數據分析師的成長路線是怎么樣的?

 

如今，數據分析師是一個很熱門的職業，薪資水平較其他職位普遍偏高。很多人也因為高薪，紛紛轉向數據分析師發展。本文我們將從企業內部數據分析架構和數據分析學習兩方面來了解數據分析師是如何自我成長和發展的?

 

 

一、企業內部數據分析架構

 

1.商業數據分析中心的組織架構形式

 

目前國內商業數據分析中心的架構形式大致分四種，技術型，虛擬型、戰略性和分散型。

 

2.商業數據分析中心崗位角色

 

① 業務統計分析人員：理解企業數據，發現業務問題，開發預測模型，幫助企業更好地進行信息決策;② 數據挖掘人員：知識發掘積累，需要熟悉各種數據挖掘算法，可以進行深層次的客戶識別、畫像，以滿足營銷、風控和客戶關系管理方面的需要;③ 大數據分析人員：海量異構數據，和其他工具進行數據的搜集、儲存和清洗。同時與數據挖掘人員、報表制作人員、業務統計分析人員合作完成工作;④ 業務支持：創建業務報表或進行業務分析;⑤ 報表制作人員：撰寫SQL程序進行查詢并生成報表;⑥ 數據管理人員：為需求人員提供便捷的數據訪問服務;⑦ 數據架構人員：程處理、模型開發和數據質量管理設計所需的架構和方法;⑧ 平臺架構人員：負責企業管理平臺的安裝、配置、管理和維護

 

 

二、數據分析師職能和學習路徑

 

無論你是在何種崗位工作，要知道，在大數據時代，成為一個優秀的數據分析師需要具備以下三個方面的能力：首先，需要掌握更加豐富的大數據處理技能，包括統計分析、可視化工具、大數據處理框架、數據挖掘等。理論和技術功底是衡量業務人員和專業人員的標準;其次，要對企業業務有更深的理解，能夠根據企業自身特點建立分析模型和方法，不斷地進行驗證性和探索式分析。如果你不是專精于技術方向，那么業務理解和溝通能力尤為重要;最后，能把分析結果以可視化的形式展現出來，讓別人秒懂你的結論，成為講述“數據故事”的高手。