一位数据达人的职业规划 我小时候的理想是将来做一名数学家，可惜长大了发现自己天赋 不够，理想渐行渐远，于是开始考虑现实，开始做一些人生规划，我 一直在思考将来从事何种职业，专注什么样的领域，重新定义着自己 的职业理想。我现在的职业理想，比较简单，就是做一名数据分析师。 为什么要做数据分析师？ 在通信、互联网、金融等这些行业每天产生巨大的数据量（长 期更是积累了大量丰富的数据，比如客户交易数据等等)，据说到2020 年，全球每年产生的数据量达到3500万亿GB:海量的历史数据是 否有价值，是否可以利用为领导决策提供参考依据？随着软件工具、 数据库技术、各种硬件设备的飞快发展，使得我们分析海量数据成 为可能。 而数据分析也越来越受到领导层的重视，借助报表告诉用户什么 已经发生了，借助OAP和可视化工具等分析工具告诉用户为什么 发生了，通过dashboard监控告诉用户现在在发生什么，通过预报告 诉用户什么可能会发生。数据分析会从海量数据中提取、挖掘对业务 发展有价值的、潜在的知识，找出趋势，为决策层的提供有力依据， 为产品或服务发展方向起到积极作用，有力推动企业内部的科学化、 信息化管理。 我们举两个通过数据分析获得成功的例子： (1)Facebook广告与微博、SNS等网络社区的用户相联系，通过
一位数据达人的职业规划 我小时候的理想是将来做一名数学家，可惜长大了发现自己天赋 不够，理想渐行渐远，于是开始考虑现实，开始做一些人生规划，我 一直在思考将来从事何种职业，专注什么样的领域，重新定义着自己 的职业理想。我现在的职业理想，比较简单，就是做一名数据分析师。 为什么要做数据分析师？ 在 通信、互联网、金融等这些行业每天产生巨大的数据量（长 期更是积累了大量丰富的数据，比如客户交易数据等等），据说到2020 年，全球每年产生的数据量达 到 3500 万亿 GB；海量的历史数据是 否有价值，是否可以利用为领导决策提供参考依据？随着软件工具、 数据库技术、各种硬件设备的飞快发展，使得我们分析 海量数据成 为可能。 而数据分析也越来越受到领导层的重视，借助报表告诉用户什么 已经发生了，借助 OLAP 和可视化工具等分析工具 告诉用户为什么 发生了，通过 dashboard 监控告诉用户现在在发生什么，通过预报告 诉用户什么可能会发生。数据分析会从海量数据中提取、挖掘对业务 发 展有价值的、潜在的知识，找出趋势，为决策层的提供有力依据， 为产品或服务发展方向起到积极作用，有力推动企业内部的科学化、 信息化管理。 我们举两个通过数据分析获得成功的例子： (1) Facebook 广告与微博、SNS 等网络社区的用户相联系，通过
先进的数据挖掘与分析技术，为广告商提供更为精准定位的服务，该 精准广告模式收到广大广告商的热捧，根据市场调研机构eMarketer 的数据，Facebook年营收额超过20亿美元，成为美国最大的在线显 示广告提供商。 (2)Hitwise发布会上，亚太区负责人John举例说明：亚马逊30% 的销售是来自其系统自动的产品推荐，通过客户分类，测试统计，行 为建模，投放优化四步，运营客户的行为数据带来竞争优势。 此外，还有好多好多，数据分析，在营销、金融、互联网等方 面应用是非常广泛的：比如在营销领域，有数据库营销，精准营销， RFM分析，客户分群，销量预测等等：在金融上预测股价及其波动， 套利模型等等：在互联网电子商务上面，百度的精准广告，淘宝的数 据魔方等等。类似成功的案例会越来越多，以至于数据分析师也越 来越受到重视。 然而，现实却是另一种情况。我们来看一个来自微博上的信息： 在美国目前面临14万19万具有数据分析和管理能力的专业人员， 以及150万具有理解和决策能力（基于对海量数据的研究）的管理人 员和分析人员的人才短缺。而在中国，受过专业训练并有经验的数据 分析人才，未来三年，分析能力人才供需缺口将逐渐放大，高级分 析人才难寻。也就是说，数据分析的需求在不断增长，然而合格的为 企业做分析决策的数据分析师却宴客无几。好多人想做数据分析却 不知道如何入手，要么不懂得如何清洗数据，直接把数据拿来就用： 要么乱套模型，分析的头头是道，其实完全不是那么回事。按俗话说
