數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)規(guī)劃怎么寫

　　職業(yè)規(guī)劃的目的絕不僅是幫助個人按照自己的資歷條件找到一份合適的工作，達(dá)到與實(shí)現(xiàn)個人目標(biāo)，更重要的是幫助個人真正了解自己，為自己定下事業(yè)大計，籌劃未來，擬定一生的發(fā)展方向，根據(jù)主客觀條件設(shè)計出合理且可行的職業(yè)生涯發(fā)展方向。

　　數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)規(guī)劃范文

　　一、為什么要做數(shù)據(jù)分析師?

　　在通信、互聯(lián)網(wǎng)、金融等這些行業(yè)每天產(chǎn)生巨大的數(shù)據(jù)量(長期更是積累了大量豐富的數(shù)據(jù)，比如客戶交易數(shù)據(jù)等等)，據(jù)說到2020年，全球每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量達(dá) 到3500萬億GB;海量的歷史數(shù)據(jù)是否有價值，是否可以利用為領(lǐng)導(dǎo)決策提供參考依據(jù)?隨著軟件工具、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、各種硬件設(shè)備的飛快發(fā)展，使得我們分析 海量數(shù)據(jù)成為可能。

　　而數(shù)據(jù)分析也越來越受到領(lǐng)導(dǎo)層的重視，借助報表告訴用戶什么已經(jīng)發(fā)生了，借助OLAP和可視化工具等分析工具 告訴用戶為什么發(fā)生了，通過dashboard監(jiān)控告訴用戶現(xiàn)在在發(fā)生什么，通過預(yù)報告訴用戶什么可能會發(fā)生。數(shù)據(jù)分析會從海量數(shù)據(jù)中提取、挖掘?qū)�業(yè)務(wù)發(fā) 展有價值的、潛在的知識，找出趨勢，為決策層的提供有力依據(jù)，為產(chǎn)品或服務(wù)發(fā)展方向起到積極作用，有力推動企業(yè)內(nèi)部的科學(xué)化、信息化管理。

　　我們舉兩個通過數(shù)據(jù)分析獲得成功的例子：

　　(1) Facebook廣告與微博、SNS等網(wǎng)絡(luò)社區(qū)的用戶相聯(lián)系，通過先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)，為廣告商提供更為精準(zhǔn)定位的服務(wù)，該精準(zhǔn)廣告模式收到廣大廣 告商的熱捧，根據(jù)市場調(diào)研機(jī)構(gòu)eMarketer的數(shù)據(jù)，F(xiàn)acebook年?duì)I收額超過20億美元，成為美國最大的在線顯示廣告提供商。

　　(2) Hitwise發(fā)布會上，亞太區(qū)負(fù)責(zé)人John舉例說明: 亞馬遜30%的銷售是來自其系統(tǒng)自動的產(chǎn)品推薦，通過客戶分類，測試統(tǒng)計，行為建模，投放優(yōu)化四步，運(yùn)營客戶的行為數(shù)據(jù)帶來競爭優(yōu)勢。

　　此外，還有好多好多，數(shù)據(jù)分析，在營銷、金融、互聯(lián)網(wǎng)等方面應(yīng)用是非常廣泛的：比如在營銷領(lǐng)域，有數(shù)據(jù)庫營銷，精準(zhǔn)營銷，RFM分析，客戶分群，銷量預(yù)測等 等;在金融上預(yù)測股價及其波動，套利模型等等;在互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)上面，百度的精準(zhǔn)廣告，淘寶的數(shù)據(jù)魔方等等。類似成功的案例會越來越多，以至于數(shù)據(jù)分析師 也越來越受到重視。

　　然而，現(xiàn)實(shí)卻是另一種情況。我們來看一個來自微博上的信息：在美國目前面臨14萬~19萬具有數(shù)據(jù)分析和管理 能力的專業(yè)人員，以及150萬具有理解和決策能力(基于對海量數(shù)據(jù)的研究)的管理人員和分析人員的人才短缺。而在中國，受過專業(yè)訓(xùn)練并有經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)分析人 才，未來三年，分析能力人才供需缺口將逐漸放大，高級分析人才難尋。也就是說，數(shù)據(jù)分析的需求在不斷增長，然而合格的為企業(yè)做分析決策的數(shù)據(jù)分析師卻寥寥 無幾。好多人想做數(shù)據(jù)分析卻不知道如何入手，要么不懂得如何清洗數(shù)據(jù)，直接把數(shù)據(jù)拿來就用;要么亂套模型，分析的頭頭是道，其實(shí)完全不是那么回事。按俗話 說就是：見過豬跑，沒吃過豬肉。

　　二、數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)規(guī)劃：

　　對于數(shù)據(jù)分析，有一句話說的非 常好：spss/sql之類的軟件、決策樹、時間序列之類的方法，這些僅僅就都是個工具而已，最重要的是對業(yè)務(wù)的把握。沒有正確的業(yè)務(wù)理解，再牛的理論， 再牛的工具，都是白搭。做一名合格的數(shù)據(jù)分析師，除了對數(shù)據(jù)需要有良好的敏感性之外，對相關(guān)業(yè)務(wù)的背景的深入了解，對客戶或業(yè)務(wù)部門的需求的清晰認(rèn)識。根 據(jù)實(shí)際的業(yè)務(wù)發(fā)展情況識別哪些數(shù)據(jù)可用，哪些不適用，而不是孤立地在“真空環(huán)境”下進(jìn)行分析。

