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2023-07-04 22:04:38
主要有四个方向:专业线、管理线、项目线和自主创业。专业线是指沿着技能线不断提升自己。
请问做一名数据分析人员,在SQL方面需要掌握到什么程度呢?会增删改查就可以了吗?还是说关于开发的内容也要会?不同阶段会有不同的要求吗?作为专注数据分析结论/项目在业务落地以实现增长的分析师,建议在开始学习新技能前,先明确应用场景。有的放矢才能不枉费努力。翻译过来就是:先了解与SQL相关的数据分析工作有哪些?有了目标,才能知道需要准备什么知识来应对。
根据使用频率标记,而非重要性。
业务场景也就是常说的“提数”。实际工作场景中,如果向IT提提数需求,一般都需要沟通+排期,所以最有效率的建议就是自己会从数据库里提数,此简单查询可以应对部分提数需求,例如运营想查看某段时间订单数据分析师除了自身的分析工作外,有时(甚至是经常)还需要应付产品、运营等部门同事的提数需求。
业务场景即“增删改”,该场景之所以仅两星的原因,是实际工作中,数据库运维部门给到我们数据分析师的数据库账号多半是只读权限,也就无法去“增删改”。此外,还有数据管控的原因,所以此场景可能更多在于自建数据库中,如在电脑上新建虚拟机搭建数据库服务器,导入数据后方便进行下一步分析。
业务场景该部分可谓是数据分析师的核心工作。面对复杂的业务问题,重点在于将其拆解、转译成简单的SQL问题。
业务场景对于部分岗位,如我在的集团用户数据中心,需要负责搭建如CDP这样的数据产品,虽然多数情况下是由开发负责数据库工作,但是对于里面核心的功能如运营指标体系、模型报表等,背后的计算逻辑、数据流,要求数据分析师了如指掌。
业务场景数据分析结论在业务场景测试有效后,就需要通过报表、模型等方式落地形成业务常态。而这个项目落地,可能交给开发处理,但更有效的方式是分析师可以参与到部署的过程中。这个过程,其中一个重要的部分就是数据库的设计:如何设计表格以提高计算效率。
在工作中,每个数据分析师都离不开做数据分析报告,而一份可落地的报告更是要求灵活地应用工具及理论知识。接下来,我们从工具应用的角度,看看如何用SQL做一份完整的数据分析报告。
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