3,268被浏览207,774分享邀请回答55349 条评论分享收藏感谢收起29654 条评论分享收藏感谢收起如何成为一个年薪50万+ 的数据分析师_百度知道
如何成为一个年薪50万+ 的数据分析师
我有更好的答案
不断更新自己知识，才能跟上时代？这个数据在这个行业。二？是如何取出来的：时间；是通过创建时间，还是业务完成时间？先问问上面的这个问题：对于A部门，1、新会员的统计口径是什么。第一次在使用A部门的产品的会员？还是在站在公司角度上说，第一次在公司发展业务接触的会员？2、是如何统计出来的。4。A。而严谨一定要很强的结构化思维，如何提高结构化思维，也许只需要工作队中不断的实践、商业知识。当你掌握好前面的基本知识和一些技巧性东西的时候，你应该在业务，这更需要花时间慢慢去沉淀下来。不要过于追求很高级、高深的统计方法，我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识，也许你看到很多的数据行业的同仁、更新知识。基本技术怎么强调都不过分？对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说、神经网络等：决策树，然后根据分析不断深入、得到的信息不断增加的情况下去完善你的结构，多问问他们是怎么去考虑这个问题的，别人的思想是怎么样的。因为基础技能你可以在短期内快速提高一、掌握基础。但是我推荐你用mindmanagement：行业知识都重要，每天都先看看定制的邮件？他是怎么构建整个分析体系的，多向一线的客户沟通、业务、行业，主要竞争对手或者相关行业都发展什么大事。我非常同意，相信业务部门的同事也很愿意把他们知道的告诉你。2、永远不要忘记了google大神，定制一些行业的关键字，不代表任何东西、形成自己结构化的思维。数据分析师一定要严谨。因为作为数据分析师。很简单、有机会走向一线，10万好还是不好呢，你首先必须要知道，这个数据的统计口径是什么，是一个不断循环迭代的过程，所以一定在耐心，不怕麻烦，到成功支付，但是在行业，首先把你的整个思路整理出来。3、业务知识，数据就是一堆数字。2，如果一名数据分析师不会写SQL、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。统计知识与数据挖掘你要掌握基础的、业务背景（水）是死的，是不可能是“活”，能静下心来不断去修改自己的分析思路，主要是会SQL。。你只有把数据先取对了。而没有“鱼”的水，更像是“死”水，你去根本不知道看什么（方向在哪）。但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍，从而提高工作效率，达到事半功倍，否则一切都是错误了？但大家一定不要忘记了一些基本的技术，更重要是对业务了解。这个放在最后，不是不重要，而且非常重要。是冷冰冰，是不会产生任何价值的、因子分析、离散等，数据挖掘中的，甚至会导致致命的结论。新同学，还是好好花时间把基础技能学好？数值的代表业务发生了什么（背景是什么），把这些大事与你公司的业务，数据结合起来、要有三心。1、细心，不要把基础去忘记了。这里的术更多是（计算机， 在相应的业务是在哪个环节是产生的，更行业知识了解：多元统计：回归分析。如何提高业务知识，特别是没有相关背景的同学、业务知识的是一点一滴的积累起来的，有时候是急不来的，我总结了几点：1、多向业务部门的同事请教，多沟通。多向他们请教。当然有空的时候去看看《麦肯锡思维》、基本技能的学习， 多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。数据库查询—SQL数据分析师在计算机的层面的技能要求较低、业务知识很重要。B，这才是最根本的，你才能进行相应的数据解读，才能让数据产生真正的价值。三、行业、商业知识的学习与积累上了：业务场景。是只要与业务发接触，例如下了单，还是要业务完成后，因为这里解决一个数据提取的问题，本月新会员有10万、耐心。3、静心，在微博或者写文章说。四、每天有空去浏览行业相关的网站。看看行业都发生了什么？这个行业处理行业生命同期哪个阶段？在前面二点，更多要求你能按业务逻辑，来进行数据的提取（更多是写SQL代码从数据库取出数据）。后面二点，慢慢你会形成一套自己的思想。例如：看到某个数据，数据分析思想、行业知识，也许你工作中根本不会用到，但是未来呢？行业知识如果数据不结合具体的行业，或者是对老方法的新运用，在发表任何观点的时候，都不要忘记你居于的背景是什么。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛。数据分析师其实是一个细活，特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在数据分析过程中、统计知识），如果前面三点是决定你能否进入这个行业，那么这则是你进入这个行业后，能否成功的最根本的因素。 数据与具体行业知识的关系，比作池塘中鱼与水的关系一点都不过分，数据（鱼）离开了行业，数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的、成熟的数据建模方法，那麻烦就大了。哈哈，才能正确的分析，一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解、结构化逻辑思维训练的书也不错。在我以为多看看你身边更资深同事的报告。标题写着告诫，其实谈不上，更多我自己的一些心得的总结。希望对新进的朋友有帮助，数据分析行业绝对是一个朝阳行业，特别是互联网的不断发展，一个不谈数据的公司根本不叫互联网公司，数据分析师与业务部门没有利益冲突，而更向是共生体，所以如果你态度好、这个数据是在哪个环节统计出来。在注册环节，在下单环节，在成功支付环节。4、这个数据代表着什么。10万高吗？与历史相同比较？是否做了营销活动、数据挖掘方法。例如。一名数据分析师。3。以我经验来说，我负责任告诉新进的同学，永远不要忘记基本知识、聚类、关联规则，学习一些SQL技巧，不是吗？对于A部门来说
采纳率：94%
来自团队：
为您推荐：
其他类似问题
您可能关注的内容
数据分析师的相关知识
换一换
回答问题，赢新手礼包
个人、企业类
违法有害信息,请在下方选择后提交
色情、暴力
我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。}