先进的数据挖掘与分析技术，为广告商提供更为精准定位的服务，该 精准广告模式收到广大广 告商的热捧，根据市场调研机构 eMarketer 的数据，Facebook 年营收额超过 20 亿美元，成为美国最大的在线显 示广告提供商。 (2) Hitwise 发布会上，亚太区负责人 John 举例说明: 亚马逊 30% 的销售是来自其系统自动的产品推荐，通过客户分类，测试统计，行 为建模，投放优化四步，运营客户的行为数据带来竞争优势。 此 外，还有好多好多，数据分析，在营销、金融、互联网等方 面应用是非常广泛的：比如在营销领域，有数据库营销，精准营销， RFM 分析，客户分群，销量预测等 等；在金融上预测股价及其波动， 套利模型等等；在互联网电子商务上面，百度的精准广告，淘宝的数 据魔方等等。类似成功的案例会越来越多，以至于数据分析师 也越 来越受到重视。 然而，现实却是另一种情况。我们来看一个来自微博上的信息： 在美国目前面临 14 万~19 万具有数据分析和管理 能力的专业人员， 以及 150 万具有理解和决策能力（基于对海量数据的研究）的管理人 员和分析人员的人才短缺。而在中国，受过专业训练并有经验的数据 分析人 才，未来三年，分析能力人才供需缺口将逐渐放大，高级分 析人才难寻。也就是说，数据分析的需求在不断增长，然而合格的为 企业做分析决策的数据分析师却寥寥 无几。好多人想做数据分析却 不知道如何入手，要么不懂得如何清洗数据，直接把数据拿来就用； 要么乱套模型，分析的头头是道，其实完全不是那么回事。按俗话 说
就是：见过猪跑，没吃过猪肉。 我的职业规划： 对于数据分析，有一句话说的非常好：spss/sl之类的软件、决 策树、时间序列之类的方法，这些仅仅就都是个工具而已，最重要的 是对业务的把握。没有正确的业务理解，再牛的理论，再牛的工具， 都是白搭。做一名合格的数据分析师，除了对数据需要有良好的敏感 性之外，对相关业务的背景的深入了解，对客户或业务部门的需求的 清晰认识。根据实际的业务发展情况识别哪些数据可用，哪些不适 用，而不是孤立地在“真空环境”下进行分析。 为此，我对自己的规划如下： 第一步：掌握基本的数据分析知识（比如统计，概率，数据挖 据基础理论，运筹学等)，掌握基本的数据分析软件（比如，VBA, Matlab,Sp55,Sql等等)，掌握基本的商业经济常识（比如宏微观经 济学，营销理论，投资基础知识，战略与风险管理等等)。这些基础 知识，在学校里尽量的学习，而且我来到了和君商学院，这样我可 以在商业分析、经济分析上面领悟到一些东西，增强我的数据分析能 力。 第二步：参与各种实习。研一开始我当时虽然有课，不过很幸 运的找到一份一周只需去一两天的兼职，内容是为三星做竞争对手分 析，当然分析框架是leader给定了，我只是做整合资料和往ppt里填 充的内容的工作，不过通过兼职，我接触到了咨询行业，也向正式 员工学习了很多商业分析、思考逻辑之类的东西。之后去西门子，做
就是：见过猪跑，没吃过猪肉。 我的职业规划： 对于数据分析，有一句话说的非 常好：spss/sql 之类的软件、决 策树、时间序列之类的方法，这些仅仅就都是个工具而已，最重要的 是对业务的把握。没有正确的业务理解，再牛的理论， 再牛的工具， 都是白搭。做一名合格的数据分析师，除了对数据需要有良好的敏感 性之外，对相关业务的背景的深入了解，对客户或业务部门的需求的 清晰认识。根 据实际的业务发展情况识别哪些数据可用，哪些不适 用，而不是孤立地在“真空环境”下进行分析。 