数据分析师怎么提高收入？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-10-01 01:00 标签： 大数据分析师年薪一般多少

大数据的岗位可以分为三大类：大数据系统研发人员、大数据应用开发人才和大数据分析人才；最普遍同时需求也大的是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。

学大数据可以从事什么工作

在一个产品设计之前，为企业各项决策提供关键性数据支撑，实现企业数据价值的最大化，更好地实施差异化竞争，帮助企业在竞争中获得先机。

大数据基础设施的设计者、建设者和管理者，他们开发出可根据企业需要进行分析和提供数据的架构。同时，他们的架构还可确保系统能够平稳运行。

擅长处理散乱数据、各类不相干的数据，精通统计学的方法，能够通过监控系统获得原始数据，在统计学的角度上解释数据。

职责是通过分析将数据转化为企业能够使用的信息。他们通过数据找到问题，准确地找到问题产生的原因，为下一步的改进找到关键点。

将数据还原到产品中，为产品所用。他们能够用常人能理解的语言表述出数据所蕴含的信息，并根据数据分析结论推动企业内部做出调整。

大数据中的领导者，具备多种交叉科学和商业技能，能够将数据和技术转化为企业的商业价值。

学大数据可以从事什么工作岗位

数据分析师应该是当下大家听到过最多的大数据岗位，这个工作指的是不同行业中，从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析数据，实现数据的商业意义。

因此，作为一名数据分析师，你需要掌握SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析工具以及数据分析的营销思维。根据各大招聘平台的统计，数据分析师的月薪一般在10K多点。

这个工作一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化，自动化，从而使企业提高工作效率，减少错误决策的可能性，以在激烈的竞争中处于不败之地。

做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，尤其是要具备深厚的统计学基础，需要熟悉R、SAS、 SPSS等统计分析软件。数据下机器学习和算法实施相关经验，熟悉hadoop, hive, map-reduce等。总的来讲，这也是一份比较高薪的工作，月收入在20K~30K。

在企业中负责大数据产品数据挖掘算法与模型部分的设计，制定数据建模、数据处理和数据安全等架构规范并落地实施。数据算法工程师需要具备的知识有扎实的数据挖掘基础知识，精通机器学习、数学统计常用算法，掌握常见分布式计算框架和技术原理，如Hadoop、MapReduce、 Yarn、Storm、Spark等；熟悉Linux操作系统和Shell编程，至少熟练掌握一门编程语言。数据算法工程师也是属于高薪工作，月收入在20K~15K之间。

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Python人才需求大，据权威统计机构显示，2020年Python人才缺口高达80万。腾讯、阿里、百度、网易、谷歌、滴滴等大型互联网企业更是大量使用python开发。这一系列政策和市场迹象都表明，Python确是当下发展的新趋势。

  • 网络爬虫：在爬虫领域，Python几乎是霸主地位，想爬啥就爬啥。
  • 数据分析：实现数据可视化，直观的展示数据。
  • 网站开发：借助django,flask框架自己搭建网站
  • 人工智能：谁会成为AI和大数据时代的第一开发语言？Python！Python由于简便、库多、可读性强、可植入等优点，被作为人工智能的主要开发语言，所以学Python是进入人工智能行业的不二利器。
  • 自动化运维：运维人员必须会的语言是什么？当然是Python！自动化处理大量的运维任务。
  • 自动化测试：编写为简单的实现脚本，运用在Selenium/lr中，实现自动化。
  • 金融分析：目前为止，Python是金融分析、量化交易领域用的最多的语言。
  • 游戏开发：在网络游戏开发中Python也有很多应用。网易的两大游戏客户端引擎，NeoX和Messiah，都是使用Python作为脚本语言的。你最喜欢的吃鸡游戏可能也是“Python”学的呢！

人工智能、数据分析、网络爬虫、自动化、网站开发等python都能搞定。

很多人都没有搞懂数据分析是什么，包括一些公司和企业也没搞清楚数据分析的定义。经常听到有人说投了数据分析的岗位，结果入职之后每天干的活就是取数给业务用，感觉自己就像个取数机。这样的工作根本不能叫做数据分析。

什么是数据分析，通俗一点来说就是针对某个问题，将获取后的数据用分析手段加以处理，并发现业务价值的过程。这一句话也基本涵盖了数据分析的流程：

数据获取——数据清洗、整理（数据处理）——数据分析——结果呈现（数据可视化）

数据分析在如今的求职场上越来越重要。然而，让很多朋友困惑的是，我是没有编程基础的小白，能学会数据分析么？该如何学习数据分析呢？

其实，如果你打算成为一名数据分析师，如何出身并不重要，数据科学是一门应用学科，你需要系统提升数据获取、数据分析、数据可视化、机器学习的水平。下面就简单提供一个数据分析入门的路径。