　　為此，我對自己的規(guī)劃如下：

　　第 一步：掌握基本的數(shù)據(jù)分析知識(比如統(tǒng)計，概率，數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)理論，運(yùn)籌學(xué)等)，掌握基本的數(shù)據(jù)分析軟件(比如，VBA，Matlab，Spss，Sql 等等)，掌握基本的商業(yè)經(jīng)濟(jì)常識(比如宏微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)，營銷理論，投資基礎(chǔ)知識，戰(zhàn)略與風(fēng)險管理等等)。這些基礎(chǔ)知識，在學(xué)校里盡量的學(xué)習(xí)，而且我來到了和 君商學(xué)院，這樣我可以在商業(yè)分析、經(jīng)濟(jì)分析上面領(lǐng)悟到一些東西，增強(qiáng)我的數(shù)據(jù)分析能力。

　　第二步：參與各種實(shí)習(xí)。研一開始我當(dāng)時雖然有課，不 過很幸運(yùn)的找到一份一周只需去一兩天的兼職，內(nèi)容是為三星做競爭對手分析，當(dāng)然分析框架是leader給定了，我只是做整合資料和往ppt里填充的內(nèi)容的 工作，不過通過兼職，我接觸到了咨詢行業(yè)，也向正式員工學(xué)習(xí)了很多商業(yè)分析、思考邏輯之類的東西。之后去西門子，做和VBA的事情，雖然做的事情與數(shù)據(jù)分 析無關(guān)，不過在公司經(jīng)常用VBA做一些自動化處理工作，為自己的數(shù)據(jù)分析工具打好了基礎(chǔ)。再之后去了易車，在那里兼職了一個多月，參與了大眾汽車銷量數(shù)據(jù) 短期預(yù)測的項(xiàng)目，一個小項(xiàng)目下來，數(shù)據(jù)分析的方法流程掌握了不少，也了解了企業(yè)是如何用一些時間序列模型去參與預(yù)測的，如何選取某個擬合曲線作為預(yù)測值。 現(xiàn)在，我來到新的地方實(shí)習(xí)，也非常幸運(yùn)的參加了一個央企的碼頭堆場優(yōu)化系統(tǒng)設(shè)計，其實(shí)也算數(shù)據(jù)分析的一種吧，通過碼頭的數(shù)據(jù)實(shí)施調(diào)度，通過碼頭的數(shù)據(jù)進(jìn)行 決策，最后寫成一個可操作的自動化系統(tǒng)。而這個項(xiàng)目，最重要的就是業(yè)務(wù)流程的把握，我也參與項(xiàng)目最初的需求調(diào)研，和制定工作任務(wù)說明書SOW，體會頗多。

　　第三步：第一份工作，預(yù)計3-5年。我估計會選擇咨詢公司或者IT公司吧，主要是做數(shù)據(jù)分析這塊比較強(qiáng)的公司，比如Fico，埃森哲，高沃，瑞尼 爾，IBM，AC等等。通過第一份工作去把自己的知識打得扎實(shí)些，學(xué)會在實(shí)際中應(yīng)用所學(xué)，學(xué)會數(shù)據(jù)分析的流程方法，讓自己成長起來。

　　第四步：去自己喜歡的一個行業(yè)，深入了解這個行業(yè)，并講數(shù)據(jù)分析應(yīng)用到這個行業(yè)里。比如我可以去電子商務(wù)做數(shù)據(jù)分析師。我覺得我選擇電子商務(wù)，是因?yàn)槲磥肀貙?是互聯(lián)網(wǎng)的時代，電子商務(wù)必將取代傳統(tǒng)商務(wù)，最顯著的現(xiàn)象就是傳統(tǒng)零售商老大沃爾瑪正在受到亞馬遜的挑戰(zhàn)。此外，電子商務(wù)比傳統(tǒng)的零售商具有更好的數(shù)據(jù)收 集和管理能力，可以更好的跟蹤用戶、挖掘潛在用戶、挖掘潛在商品。

　　第五步：未知。我暫時沒有想法，不過我希望我是在一直的進(jìn)步。

　　三、數(shù)據(jù)分析師的能力和目標(biāo)：

　　能 力：

　　1、 一定要懂點(diǎn)戰(zhàn)略、才能結(jié)合商業(yè);

　　2、 一定要漂亮的presentation、才能buying;

　　3、一定要有g(shù)lobal view、才能打單;

　　4、 一定要懂業(yè)務(wù)、才能結(jié)合市場;

　　5、 一定要專幾種工具、才能干活;

　　6、 一定要學(xué)好、才能有效率;

　　7、 一定要有強(qiáng)悍理論基礎(chǔ)、才能入門;

　　8、 一定要努力、 才能賺錢;最重要的：

　　9、 一定要務(wù)實(shí)、才有reputation;

　　目標(biāo)：

　　1-做過多少個項(xiàng)目?

　　2-業(yè)務(wù)背景有哪些，是否跨行業(yè)?

　　3-做過多少種類型的模型?做了多少個模型?

　　4-基于模型做過多少次完整的marketing閉環(huán)?

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