现在的数据分析知识体系是什么？这才是数据分析师需要知道的

据招聘网站调查，一位经验丰富的数据分析师的年薪不低于20万。数据工程师、数据科学家等收入更高。作为一名数据分析师，无论最初的职业定位是技术还是业务，他们都会在一定阶段后承担起数据管理的角色。因此，一个更高层次的数据分析师需要有一个完整的知识结构。在大数据时代，数据分析在企业的决策和发展中发挥着越来越重要的作用。

一、现在的数据分析知识体系是什么——数据收集

理解数据采集的意义在于真正理解数据的原始形态，包括数据生成的时间、条件、格式、内容、长度、约束条件等。这将有助于数据分析人员更有针对性地控制数据的生成和收集过程，避免数据收集规则违反所导致的数据问题。同时，对数据采集逻辑的理解增加了数据分析人员对数据的理解，特别是对数据异常变化的理解。

在数据采集阶段，数据分析人员需要对数据生产和采集过程中出现的异常情况有更多的了解，以便更好地追踪数据的来源。此外，这也可以在很大程度上避免“垃圾数据输入导致垃圾数据输出”的问题。

二、现在的数据分析知识体系是什么——数据处理

在明确数据分析目标的基础上收集的数据往往需要经过处理和整理，才能用于分析和建模。数据处理通常包括数据缺失值处理、数据分组、基本描述统计计算、基本统计图绘制、数据值转换、数据规范化处理等。它可以帮助人们掌握数据的分布特征，是进一步深入分析和建模的基础。

三、现在的数据分析知识体系是什么——数据分析

数据分析比数据挖掘更倾向于业务应用和解释。当数据挖掘算法得出结论时，如何从结果、可信度、意义等方面说明算法的实际意义，如何将挖掘结果反馈到业务操作过程中，以便于业务理解和实现是关键。

四、现在的数据分析知识体系是什么——数据呈现

数据表示是数据可视化的一部分。数据分析师如何向业务流程展示数据透视图。除遵循各公司统一规范的原则外，具体的数据呈现形式应根据实际需要和场景确定。基本质量要求如下：

工具：PPT、Excel、word甚至email都是很好的演示工具，任何一个都很强大。

形式：图文通俗易懂的基本原则，生动、有趣、互动、讲故事都是奖励项目。

原则：领导喜欢看图片、趋势和结论，而主管喜欢看数字、文字和流程。

情景：PPT最适合大型会议。报告显示，word是最实用的，excel在数据较多的情况下更方便。

最重要的是，数据内容始终支持数据表示，而有价值的数据报告是关键。

五、现在的数据分析知识体系是什么——数据应用

数据应用是数据落地值的直接体现。这一过程要求数据分析人员具备数据沟通能力、业务推广能力和项目工作能力。

数据沟通技巧。简单的数据报告和简洁的数据结论更有利于企业的理解和接受。类比和举例是非常实用的技巧。

业务推广能力。在了解业务数据的基础上，推动业务落地实现数据建议。从最重要、最紧迫、最有效的业务环节入手，是一个很好的方法。同时，要考虑企业落地的客观环境，即好的数据结论需要有客观的落地条件。

项目能力。数据项目工作是一个循序渐进的过程。无论是数据分析项目还是数据产品项目，数据分析人员都需要具备计划、领导、组织和控制项目工作的能力。

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