数据分析师已经存在多年了。但是,对该职业的需求在再次成为头条新闻。接下来,我将带领大家了解为什么,并帮助分析一下数据分析行业在的发展情况。
一、数据分析师的需求猛增,前景一片大好!
预计到,「数据分析师」将成为需求最大的工作之一。
十年前,数据通常是由个人收集进行分析的,而如今,数据是由人和机器收集的。机器每天越来越多地采集数据,因此需要越来越多的人来管理和分析这些数据。单靠数据科学家无法完成这项工作。另外一点,数据科学家的薪水很高,一般公司没有能力聘请那么多数据科学家。
由于这种现象,我们看到了数据分析师的兴起。许多研究预测,这一角色将成为未来的工作的主力军。
二、为什么会是这样?
,世界经济论坛发布了对未来劳动力的预测。WEF在报告中指出,到,将有85%的公司采用大数据和分析技术。WEF还发现,96%的公司肯定是计划或可能计划雇用具有相关技能的新常任职员,以填补未来与大数据分析相关的角色。
因此,预计到,「数据分析师」将成为需求最大的工作之一。
三、高薪的数据分析师都需要具备哪些技能?数据分析能力
数据分析师当然必须具有分析能力,并且擅长数字、数学,并且对统计数据感兴趣。分析师还必须掌握通用数据分析工具的命令,并能够使用它们来构建查询。SQL和Excel是所有数据分析师都需要掌握的主要工具。
此外,数据分析师通常应该在R,SAS和Python中至少具有一种编程语言的命令。分析招聘人员在的一项调查中发现,Python最终成为数据分析师的首选语言。工具使用能力
因为主要职责是创建和呈现准确的信息报告,所以数据分析师需要能够使用可视化工具,例如:
1、Excel工具:
优点:容易上手、基本人人都会、操作简单
缺点:正因为人人都会没有什么特色、静态数据过于死板、样式丑陋
2、Python等编程类工具:
优点:码数据速度快、自动获取、看起来很高端
缺点:学习成本高、学习起来比较困难、很难完全吃透掌握
3、SAAS类可视化工具:(EasyV、DATAV、帆软等)
优点:容易上手、操作简单、动态数据自动获取、动态效果无敌炫酷、不需要下载APP
缺点:部分渲染组件吃电脑配置软能力方面
最后,在软技能方面,数据分析师必须具有协作性并具有出色的沟通能力、表达能力和写作能力。数据分析报表的撰写、汇报及与公司层面的沟通,都需要应用到这些能力。
四、自动化、可视化为数据分析提供便利
在及以后,新型工具和技术将不断改变必要的数据分析师技能的性质。公司越来越多地使其数据分析平台自动化、可视化。
自动化、可视化还将减少数据分析师花费时间整理和收集数据的过程。他们将有更多时间花在分析上并为企业带来经济发展的战略,这只会随着时间的推移而增加该角色的价值。
数据可视化使数据中的趋势和模式更易于理解。人类是视觉生物,大多数人无法通过查看庞大的数字电子表格获得有意义的见解。作为数据分析师,你将需要能够创建绘图和图表来帮助以可视方式传达数据和发现。
例如下图的一张电商零售物流的数据可视化图:图片来自EasyV数据可视化官网
通过数据可视化的方式,将双十一的电商物流的各个信息:快递总件数
线路时效
揽收、派送、运动的指数
网点快递量
以视觉传达的方式,更直观的呈现给其他人。屏上交易数量、总额、同比变化率等指标能够通过翻牌器实时展示同步,更有可视化图表显示指标变化趋势,从而帮助数据分析人员及时做出战略调整。
最后简单总结一下以上几点:
1、预计到,「数据分析师」将成为需求最大的工作之一
2、Python最终成为数据分析师的首选语言
3、数据分析师主要职责是创建和呈现准确的信息报告,所以需要能够使用数据可视化工具
如果觉得《python数据分析前景如何_数据分析师的前景怎么样?》对你有帮助,请点赞、收藏,并留下你的观点哦!