2、爬虫基本知识+sql

做任何事都要打好基础，基础打牢了，后面的知识学习掌握得更快，一张图告诉你需要掌握哪些基础知识

Python基础知识学习路线图

爬虫是什么？通过编写程序，模拟浏览器上网，然后让其去互联网上抓取数据的过程。为什么学数据分析还要学习爬虫呢？爬虫最终目的就是提供数据，数据分析基础就是数据，市场需求旺盛，大数据时代到来，除了大公司有能力生产数据之外，其他公司都是依靠爬虫来获取数据。

学习SQL最快的方法是能自己下载数据库管理工具，找些数据练习。客户端这里推荐MYSQL。因为SQL是入门python的关键基础，同时它也是每个数据分析师必备的技能，主要目的是用SQL来进行增删改查等操作，对数据进行筛选。可视化工作几乎是你正式进行数据分析的第一步，通过SQL拿到数据之后，我们需要使用可视化方法探索和发现数据中的模式规律。数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。

NumPy：拥有大量的科学计算的核心功能。由于它的内部运算是通过C语言实现的，所以比用Python写成的同样的函数，它的速度会快许多。

Pandas：基本上是对NumPy/SciPy进行轻量的包装，使它们更用户友好一些。对于和表格数据交互非常理想，Pandas中把表格数据称为数据框（DataFrame）。对画图功能也有一些包装，使得无需使用MPL（Meta-Programming Library，元编程库）就可以快速实现画图。我使用Pandas而非其他的工具来操作数据。

MatPlotLib：主要的画图框架。不太讨喜，但却是必备的包。

Seaborn：在导入MatPlotLib包之后导入Seaborn包，默认地，它会使你的绘图变得漂亮许多。它也有一些独特的功能，但是我发现它最酷炫的功能运行起来实在太慢了。

当简单基础的分析掌握了，就要深入学习机器学习了，Python很强大，其中一个sklearn模块里囊括了大部分的机器学习算法包，像KNN、LR、决策树、KMeans……

以上就是从零基础小白成为数据分析师的学习路线，如果你沿着此路线学习，相信你在数据分析道路上有所收获。万事开头难，但其实这说的是从 0 到 1 的勇气，探索未知永远是需要勇气的。很多人难就难在没有勇气上，但想深入、吃透、学精，才是更难的，从小白到入门可以没那么难。

不管我们学习什么样的知识，都要对自己的学习目标有一个明确的认识。只有这样才能朝着目标持续的前进，少走弯路，从而在学习的过程中得到提升，享受整个学习的乐趣。

如果你学习是为了找到高薪工作，那么基础知识和项目经验是十分重要的。

找了一些适合零基础学习者阅读的Python数据分析入门书籍，感兴趣的话就接着看下去吧！

《笨方法学python》用诙谐有趣的讲述方式为大家介绍了python的基本语法，非常适合非计算机专业的初学者作为入门书来看。在这个过程中，该书会让你完成一系列习题，而你则可以通过反复练习来学到技能，这些习题也是专为反复练习而设计的。对于一无所知的初学者来说，在能理解更复杂的话题之前，这可以说是最有效的学习方式。

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《深入浅出数据分析》是学习数据分析最深入浅出的入门书籍之一。该书以生动形象的语言，从各个场景介绍了数据分析的方法以及应用。主要内容有数据分析基本步骤、实验方法、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧等等，我们把它称作是一本引人入胜的数据分析启蒙书。

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《Python数据分析基础》想深入应用手中的数据？还是想在上千份文件上重复同样的分析过程？没有编程经验的非程序员们如何能在最短的时间内学会用当今炙手可热的Python语言进行数据分析？在他的这本书里，读者将能掌握基本Python编程方法，学会编写出处理电子表格和数据库中的数据的脚本，并了解使用Python模块来解析文件、分组数据和生成统计量的方法。

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《Python编程：从入门到实践》是一本快速，全面的Python语言入门教程，适合初学者，他们希望学习Python编程并能够编写出有用的程序。本书旨在让读者快速上手编写真正的程序。本书也适用于对语言有模糊理解并希望在尝试Python编程之前了解其知识的程序员。在学习本书时，你将学习使用Numpy和matplotlib等库和工具，并使用数据创建令人惊叹的可视化效果。你还将了解2D游戏和Web应用程序背后的思想以及如何创建它们。

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《Python学习手册：第4版》每一章都包含关于Python语言的关键内容的独立的一课，并且包含了一个独特的“练习题”部分，其中带有实际的练习和测试，以便你可以练习新的技能并随着学习而测试自己的理解。你会发现众多带有注释的示例以及图表，它们将帮助你开始学习Python /s/1arVJR20DEaKO5PjuERRryg

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