就业报告，毕业生平均薪资达到了27w，主要集中在互联网、金融科技、量化领域。

随着大数据技术逐渐渗透到各行各业，数据科学人才将迎来一波红利。而对于本科非理工背景，又想在工作中将业务和技术结合起来的同学来说，数据分析(包含大数据类)无疑是不错的选择。

今天就给大家分享一下几个热门行业数据分析岗位的基本情况：

互联网代表：阿里、腾讯、百度、京东、字节跳动、拼多多、滴滴、美团、shopee（新加坡) 等

1）难度系数：☆☆☆☆☆

2）技能要求：

给大家看看腾讯的数据分析岗位要求

结合之前的面试经验，互联网数据分析的技能包括：

a. 精通SQL，最好是Hive-sql

b. 熟悉统计学理论：统计性描述以及推断性统计，ABtest几乎是面试必考的了

c.机器学习，这部分也需要简单准备一下，像逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、xgboost等基础的机器模型，当然python的基础也是要会的

d.对业务的认知，数据分析最重要的目的是要支撑到业务的落地，因此对业务的认知才是数据分析的出发点，对于应届生来说，如果有实习经验那是最好的了，对业务思维的认知就会更加深刻，如果没有实习，那就得多了解一些理论知识了，比如产品领域的海盗模型、用户行为分析等，甚至可以用一些咨询case练习的结构化思维来强化这方面的分析能力

3）薪资水平

数据分析的薪资一般是介于产品岗和开发/算法岗之间，不同互联网公司的数分岗起薪在22w-30w+不等。

金融科技代表：中国银行、建设银行、工商银行、交通银行、招商银行、平安银行等技术类管培生招人，其科技子公司（如：建信金融科技）也招人

1）难度系数：☆☆☆，银行历年都是校招大户，这些年随着信息技术发展，金融科技相关专业的岗位开放如雨后春笋。当然，银行技术岗相对互联网的技术难度系数较低，之前有个段子来自某拿了建行科技类职位offer的同学，“笔试不会，面试吹水，就这么拿了offer"。如下是2019年春招建行的招聘计划，多地分行的“技术类专项人才”需求达到三位数。

好进 + 起薪不低 + 业绩压力小 + 失业风险低，它不香吗？

2）岗位要求：

以建行信科大数据方向岗位职责为例：

银行科技类岗位的技能主要有两个特点：

一是技能要求，部分数据岗更偏数据开发一些，日常工作可能和数据建设、数据平台打交道；

二是分配方式，可能会统招统分，例如数据岗可能不细分具体的数据岗位（如：数据开发/分析/挖掘等），进去之后可能会分配到业务部门，也可能分配到中后台部门。

3）薪资水平

这个和银行本身属性有关，国有银行的的金融科技岗起薪不算太高，但工作强度小、福利好（单位租房、交通补贴、餐饮补贴、不需要996等）；股份制银行的金融科技，如招银科技，工作强度不亚于互联网，当然薪资也不比互联网低。

券商基金代表：南方基金、嘉实基金、中金、九坤、宽德、一众券商等

在这个类别里主要有两类，一类是金融机构里的数据工程师，另一类是金融工程类。数据工程师做的事情跟传统的数据开发工程师相似，薪资也没有显著优势，所以这里就着重讲讲金融工程岗位。

1）难度，☆☆☆☆☆，金融工程岗位也是这几年的抢手货。之所以说数据分析和金融工程有关联，主要是目前的数据分析类专业一般是由理工学院和经管学院联合办学，学生对机器学习/深度学习以及金融知识都有所涉猎。而最近几年，使用人工智能进行量化因子挖掘以及选股策略构建在业界变得火热起来，无论是卖方还是买方都在进行这方面的尝试，因此数据科学专业的毕业生也有了进入量化领域的机会。但是难点在于，金融工程专业的毕业生在此方面也十分精通，且拥有更加全面的金融知识，因此竞争也是比较激烈。