为此，我对自己的规划如下： 第 一步：掌握基本的数据分析知识（比如统计，概率，数据挖 掘基础理论，运筹学等），掌握基本的数据分析软件（比如，VBA， Matlab，Spss，Sql 等等），掌握基本的商业经济常识（比如宏微观经 济学，营销理论，投资基础知识，战略与风险管理等等）。这些基础 知识，在学校里尽量的学习，而且我来到了和 君商学院，这样我可 以在商业分析、经济分析上面领悟到一些东西，增强我的数据分析能 力。 第二步：参与各种实习。研一开始我当时虽然有课，不 过很幸 运的找到一份一周只需去一两天的兼职，内容是为三星做竞争对手分 析，当然分析框架是 leader 给定了，我只是做整合资料和往 ppt 里填 充的内容的 工作，不过通过兼职，我接触到了咨询行业，也向正式 员工学习了很多商业分析、思考逻辑之类的东西。之后去西门子，做
和VA的事情，虽然做的事情与数据分析无关，不过在公司经常用 VBA做一些自动化处理工作，为自己的数据分析工具打好了基础。再 之后去了易车，在那里兼职了一个多月，参与了大众汽车销量数据短 期预测的项目，一个小项目下来，数据分析的方法流程掌握了不少， 也了解了企业是如何用一些时间序列模型去参与预测的，如何选取某 个拟合曲线作为预测值。现在，我来到新的地方实习，也非常幸运 的参加了一个央企的码头堆场优化系统设计，其实也算数据分析的一 种吧，通过码头的数据实施调度，通过码头的数据进行决策，最后 写成一个可操作的自动化系统。而这个项目，最重要的就是业务流程 的把握，我也参与项目最初的需求调研，和制定工作任务说明书SOW, 体会颇多。 第三步：第一份工作，预计3-5年。我估计会选择咨询公司或者 T公司吧，主要是做数据分析这块比较强的公司，比如FiCo,埃森哲， 高沃，瑞尼尔，BM,AC等等。通过第一份工作去把自己的知识打 得扎实些，学会在实际中应用所学，学会数据分析的流程方法，让自 己成长起来。 第四步：去自己喜欢的一个行业，深入了解这个行业，并讲数据 分析应用到这个行业里。比如我可以去电子商务做数据分析师。我觉 得我选择电子商务，是因为未来必将是互联网的时代，电子商务必 将取代传统商务，最显薯的现象就是传统零售商老大沃尔玛正在受到 亚马逊的挑战。此外，电子商务比传统的零售商具有更好的数据收集 和管理能力，可以更好的跟踪用户、挖掘潜在用户、挖掘潜在商品
和 VBA 的事情，虽然做的事情与数据分 析无关，不过在公司经常用 VBA 做一些自动化处理工作，为自己的数据分析工具打好了基础。再 之后去了易车，在那里兼职了一个多月，参与了大众汽车销量数据 短 期预测的项目，一个小项目下来，数据分析的方法流程掌握了不少， 也了解了企业是如何用一些时间序列模型去参与预测的，如何选取某 个拟合曲线作为预测值。 现在，我来到新的地方实习，也非常幸运 的参加了一个央企的码头堆场优化系统设计，其实也算数据分析的一 种吧，通过码头的数据实施调度，通过码头的数据进行 决策，最后 写成一个可操作的自动化系统。而这个项目，最重要的就是业务流程 的把握，我也参与项目最初的需求调研，和制定工作任务说明书SOW， 体会颇多。 第三步：第一份工作，预计 3-5 年。我估计会选择咨询公司或者 IT 公司吧，主要是做数据分析这块比较强的公司，比如 Fico，埃森哲， 高沃，瑞尼 尔，IBM，AC 等等。通过第一份工作去把自己的知识打 得扎实些，学会在实际中应用所学，学会数据分析的流程方法，让自 己成长起来。 第四步：去自己喜欢的一个行业，深入了解这个行业，并讲数据 分析应用到这个行业里。比如我可以去电子商务做数据分析师。我觉 得我选择电子商务，是因为未来必将 是互联网的时代，电子商务必 将取代传统商务，最显著的现象就是传统零售商老大沃尔玛正在受到 亚马逊的挑战。此外，电子商务比传统的零售商具有更好的数据收 集 和管理能力，可以更好的跟踪用户、挖掘潜在用户、挖掘潜在商品
第五步：未知。我暂时没有想法，不过我希望我是在一直的进步
第五步：未知。我暂时没有想法，不过我希望我是在一直的进步
