数据分析师岗位对应聘者有一定的学历要求,最低是大专,当然本科或者研究生更好,任何一个职位在面试时都是学历越高工资待遇越高,这是不争的事实,有条件的话在提高专业知识和实战经验的同时,也可以做一下学历提升。
那哪些人更适合做数据分析师呢?拥有以下几类基本特质的人,更符合数据分析师的职业要求。
1.逻辑清晰
逻辑清晰是指假设合理、结构系统、推理严密。清晰的逻辑对于做好数据分析工作非常重要。企业在面临一些问题时,已有的信息往往是不完整的。这时只有通过清晰的逻辑,也就是合理的假设+系统的结构+严密的推理,才能找到合理的解决问题的答案。
2.细致入微
数据分析师每天要与大量的数据打交道,一个不经意的错误都可能造成数据分析的结果和预期大相径庭,这就要求数据分析师既要耐心细致地对待每一个数字,任何细微之处都不能掉以轻心,同时还要对异常值保持敏感,一个异常值很可能就是导致企业问题的关键所在。
3.态度严谨
通过数据分析所得出的结论是企业决策者进行决策判断的重要依据,所以数据分析师应该以严谨的态度对待数据分析工作。数据来源是否有效、处理之后是否真实、分析方法是否合适等分析过程都会直接影响分析结果的价值和意义。要想做到严谨负责,就应该坚持客观中立的原则,不受其他因素影响而改数或造数,实事求是地反映企业存在的问题。否则,不仅对企业发展产生严重影响,对数分析师的个人职业发展也会造成负面影响。
4.沟通顺畅
数据分析师要想做好工作是离不开沟通的,比如,确定分析目的要去了解业务部门的需求;讨论研究方案要听取同事的建议;收集数据需要访问调查对象;呈现数据报告要让业务部门或领导能看懂、用得上。沟通能力会影响数据分析的效率和分析结果的使用,如果不会沟通的话,开展数据分析工作将会异常艰难。
5.坚持不懈
在实际的数据分析工作中,很多时候会比较纠结。当网站的运营出现问题时,症结在哪限?往往存在很多可能性。这就需要分析师重复“假设一探索一否定”的过程,甚至有时候会陷入山穷水尽的情况。
数据分析师只有具备了坚持不懈的品质,才能“柳暗花明又一村”。相反,如果数据分析师只是浅尝辄止、敷衍了事的话,就难以发挥出数据分析的任何价值,最终将面临被淘汰的结局。
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先来一波职位描述: 岗位职责(具体工作内容) 1、支持滴滴国际化信贷业务,协助参与底层数据梳理,中间层数据建设等 2、协助团队进行报表设计与搭建 3、协助团队进行模型搭建与迭代优化 4、协助团队对业务问题进行分析,包括但不限于异常数据排查、异动原因分析,专项测试分析等 任职资格(学历、目标院校、语言、技能、性格等要求) 1、统招本科及以上学历在读,数学、统计、计算机、金融背景优先 2、良好的数据分
社招,录取,一共三轮面试。 一面:自我介绍,问简历相关项目,出题:有5000万条车险顾客数据,已知其中的500万的用户有宠物,如何对其他4500万用户精准推荐宠物险。 二面:自我介绍,提问他们更换模型时,生效有延迟怎么处理。 三面:自我介绍,知道哪些机器学习算法,决策树原理,协方差作用。 HR谈薪:薪资构成:12个月加年终奖。三个月试用期,试用期间工资八折,年终奖发放看考核分数所处区间系数。 拒绝