2)岗位要求：

这是华夏基金的金融数据挖掘工程师岗位：

所需能力，主要是三点：

a.必须精通一门编程语言，Python/MATLAB/C++；

b.有金融数据分析的能力；

c. 熟练掌握统计模型及机器学习模型，懂原理、能调包实现，最好能建模

3）薪资水平

券商基金的薪资基本无上限，看个人绩效拿奖金，底薪大多20w上下

事业单位代表：上交所技术、深交所金融科技、深圳市/区政府及其研究院

1）难度：不太好评估，身边的样本较少，技术难度可能低于互联网，但是由于招聘名额也较少，所以实际竞争比其实不低，同时也会比较关注学历背景

2）薪资水平：基本和公务员齐平，一线城市的公务员和事业单位待遇都不低，加班和失业的机会也比较少，可以说是性价比较高的一份工作，不说了，就两个字，羡慕。

三、怎么培养数据分析的能力？

数据分析需要哪些思维/能力/知识呢？

比如，数据分析思维、结构化思维、公式化思维、学法体系的思维.......这些思维帮助你，即使碰到自己不熟悉的问题，也能从一定的角度切入分析并保持清晰的逻辑；

一定的业务理解能力，能理解业务背后的商业思路。只有理解问题，才能转换成数据分析的问题，才知道如何设定分析目标并进行分析；

基础理论知识：数理统计、模型原理、近期市场的调研等；

常规分析工具的使用：常用办公软件（Excel、PPT、思维导图）、数据库、统计分析工具、数据挖掘等；

数据报告和数据可视化的能力。数据分析得再好，如果不能以简洁易懂的方式“表达”，成效也会大打折扣。

等等等，诸如此类的基本知识能力贮备......

那么想要提升这些能力该做点什么呢？下面具体来说说怎么做能把这些基础实力打好。

从分析理论和工具实践着手

1、分析理论

分析理论包括：明确业务场景、确定分析目标、构建分析体系和梳理核心指标。

我们要做的就是，首先明确是什么样的业务场景，不同的业务，分析体系也随之不同；然后，结合业务问题确定分析的目标，列出核心指标，再搜集整理所需要的数据。

推荐书籍：《数据化管理》、《决战大数据 》

数据分析的几个步骤：

（1）数据获取

数据获取往往看似简单，但是它需要分析者对问题进行商业理解，即转化成数据问题来解决，如，需要哪些数据，从哪些角度来分析等，在界定了这些问题后，再进行数据采集。

此环节，需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。

推荐书籍：《金字塔原理》、麦肯锡三部曲：麦肯锡意识、工具、方法

推荐工具：思维导图工具（Xmind百度脑图等）

（2）数据处理

数据的处理需要掌握有效率的工具：

Excel及高端技能：

基本操作、函数公式、数据透视表、VBA程序开发。

我一般会先过一遍基础，知道什么是什么，然后找几个case练习。多逛逛excelhome论坛，平常多思考如何用excel来解决问题，善用插件，还有记得保存。

专业的报表工具：

（成规模的企业会用）日常做报表可以设计一个通用模板，只要会写SQL就可上手。

相比excel做报表，这种工具开发的技术要求较低，能很快地开发常规报表、动态报表。

数据库的使用：

熟练掌握SQL语言（很重要！！！），常见的有Oracle、SQL sever、My SQL等。

学习流行的hadoop之类的分布式数据库来提升个人能力，对求职等都会有所帮助。

（3）分析数据

分析数据往往需要各类统计分析模型，如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。

因此，熟练掌握一些统计分析工具不可免：

lPSS系列：老牌的统计分析软件，SPSS Statistics（偏统计功能、市场研究）、SPSS Modeler（偏数据挖掘），不用编程，易学。

SAS：经典挖掘软件，需要编程。

R：开源软件，新流行，对非结构化数据处理效率上更高，需编程。

各类BI工具：Tableau、PowerBI、FineBI，对于处理好的数据可作自由的可视化分析，图表效果惊人。

推荐书籍：

《说菜鸟不会数据分析》系列，入门级书，初学者最适。

《数据挖掘与数据化运营实战，思路、方法、技巧与应用》，内容很系统很全面。

《市场研究定量分析方法与应用》，简明等编著，中国人民大学出版社。

（4）数据可视化呈现

很多数据分析工具已经涵盖了数据可视化部分，这时就只需要把数据结果进行有效的呈现和演讲汇报即可，可用word\PPT\H5等方式展现。

2、工具实践

（1）对于入门小白，建议从Excel工具入手，这里以Excel为例:

学习Excel是一个循序渐进的过程:

基础的：简单的表格数据处理、打印、查询、筛选、排序

函数和公式：常用函数、高级数据计算、数组公式、多维引用、function

可视化图表：图形图示展示、高级图表、图表插件

数据透视表、VBA程序开发......

