用人单位较为看重的数据分析能力是什么？

2020-12-28 11:39:35 阅读（199） 评论（0）

现在工作场所的竞争越来越激烈，不学习一两种新技能，保持自己的知识更新，很容易被年轻一代超越。有些人选择学习外语，有些人选择学习在工作场所与人打交道的能力。如果你的工作需要处理数据，相信我，Python肯定会成为你晋升和加薪的垫脚石。为什么？因为高效。让我们来看看年薪24w-48w的高级数据分析师的招聘信息。雇主更注重以下四种能力：仔细梳理，你会发现，即使你不是一名数据分析师，你也可以在工作场所为自己加分。想象一下，在电子商务推广结束后，其他人花了很多时间整理数据，你有更多的精力分析定位问题，并制作更好的互动图表。业务分析，你拉大量数据，手动打标做图表，都不如几行Python代码高效。让我们逐一分析。1、业务洞察力和执行力，业务洞察力和执行力，说流行点，这就是如何从海量信息中获取有效信息。Python可以使用Mysqldb库连接数据库，可以使用pandas和matplotlib进行清洁和分析，可以使用pyecharts进行交互可视化，可以使用numpy和sklearn进行建模，甚至可以使用pyinstaller包装工作流交给同事，共同提高效率...如果你用几行代码调用matplotlib库快速整理数据，并以更高效的方式绘制图片作为工具，你将有更多的时间深入了解和分析业务。2、Python的沟通能力也能提高沟通能力2、Python的沟通能力也能提高沟通能力？数据分析师属于业务端工作，长期接触公司项目和客户需求。而技术端一般只实现产品功能。掌握Python的分析师将更好地了解业务端和技术端的痛点。3、Python处理SQL和庞大的数据，只有Excel是不经济的，所以大多数数据分析师都需要SQL技能。SQL语言入门很简单，掌握了存取数据和基本数据清洗函数后，就可以开始工作了。初级分析师可以在进行本地分析之前，高效的数据分析师会使用Python连接数据库进行分析，使工作流更有效率。Python工具库Pymongo用于数据库文档查询4、主动性和逻辑主动性和逻辑性是形而上学的，工作场所的人会说他们有主动性，但问题是老板如何感受到你的主动性？比如…… 当转换率数据低迷时，快速获取数据，找出原因，甚至用Python写一个自动预警脚本，准确地表达给一线业务人员，而不是在老板问你时说“我想”；在公司新业务尚未形成时，用Python收集整理有效数据，建立可视化指标体系，指导业务，而不是在老板问你的时候说“我想”；积极学习，在固化的数据工作过程中积极寻找新的提高效率的方法。例如，如果发现同事仍在复制、粘贴和重复工作，请使用python帮助同事编写合并文件的脚本。虽然老板不会问这个细节，但主动性和逻辑性只能表现出来，因为一个人有很强的能力。虽然老板不会问这个细节，但主动性和逻辑性只能表现出来，因为一个人有很强的能力。用Python写小工具，在几分钟内完成912个Excel表格的合并总结，不可能成为一名“高级”数据分析师。只有不断学习和思考，我们才能达到顶峰。

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