數(shù)據(jù)分析師的工作總結(jié)和數(shù)據(jù)分析實用17篇(編輯修改稿)
2025-08-14 07:19 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 統(tǒng)計學(xué)分析方法還有很多，不過在今天多用上述幾大類分析方法，另外在各個分析方法中，又有很多的不同算法，這部分也是需要分析人員去多多掌握的。自建模型是在分析方法中最為高階也是最具有挖掘價值的，在今天多用于金融領(lǐng)域，甚至業(yè)界專門為這個人群起了一個名字叫做寬客，這群人就是靠數(shù)學(xué)模型來分析金融市場。由于統(tǒng)計學(xué)分析方法所使用的算法也是具有局限性的，雖然統(tǒng)計學(xué)分析方法能夠通用在各種場景中，但是它存在不精準(zhǔn)的問題，在有指導(dǎo)和沒有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)算法中，得出的結(jié)論多為含有多體現(xiàn)在結(jié)論不精準(zhǔn)上，而在金融這種錙銖必較的領(lǐng)域中，這種算法顯然不能達(dá)到需求的精準(zhǔn)度，因此數(shù)學(xué)家在這個領(lǐng)域中專門自建模型，來輸入可以獲得數(shù)據(jù)，得出投資建議來。在統(tǒng)計學(xué)分析方法中，回歸分析最接近于數(shù)學(xué)模型的，但公式的復(fù)雜程度有限，而數(shù)學(xué)模型是完全自由的，能夠?qū)⒅笜?biāo)進(jìn)行任意的組合，確保最終結(jié)論的有效性。數(shù)據(jù)分析師的工作總結(jié)和數(shù)據(jù)分析篇三而數(shù)據(jù)分析也越來越受到領(lǐng)導(dǎo)層的重視，借助報表告訴用戶什么已經(jīng)發(fā)生了，借助olap和可視化工具等分析工具告訴用戶為什么發(fā)生了，通過dashboard監(jiān)控告訴用戶現(xiàn)在在發(fā)生什么，通過預(yù)報告訴用戶什么可能會發(fā)生。數(shù)據(jù)分析會從海量數(shù)據(jù)中提取、挖掘?qū)I(yè)務(wù)發(fā)展有價值的、潛在的知識，找出趨勢，為決策層的提供有力依據(jù)，為產(chǎn)品或服務(wù)發(fā)展方向起到積極作用，有力推動企業(yè)內(nèi)部的科學(xué)化、信息化管理。我們舉兩個通過數(shù)據(jù)分析獲得成功的例子：(2)hitwise發(fā)布會上，亞太區(qū)負(fù)責(zé)人john舉例說明:亞馬遜30%的銷售是來自其系統(tǒng)自動的產(chǎn)品推薦，通過客戶分類，測試統(tǒng)計，行為建模，投放優(yōu)化四步，運營客戶的行為數(shù)據(jù)帶來競爭優(yōu)勢。然而，現(xiàn)實卻是另一種情況。我們來看一個來自微博上的信息：在美國目前面臨14萬~19萬具有數(shù)據(jù)分析和管理能力的專業(yè)人員，以及150萬具有理解和決策能力(基于對海量數(shù)據(jù)的研究)的管理人員和分析人員的人才短缺。而在中國，受過專業(yè)訓(xùn)練并有經(jīng)驗的數(shù)據(jù)分析人才，未來三年，分析能力人才供需缺口將逐漸放大，高級分析人才難尋。也就是說，數(shù)據(jù)分析的需求在不斷增長，然而合格的為企業(yè)做分析決策的數(shù)據(jù)分析師卻寥寥無幾。好多人想做數(shù)據(jù)分析卻不知道如何入手，要么不懂得如何清洗數(shù)據(jù)，直接把數(shù)據(jù)拿來就用。要么亂套模型，分析的頭頭是道，其實完全不是那么回事。按俗話說就是：見過豬跑，沒吃過豬肉。為此，我對自己的規(guī)劃如
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