多逛逛excelhome论坛，平常多思考如何用excel来解决问题，学习用各种插件，对能够熟练使用Excel都有帮助。

其中，函数和数据透视表是两个重点。

函数

制作数据模板必须掌握的excel函数：

日期函数：day，month，year，date，today，weekday，weeknum 日期函数是做分析模板的必备，可以用日期函数来控制数据的展示，查询指定时间段的数据。

数学函数：product，rand，randbetween，round，sum，sumif，sumifs，sumproduct

统计函数：large，small，max，min，median，mode，rank，count，countif，countifs，average，averageif，averageifs 统计函数在数据分析中具有举足轻重的作用，求平均值，最大值，中位数，众位数都用得到。

查找和引用函数：choose，match，index，indirect，column，row，vlookup，hlookup，lookup，offset，getpivotdata 这几个函数的作用不用多说，特别是vlookup，不会这个函数基本上复杂报表寸步难行。

文本函数：find，search，text，value，concatenate，left，right，mid，len 这几个函数多半用在数据整理阶段使用。

逻辑函数：and，or，false，true，if，iferror

（以上学会，基本能秒杀90%的办公室白领！）

数据透视表

数据透视表的作用是把大量数据生成可交互的报表，它具有这样一些重要功能：分类汇总、取平均、最大最小值、自动排序、自动筛选、自动分组；可分析占比、同比、环比、定比、自定义公式等

现实中，取数或报表+EXCEL+PPT似乎还是主流形式。

工具上，无论是业务人员还是分析人员，都可以通过自动取数工具或者BI工具来制作报表，减少重复操作的时间。

其次，增加与业务人员的沟通，充分了解业务需求，当你的业务水平和他们差不多甚至更高时，自然而然知道他们一言两语背后真实的需求是什么了。

最后，站在更高角度上，报表的基本粒度就是指标，可梳理出企业的基本指标体系，从经营分析的角度去做报表，把报表的工作标准化，降低报表的冗余，避免动不动就做一张报表。标准化包括指标分类，指标命名，业务口径，技术口径，实现方式等等。其实，最终目的是实现报表数据一致性，减少重复报表开发，降低系统开销的战略性举措。

在业余时间，可以多补充数理统计知识，学习R、Python语言，学习常用的挖掘模型，往高级分析师路上发展！

一起加油鸭！

以上，就是今天的分享，数据分析能力听起来很大很抽象，虽是软实力但却是行业的硬要求！量变引起质变，一步步来，才能做到触类旁通，做起项目才会越来越顺手。

四、调查数据分析属于什么能力

数据分析能力是什么，咱们要站在企业的角度去考虑这个问题。首先，分辨清楚你所说的数据分析是哪种类型的岗位，虽然市面上很多企业都在打着数据分析的旗号招人，但是岗位需求大致是可以分为两个方向的：一个是数据开发方向，偏技术，包括开发工程师、挖掘工程师、算法工程师、数仓工程师，这些相对门槛有点高，而且很需要天赋，这个对学历、专业、毕业学校要求都是比较高的；还有一个是商业分析方向，偏业务，是通过数据发现业务问题，洞察商业机会点，贯穿整个企业的各部门，通过数据产生的价值驱动企业的发展，这也是现在企业数字化转型最需要的人才。从门槛来说，商业数据分析师的入行门槛是比较低的。我主要说说商业数据分析方向的能力需求，因为开发方向是对技术的要求，只要你编程能力强，那就是你的资本，但是商业数据分析方向的能力就不是做一道面试题就可以界定能力高低的了。商业数据分析师并不是仅仅做一些简单的数据处理及报表的工作，并不是会Excel、Python、SQL等工具就是数据分析师了，充其量就是数据运营的工作。商业数据分析师不仅仅要学会用一些工具来建立数仓、爬取数据、数据清洗、可视化等，同时需要你具备商业知识和分析思维，利用数据的价值，帮助解决问题，推动企业的发展。放在比较具体的企业运营中，比如当你在面对需要做产品市场扩张分析，产品生命周期分析、顾客分析等等具体项目的时候，编程工具是帮你处理数据以及帮你展现分析结果的，而这种数据分析师必须具备的分析思维，以及系统的处理问题结构思维。

以上就是关于数据分析能力是什么意思相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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