一份给数据分析小白的指南

数据人学习平台上线

作者介绍
Claire，美国德克萨斯大学奥斯汀分校商学院硕士，现任数据分析师，负责数据处理全链路工作，并热衷于美剧和美食。

引言

在大数据时代，将数据转化为有意义的见解变得至关重要。本文将介绍数据分析师的工作内容，所需技能，新手上路的建议，常见错误以及良好习惯。

数据的定义和分类

数据通常指的是带有行列的表，包括数值型和定性变量，以及不同的数据类型，如文本、日期时间、数字、布尔值等。

数据分析师概述

数据分析师的工作因公司不同而异，但通常涉及数据推理、实验、计算等，以描述现状、研究关系、检测异常指标及分析原因等。

数据分析师需要的技能

除了Excel、SQL以及数据可视化工具的技能，数据分析师还需要具备统计学知识，以及Python/R等编程语言的能力。同时，软技能如问题解决、数据收集整合、数据质量理解、关键数据识别、有效指标计算以及清晰汇报结果也是必要的。

新手入职 Tips

新入职者应先熟悉公司现有报告，掌握数据权限，并练习简单的dashboard。了解工作流程和手册，或者通过交流自己编写工作流程文档也是好的开始。

新手常犯错误

新手容易忽视数据理解、重复值检查、问题记录和数据结果验证，也可能因害怕而不敢提问。

数据分析师的好习惯

要诚实回答不知道的问题，进行数据分析过程的peer review，准备会议，做好笔记，提供清晰的演讲背景，以及在分享数据时附上详细的readme文档。

最后，推荐一本书《大数据实践之路：数据中台+数据分析+产品应用》，供想要深入了解数据知识的读者参考。