整个分享过程一气呵成， 特别在讲数据分析师的主要工具的时候，所有学生dou表示我就学python了。本文分享文档是2017年4月23日在南山云谷举行的《未来Yi来:AI时代就业指南》沙龙活动嘉宾陈丹奕的《数据分析的成长之路》，查kan活动回顾，薅羊毛。。

数据分析师的职场竞争力， 其实远不止于技术Neng力、数据敏感度。推荐一本经典书籍：《数据分析之道:方法、 工具与实践》，该书对多行业数据分析方法论进行了系统梳理，是数据分析师进阶必读。多行业经验geng容易带来新思路，实现流程优化或业务创新，我深信...。

如今数据分析师的作用包括广泛的数据管理和分析活动。这包括获取、准备、清理和建模数据，然后通过创建报表和仪表盘为业务定制分析来支持决策。在所有这些活动中，对业务的真正价值是那些与识别影响业务的关键变化或趋势以及解释这些信息以确定可Neng对业务的影响有关的活动。

数据分析人员的职业进阶

拭目以待。 数据分析人员需要具备统计、 IT、管理三方面的知识和Neng力，统计是基本功，统计方法包括描述统计和推断统计，Zuo数据分析至少需要懂描述统计，比如什么是均数、中位数、众数。

优化一下。 只是这些进步并不意味着人工智Neng将取代数据分析师。人工智Neng非常适合自动化，但它具有根本的局限性。机器无法理解场景。只有人类才有Neng力以复杂的术语对数据进行语境化，比方说组织环境、外部市场因素、客户动态等等。比方说 根据竞争对手的营销增长的奇闻轶事，在产品销售下降趋势中寻找意义的Neng力远远超出了人工智NengKe以处理的范围，但对于人类这样Zuo相对简单。

数据分析师养成的三角理论

自然界三角形是Zui稳定的， 数据分析师也一样， 太顶了。 我了一个数据分析师养成的三角理论。

2、多参加一些跨部门会议，kankan他们如何思考问题，喜欢讨论哪些指标的。

专业技Neng是数据分析师进阶的基础

如何通过企业架构蓝图引导企业实现数字化转 不靠谱。 型：构建与实施的全方位指南。师的重要资本。

白嫖。 这不仅仅是数据准备效率低下。传统的数据分析和可视化工具需要完全人工的数据发现方法。用户必须从大量字段和过滤器中进行选择，然后在搜索模式、趋势和异常变化时切片和切块数据。这个人工过程非常耗时并且极易出现人为错误和偏见，特别是在当今数据丰富的世界中。其后来啊是什么？识别业务数据中的关键变化是偶然的，而不是确定的事情。这为希望确定用于决策的数据的商业领袖带来了风险。

这种转变的后来啊将使数据分析师花费geng多的时间来Zuo机器无法Zuo到的事情——提供场景和解释数据。数据分析师将被提升到重要业务合作伙伴的数据分析师， 他们将利用他们的数据素养技Neng帮助业务部门解释数据，将发现的见解置于语境中，并用这些数据讲述令人信服的故事。这样Zuo的后来啊是企业的数据分析师需要变得geng加精通商业，并建立他们的技Neng。

我们先聊聊第一点，如何成为数据分析师。或者进阶到数据科学技Neng，比如机器学习以及NLP。 造起来。 先说说在成为数据分析师之前，我们踏上这条职业路径，一开始要Zuo的就是学习相关技Neng。

将人工智Neng、 自动化和数据讲故事引入分析领域不仅会对分析的到头来用户产生直接影响，还会对在该领域工作的人员产生直接影响。虽然许多分析师可Neng担心它们会被自动化和人工智Neng所取代， 我当场石化。 但相信数据分析师的角色将会对业务和所需技Neng的广泛性产生重大影响。

这并不意味着重复的数据分析师工作不会消失。对于主要关注数据准备和仪表板构建的数据分析师他们的时间将会geng早地到来。但是组织将geng多地依赖那些具备技Neng的人员，以深入了解数据的含义。数据分析师将依靠人工智Neng驱动的工具， 这些工具使他们工作中的平凡方面变得geng容易，这样他们就Ke以将geng多的时间花在高价值的活动上，如数据解释和讲故事。所以呢，他们将Neng够为业务提供有意义的分析，从而Zuo出geng好的数据驱动决策，薅羊毛。。

那么今天我就给大家带来一篇基础性的文章， 告诉大家数据分析师需要哪些Neng力、 太坑了。 未来进阶路线、职场的小建议以及工作中的小案例等。

既然...

换句话说... 传统上， 数据分析师花了大量时间来完成一些平凡而重复的任务，比方说准备分析数据、创建报表和仪表盘，然后使用这些任务人工搜索数据中有意义的geng改。使用传统的分析和商业智Neng工具，分析师无法探索其数据的每一种组合或排列。Ru果他们真的找到了感兴趣的东西， 他们如何确定它在统计上是否相关，是否对企业有意义?自动化数据发现的引入解决了这些问题。它减少了寻找洞察力的时间，接着为分析师解释其发现增加价值留下了geng多的时间。这将需要分析人员变得精通业务和提高识字技Neng的故事讲述者，以geng好地传达他们的发现。

在一次研讨会上， Yellowfin公司首席施行官Glen Rabie认为，虽然许多分析师可Neng担心他们会被自动化和人工智Neng所取代，但数据分析师的角色将对业务和所需技Neng的广泛性产生重要影响。Yellowfin公司是一家分析和商业智Neng软件公司，致力于帮助企业了解他们的数据。Rabie对数据充满热情，并通过分析提高业务绩效。在创立Yellowfin公司之前， 他曾在澳大利亚国民银行担任过多个职位，其中包括高级电子商务顾问和全球员工自助服务经理。Rabie拥有墨尔本大学的商业硕士学位，躺赢。。

了解函数和参数，当进阶为编程型的数据分析师时会让你geng快的掌握。专栏上写了三篇Excel的文章，比较简单，大体介绍了Excel应用，Ke以作为职场新人的指南，破防了...。

如何建立数据分析的思维框架。

人工智Neng和自动化承诺从根本上改变这种范式。应用于分析和商业智Neng，许多繁琐且耗时的过程将由机器完成。使用机器学习来简化数据分析，匹配和清理过程的智Neng数据准备将大大减少分析师为分析准备数据所花费的时间。 不妨... 这与人工智Neng驱动的数据发现相结合， Ke以将一系列复杂的算法应用于数据，这将减少数据探索的时间，并发现相关的业务洞察。

试着... 网页题目：人工智Neng对数据分析师的影响

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不错。 业务分析师面临的两难困境是 虽然解释是他们承担的Zui有价值的活动，但他们花费的时间Zui少。大多数数据分析师只花费20%的时间用于实际数据分析， %的时间用于完成业务收益hen少的任务，比方说查找、清理和建模数据，这些效率极低，对业务增值不大。