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数据分析师的岗位划分可以大致分为四个级别 , 分别是助理级、初级、中级和高级 。一名初级的数据分析师 , 只需要掌握常规的分析方法、熟悉提取数据的套路 。如果想进一步提升 , 则需要一定的经验积累 , 需要具备领导跨部门完成项目的能力 。想成为中高级别的数据分析师 , 则需要更高阶的技术能力和更丰富的经验积累 , 在公司具有一定的影响力 。
钻研专业知识和技能
【数据分析师升职方向 数据分析师提升方案】初级数据分析师想要提升自己 , 最基本的就是学习新技术 , 除了能够熟练使用Excel和PPT中常用的开发功能外 , 还需要掌握一门数据库语言 , 比如SQL、Python等 。
当然 , 由于互联网行业发展速度较快 , 数据分析师又属于新兴职位 , 这一职位的技术迭代速度同样快 , 此时若想要将数据分析师作为长远发展的职业 , 还需要具备较强的学习能力 , 紧跟技术领域的发展趋势 , 注重学习当下主流的算法技术 。这样才能做到与时俱进 , 不会在工作几年后就被新的同事比下去 。同时 , 由于数据分析知识的更迭速度比较快 , 还可以在专业领域与相关人士共同探讨学习 , 与其他人形成技术壁垒 。
重视项目经验积累
数据分析师虽然有较强的理论知识要求 , 但同时他也是技术岗位 , 实践和理论同样重要 。因此 , 初级数据分析师想要提升自身价值 , 除了要通过用各种常用的提取数据方法及分析方法来完成工作之外 , 更重要的是记录在做项目时用哪些方法出了问题 , 以及这些问题最后是如何解决的 。尤其是参与大型复杂项目时 , 机会难得 , 更应在项目完成后书写工作总结 , 不是为了给领导看 , 而是为了给自己积累经验 。
根据行业诉求 , 针对性提升
任何一个岗位将来能不能有好的发展 , 除了关注岗位本身的工作内容 , 关注公司的运营情况 , 还应关注行业动态 , 了解行业诉求 , 从而更好地提升自我 , 得以重用 。
在数字化转型大潮中 , 许多传统企业也慢慢意识到了数据分析师的重要性 , 因此 , 数据分析师在电商、金融等很多领域都被需要 , 但不同领域的数据分析技术侧重点是不同的 , 比如电商平台促销分析 , 核心技术是数据清洗、ABC分类法等;贷款风控分析 , 核心是用户行为路径分析、单变量分析、群组分析等 , 因此 , 要根据所在行业要求 , 有针对性地学习核心技术 , 进行精细化培养、提升 。
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总之 , 数据分析师这种新兴岗位的从业者想要提升自身价值 , 专业技能的学习和工作经验的积累应该贯穿始终 , 同时辅以行业要求进行专门提升 。
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