数据分析工作求职,主要的工作内容是什么?

本文分享从业务出身转型数据分析工作的经验。首先回顾数据分析工作的硬性要求,包括理论与行业知识、工具与技能。接着列出学习书单,建议找熟悉行业的助理工作积累经验,最后针对性提高能力。还提醒注意简历、薪资和方向选择,并推荐大数据分析相关文章。

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首先,通过入门篇的了解,我相信你已经知道数据分析这份工作的工作内容是什么?

我们一起再来回顾一下,总结起来需要两种硬性要求:

一:理论&行业

统计概率

行业以及业务知识

二:工具&技能

SQL

Excel (学到 宏 就差不多了)

SPSS/SAS/R (三者择一即可)

然后,根据相关要求开始学习。

因为我是业务出身,主要存在技术不足,所以开始进行针对性学习。

以下是我的书单:

数据库系统概论

MySQL实用教程

Oracle/PLSQL 开发指南

精通Excel 2007 数据分析与业务建模

商务与经济统计

learn python the hard way/ a byte of python

其次,找一份熟悉行业的数据分析的助理工作。

一开始我找的一份同行业的数据分析工作,学习起来快,平时虽以打杂为主,但只要留心,处处都是学习机会。

最后,针对性的提高能力。

在这个公司熟悉了整个数据分析的业务流程后,不久前跳槽到某大型零售集团BI开发部门,针对性的学习专业经验,总的来说转型成功。
PS1:简历比较重要,LZ记得针对性的凸显和对方招聘的相关性,无论是“行业经验/理科数学出身”等;
PS2;一开始薪水不要要求太高,记得你是来学习的,至少我为了转行,待遇降低了一半以上。
PS3:数据分析工作有偏技术类,也有偏向业务类。而我主要偏向技术开发,所以在技术方面着力比较深。选好一个方向,然后专注研究。

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1.大数据分析,主要有哪些核心技术?
http://www.duozhishidai.com/article-1938-1.html
2.构建一个企业的大数据分析平台 ,主要分为哪几步?
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3.数据科学,数据分析和机器学习之间,有什么本质区别?
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<think>好的,我需要回答用户关于数据分析助理的工作内容和职责的问题。首先,我需要回忆一下数据分析领域的基础知识,确保信息准确。然后,根据用户提供的引用内容,引用[1]提到了数据分析的挑战,可能可以关联到日常工作中遇到的问题。接下来,我应该按照系统级指令的要求,结构清晰地分点回答,使用中文,并注意LaTeX格式的正确使用。 首先,思考用户的问题核心:数据分析助理的日常职责和任务是什么。通常,初级职位会涉及数据清洗、基础分析、报告生成等。我需要将这些内容具体化,比如数据清洗可能包括处理缺失值、异常值等,使用工具如Excel、Python或SQL。此外,可能需要协助高级分析师,进行数据可视化,使用工具如Tableau或Power BI。 然后,考虑是否需要提到相关技能,如统计分析、编程能力,但用户主要问的是职责和任务,所以应集中在任务内容而非技能要求。同时,要确保每个职责点都有实际例子,比如“使用Python进行数据预处理”,这样更具体。 接下来,生成相关问题,需要与主题相关,可能涉及技能要求、工具使用、职业发展等。例如,数据分析助理需要哪些技能?常用的工具有哪些?如何提升分析效率? 最后,检查是否满足所有系统级指令:使用正确的中文,LaTeX格式(如果有数学表达式的话,但这个问题可能不需要),引用标记放在适当位置。在这个问题中,引用[^1]是关于数据分析的挑战,可以关联到日常工作中的数据清洗和预处理部分,因此在提到数据质量问题时,自然添加引用。 现在整理结构: 1. 数据清洗与预处理:处理缺失值、异常值,使用工具如Python。 2. 基础分析与报告生成:制作可视化图表,编写报告。 3. 数据收集与管理:数据库查询,API调用。 4. 协作与支持:协助团队,文档整理。 5. 质量监控:确保数据准确性,优化流程。 每个部分简要说明,并加入引用。然后生成相关问题,如技能要求、工具、职业发展等。 最后检查LaTeX是否必要,这里可能没有数学公式,所以不需要使用,但保持其他格式正确。</think>数据分析助理的核心职责是支持团队完成数据驱动的决策任务,其日常工作主要分为以下五个方面: ### 一、数据清洗与预处理 1. 处理原始数据中的缺失值、异常值和重复值(例如使用$df.dropna()$/$df.fillna()$等函数) 2. 将非结构化数据转换为结构化格式 3. 建立数据质量评估标准(如计算$数据完整率 = \frac{有效记录数}{总记录数} \times 100\%$) ### 二、基础分析与报告生成 ```python # 典型的数据透视表示例 import pandas as pd pivot_table = pd.pivot_table(df, values='销售额', index='地区', columns='季度') ``` ### 三、数据收集与管理 1. 执行SQL查询(如`SELECT * FROM sales WHERE date > '2023-01-01'`) 2. 维护数据库字典和元数据文档 3. 监控数据管道运行状态 ### 四、协作支持 - 制作可视化看板(Power BI/Tableau) - 准备会议分析材料 - 整理需求文档模板 ### 五、质量监控 通过统计过程控制(SPC)方法监控数据波动,例如计算: $$ 控制界限 = \bar{X} \pm 3\sigma $$
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