【初級數(shù)據(jù)分析師具備哪些條件】初級數(shù)據(jù)分析師*書申請條件:具有大專以上*,或從事統(tǒng)計工作。我通過了初試筆試、機試和報告考核,成績均合格。數(shù)據(jù)分析師通常需要擁有學士或以上*,*好是統(tǒng)計學、數(shù)學、計算機科學、信息管理或經(jīng)濟管理等領(lǐng)域。

數(shù)據(jù)分析的作用

在我剛開始做支付業(yè)務(wù)的時候,我對Top10和所有終端的支付成功率進行了分析。很快,我發(fā)現(xiàn)一些*的轉(zhuǎn)化率比其他*低。此后,這些*被列為重點和困難*。我們的機會點還在于優(yōu)先提高這些*的支付轉(zhuǎn)換率。例如,在進行商場購物流程優(yōu)化項目時,我們首先拉出了業(yè)務(wù)明細頁面-購物車-結(jié)算頁面-收銀柜臺-付款成功。我們發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)明細頁面和結(jié)算頁面的轉(zhuǎn)化率是整個路徑中*低的。因此,我們立即設(shè)置了項目的優(yōu)先級,并優(yōu)先解決這兩個頁面的轉(zhuǎn)換問題。

數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)知識

對于想要晉級成為高級數(shù)據(jù)分析師的朋友來說,掌握機器學習的相關(guān)知識是很有必要的:

特征工程的基礎(chǔ):如何統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)特征,選擇不同的特征,優(yōu)化模型;

基本分類算法:決策樹、隨機森林等。

基本聚類算法,數(shù)據(jù)挖掘,了解常見的機器學習算法等

數(shù)據(jù)分析的可視化設(shè)計

多維可視化設(shè)計

決策層視圖:戰(zhàn)略儀表板(如財務(wù)ROI熱圖)

-操作級視圖:漏斗圖顯示轉(zhuǎn)換瓶頸,Sankey圖跟蹤用戶路徑

遵循Tufte可視化原則以避免信息過載

數(shù)據(jù)分析如何學習

數(shù)據(jù)分析的核心不僅僅是工具和技術(shù),更重要的是商業(yè)思維和解決問題能力的結(jié)合。給職場新人的建議:

小項目實踐:如用*cel分析個人消費記錄;
獲得CDA認證:系統(tǒng)學習統(tǒng)計知識和Python實踐;
關(guān)注行業(yè)案例:參考沃爾瑪、b谷歌等企業(yè)的經(jīng)典分析策略。

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