职场人的数据分析
职业规划中的能力特点？
职业规划中的能力特点？
有如下六个特征:
1、可行性，职业规划一定要基于个人的实际情况和所处环境的现实，而不仅仅是一个计划，一些无关紧要的幻想。我们制定的计划必须切实可行。
2.适时或分阶段。职业规划是对未来职业目标和未来职业行动的预测。因此，各种活动的实施和完成时间应按照时间和顺序进行安排，以便作为检查行动的依据。
3.灵活性。规划未来的职业目标和行动涉及很多不确定因素。所以规划要有弹性。随着外部环境和自身条件的变化，个人应及时调整职业生涯规划计划，增加适应性。
4.可持续发展。职业目标是人生追求的重要目标，职业规划应贯穿于人生发展的每一个阶段，通过对职业活动的不断调整和不断安排，最终实现职业目标。
5.独特性，也就是差异性。每个人都有不同的性格和层次，每个人都是社会中独立的个体。职业规划也是基于我们自身的条件，所以don 不要跟风。
6.社会性。做职业规划的时候，一定要考虑社会条件。时代在不断发展变化，同时也出现了很多新兴职业，这也对职业提出了不同的要求。所以在设计自己的职业规划时，一定要分析社会需求，选择世界。
作为一个数据分析应该如何培养自己的职业技能，在职场快速成长？
作为一个有幸在数据分析和建模领域探索的数据从业者，笔者有一些结论和思考。成为一名优秀的数据分析师有千万种方法，其中之一就是从底层数据开始，积累数据的知识，了解整个数据生命周期，了解数据生态链中有哪些环节。
当我们了解数据是如何产生、存储、使用和销毁的，我们就会知道为什么公司 s数据有一定的存储周期，为什么有价值的高质量数据如此稀缺，为什么数据处理如此耗时却又至关重要，等等。而这些正是一个优秀的数据分析师需要知道的。
下面简单介绍一下，分享一下我对数据分析师成长路径和必备知识技能的理解。首先，让我们 让我们绘制一张数据分析师成长的路线图，看看数据分析师在不同阶段应该做些什么。
那么从一个新手数据分析师升级为优秀的数据分析师需要哪些知识和技能呢？
要知道业务数据分析不是无源之水，具体的业务场景才是数据分析的最初目标和最终归宿。要从业务到业务，数据分析师需要熟悉行业知识、公司业务和流程。
比如做一个信贷相关的数据分析项目，如果设计相关的信贷产品，贷款申报、审批、发放、风险控制等业务流程，以及流程如果客户经理、审批人、贷款人、贷后主管对职责分工和工作内容有一定的了解，就能从纷繁复杂的业务信息流中筛选出分析对象和有用的数据，产生真正业务人员能用、用得好的数据分析模型、策略和产品。
懂得分析需要掌握数据分析的基本原理和一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实际工作中，才能有效地进行数据分析。提前在知识库中储备一些比较分析、交叉分析、综合评价分析等基本分析方法，以及回归分析、聚类分析等机器学习、人工智能算法等高级分析方法，以便随时使用。
而要想在数据分析的道路上走得更远，成为专家甚至数据科学家，不仅要知道各种方法是什么，还要知道为什么。比如在构建记分卡常用的logistic回归模型时，可以知道它的基本假设、损失函数、优化方法，如何处理数据以提高这个模型的稳定性和准确性，以及与其他替代方法相比的优缺点。
用工具分析数据是理论基础，数据分析工具是实现数据分析方法理论的起点。面对越来越庞大的数据，仅仅依靠Excel等基础工具是无法满足需求的。掌握更强大、更专业的数据分析工具或编程语言(如BI、SQL、SAS、Python等。)和常用的数据分析库(如Pandas和Python中的Scikit_learn等。)可以达到事半功倍的效果。
好的表达往往被忽略，但可能是最关键的部分。一方面，大部分分析结果不好的问题都与前期与业务和开发者的沟通和了解不够有关。与相关业务人员和开发人员的沟通涉及到业务术语和技术术语的翻译和转换。不同角色思维和表达习惯的差异对数据分析师提出了很高的要求。;沟通和表达能力。
另一方面，撰写分析报告，将数据分析的结果和观点传达给目标受众(管理者、客户等)，也是一个优秀的数据分析师必备的能力。)通过文字、图表甚至图像的简洁高效地表达出来。
懂管理。从一个数据分析项目的策划和启动，到中间的实施和监控，再到项目的汇报和收尾，每个环节都需要一定的管理协调能力。比如在项目策划的启动阶段，既要协调业务人员进行需求分析和现状评估，也要组织分析师对项目的可行性进行分析并形成方案，还要协调开发人员进行数据完整性研究。在合适的时间，用合适的，把有限的资源分配到各项工作中，不断推进项目，直到保质保量按时完成，这些都考验着管理能力。
懂业务，会分析，会使用工具，善于表达，懂管理，是磨练这些技能最直接的。路径是参与更多的项目，可以是你手头正在参与的各种数据分析工作，可以是Kaggle竞赛中的项目，甚至可以是 无中生有，并且在日常工作生活中的一些小事上做一些探索，比如研究车牌拍卖数据做一个拍卖策略，或者利用Excel的宏模块做一些数据的自动可视化展示。总之，把手弄脏，行动起来，踏上成为一名优秀数据分析师的道路。
文远:数据治理周谈