(1)指导和协助客户完成多维度指标体系的梳理和建设。
(2)配合客户成功经理,完成客户培训,帮助客户实现数据驱动。
(3)针对细分领域,如电商、互联网金融,完善多维度指标体系建设的实施流程。
(4)梳理客户成功案例,形成行业指标均值,沉淀领域知识,形成知识库。
(5)搜集、整理、抽象客户需求,形成产品改进文档。
(1)要打好扎实的SQL基础
SQL基础之所以重要,是因为数据分析师分析的数据大多都是从数据库中提取而来的。有良好的SQL功底并能熟悉使用,不仅能提取到需要的数据,还能大大提高工作效率。尽管有部分数据可以通过报表等其他途径获得,但绝大多数的数据仍需要通过自己写SQL语句。
(2)要有统计学基础
统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学,其中的理论及依据就是数据分析的理论和依据。统计学是数据分析的理论基础,可以使数据分析更加系统化,以系统的数据科学作为数据分析的指导,才会更好地为数据分析服务。
(3)要熟练使用Excel
Excel可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作,作为常用的数据处理和展现工具,数据分析师除了要熟练将数据用Excel中的图表展现出来,还需要掌握为生成的图表做一系列的格式设置的方法。
(4)至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言
以R语言为例,R编程语言在数据分析与机器学习领域已经成为一款重要的工具。R作为脚本语言凭借其良好的互动性和丰富的扩展包资源可以方便地解决大部分数据处理、变换、统计分析、可视化的问题,并可以重现所有的细节。
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