【數據分析師證書有沒有用】數據分析師證書含金量非常高,不僅證明了個人在數據分析領域的專業素質和實踐能力,也為個人的職業發展提供了有力的支持和*。持有大數據分析師證書可以為您提供更多的職業發展機會。

數據分析的原則

節點不宜過多:超過5個節點的漏斗,用戶流失可能是多個因素疊加,需要分層拆解。例如,"瀏覽商品→加入購物車→提交訂單→支付成功"這一漏斗,如果購物車對訂單的損失率較高,則可能分為庫存問題、價格擔憂、折扣計算錯誤等子場景。

結合用戶行為洞察:漏斗只能顯示哪里丟失了,不能解釋為什么丟失了,*好配合用戶訪談或者行為畫面記錄,比如找到一個跳出率很高的頁面,記錄畫面后發現按鈕顏色和背景太接近,用戶找不到入口。

注意異常波動:流失率的突然變化比長期穩定的高流失率更值得警惕,比如某天支付環節的不良率從2%飆升至15%,可能是第三方支付接口出現故障,需要立即調查。

數據分析的類別

研究數據分析:模型不系統,純學術性,實際應用難以落地;它需要較強的編程能力和較強的模型理論能力
業務數據分析:非系統性,純業務,不需要編程能力,模型比較簡單
數據挖掘解決方案:系統性,結合學術和商業,需要適度的編程技能和適度的模型理論技能
一般來說,商業數據分析的應用場景比較廣泛,更適合專業人士。

數據分析的知識

對于那些想要成為高級數據分析師的人來說,掌握機器學習的相關知識是必要的:

特征工程的基礎:如何統計數據特征,選擇不同的特征,優化模型;

基本分類算法:決策樹、隨機森林等。

基本聚類算法,數據挖掘,常見機器學習算法知識等

數據分析的能力要求

掌握數據分析的基本原理和一些有效的數據分析方法,并能靈活地運用到實際工作中,從而有效地開展數據分析。基本分析方法有:比較分析、分組分析、交叉分析、結構分析、漏斗圖分析、綜合評價分析、因子分析、矩陣相關分析等。高級分析方法包括:相關分析、回歸分析、聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析、對應分析、時間序列分析等。

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