数据分析师必须知道的几个问题

1、如何做好数据分析?

分析师成长是通过“干”、"思"、“熬”出来的。干：多做。哪些是临时需求。你要做各种各样的分析;思：你在边干的过程中，要边思考，边总结，只有这种你才能沉淀。熬：通过时间的积累，你的商业意识、数据分析思维、技能得到提升，广积粮，缓称王，实现厚积而薄发。

2、如何做好数据挖掘?

数据挖掘和数据分析在我认为，都是实现数据价值的“工具”、“方式”。数据挖掘相对于数据分析来说，入门门槛会更高一些，对于数据挖掘方法，挖掘工具要求更高。但做好数据挖掘，参考数据分析。

3、需要看什么类型的书?

很从刚做分析师的朋友，但喜欢问：我想做好分析师要看什么样的书?这个背后的逻辑是不是说你看了别人推荐给你的书，你就可以成为很厉害的分析师。

我的观点是：书是一定要看，而且有机会的时候多看看书。但一定要明白看书你对的价值体现在哪?但数据分析更多是干，实践中成长的。

4、做好数据分析需求什么样的技能?

我想做数据分析，一定要会SAS、SPSS、R吗?如果你不去做模型。

基本的统计知识肯定要掌握的，但分析师目前主要还是以SQL+EXCEL+PPT来完成一份分析报告。

5、什么专业才能做数据分析?

现在招聘数据分析大多数都是要求：计算机、统计学相关专业。但是我相信未来数据分析招聘的专业会越来越宽，而且很多管理类(营销、管理学、情报学等)专业毕业的人会是比较受欢迎的。因为当大家对数据分析理解越来越深的时候，会发现数据分析核心的能力还是在：分析数据，然后与商业结合。

6、数据分析的价值?

基于历史数据，来告诉相关人的业务情况是怎么样的，结合对于公司业务模式的理解，一起制定相关策略，帮忙公司实现业务目标。

基于公司内、外部的数据，结合分析师对于公司业务的理解、行业发展趋势的理解，提出公司及行业发展趋势，为公司制定相应的战略提供参考。

7、数据分析，到底是分析什么数据?

分析公司内、外部的数据，内部的数据有以下几类(以电子商务为例)：

1、流量数据或者说网站的点击流(日志)数据。

2、订单数据。

3、商品数据。

4、会员数据。

5、供应链相关数据。

6、客服数据。

不同公司对于数据收集的粒度、完整性不一样。是否所有公司都要把所有的数据都收集下来，我的观点是：如果允许，当然越多越好。但是很多是时候是要分析师对评估哪些数据需求收集，保存多久的数据。分析师一定要用一定ROI的意识。那种数据都没有积累多少，就号称自己是大数据公司，号称通过大数据建议竞争优势，你觉得可能吗?