Primaryresearch首先知道初級(jí)數(shù)據(jù):初級(jí)數(shù)據(jù)是研究人員收集來回答手頭問題的類型。與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析師相比，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析師面臨的不是數(shù)據(jù)短缺，而是數(shù)據(jù)過剩，初級(jí)Finance數(shù)據(jù)不同行業(yè)的分析師都是做什么的？數(shù)據(jù)根據(jù)數(shù)據(jù)對(duì)行業(yè)進(jìn)行收集、整理、分析，并做出行業(yè)研究、評(píng)估、預(yù)測(cè)的專業(yè)人士。

其實(shí)firstresearch只是初步研究，研究效果不一定好。如果是secondresearch，那么研究資料會(huì)更多。*此外，世界上沒有primaryresearch，因?yàn)閜rimary是小學(xué)，secondary是中學(xué)。我在主機(jī)上不動(dòng)英語！你提高分?jǐn)?shù)！也許有人會(huì)說！第一名的人很現(xiàn)實(shí)，想要積分。Primaryresearch首先知道初級(jí)數(shù)據(jù):初級(jí)數(shù)據(jù)是研究人員收集來回答手頭問題的類型。

主要是數(shù)據(jù)可以通過不同的方法收集，即溝通、與受訪者互動(dòng)、觀察法、調(diào)查、訪談或問卷。這種數(shù)據(jù)的主要優(yōu)點(diǎn)是，收集的數(shù)據(jù)是專門針對(duì)這個(gè)問題，為了一個(gè)特定的目的。這樣就可以從這個(gè)方法中收集到無偏的數(shù)據(jù)和原始的數(shù)據(jù)。這種方法的主要缺點(diǎn)是:成本高，原始大數(shù)據(jù)，人口多，大數(shù)據(jù)，耗時(shí)長(zhǎng)。問卷調(diào)查是收集原文的常用方法數(shù)據(jù)。收集調(diào)查的過程初級(jí) 數(shù)據(jù)是primary research初級(jí)research的優(yōu)點(diǎn)。1)有針對(duì)性的問題解決。

數(shù)學(xué)知識(shí)對(duì)于初級(jí) 數(shù)據(jù)分析師來說，他們需要了解統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本內(nèi)容，公式計(jì)算，統(tǒng)計(jì)模型等。當(dāng)你拿到一份數(shù)據(jù)套的時(shí)候，你需要先了解數(shù)據(jù)套的質(zhì)量，并做描述性統(tǒng)計(jì)。至于學(xué)長(zhǎng)數(shù)據(jù)分析師，必須具備統(tǒng)計(jì)模型的能力，并對(duì)線性代數(shù)有一定的了解。分析工具對(duì)于分析工具，SQL是必須的，并且要熟悉Excel 數(shù)據(jù)透視表和公式的使用。另外，你要學(xué)習(xí)一個(gè)統(tǒng)計(jì)分析工具。SAS是很好的入門，VBA是基本必備，SPSS/SAS/R至少要精通其中一項(xiàng)，其他分析工具(如Matlab)可以視情況而定。

涉及到各種統(tǒng)計(jì)函數(shù)和工具，R無疑是有優(yōu)勢(shì)的。而large 數(shù)據(jù) quantity的處理能力不足，學(xué)習(xí)曲線較陡。Python適用性強(qiáng)，可以腳本化分析過程。所以如果想在這方面發(fā)展，學(xué)習(xí)Python還是挺有必要的。當(dāng)然，其他編程語言也需要掌握。要有獨(dú)立把數(shù)據(jù)變成自己用的能力，其中SQL是最基礎(chǔ)的。你必須會(huì)用SQL查詢數(shù)據(jù)，快速寫出程序分析數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)分析需要學(xué)習(xí)四個(gè)部分，即數(shù)學(xué)知識(shí)、分析工具、分析思維、開發(fā)工具和環(huán)境。1.數(shù)學(xué)知識(shí):數(shù)學(xué)知識(shí)是數(shù)據(jù)分析師的基礎(chǔ)知識(shí)。對(duì)于初級(jí) 數(shù)據(jù)分析師來說，了解一些描述統(tǒng)計(jì)相關(guān)的基本內(nèi)容，并具備一定的公式計(jì)算能力就足夠了，了解常用的統(tǒng)計(jì)模型算法更佳。對(duì)于資深數(shù)據(jù)分析師來說，統(tǒng)計(jì)模型的知識(shí)是必備的能力，線性代數(shù)(主要是矩陣計(jì)算的知識(shí))最好有所了解。

另外要學(xué)習(xí)一個(gè)統(tǒng)計(jì)分析工具，SPSS比較好。對(duì)于資深數(shù)據(jù)分析師，使用分析工具是核心能力，VBA基本必備，SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中一種，其他分析工具(如Matlab)視情況而定。3、分析型思維:比如結(jié)構(gòu)化思維、思維導(dǎo)圖，或者百度腦圖、麥肯錫式的分析，了解一下smart、5W2H、SWOT等。這樣會(huì)更好。

專門收集、整理、分析不同行業(yè)數(shù)據(jù)并根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行行業(yè)研究、評(píng)估、預(yù)測(cè)的專業(yè)人士。與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析師相比，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析師面臨的不是數(shù)據(jù)短缺，而是數(shù)據(jù)過剩。所以互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析師必須學(xué)會(huì)用技術(shù)的手段高效的處理數(shù)據(jù)的問題。更重要的是，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析師要不斷創(chuàng)新，突破數(shù)據(jù) research的方法論。

就新聞出版行業(yè)而言，媒體經(jīng)營(yíng)者能否準(zhǔn)確、詳細(xì)、及時(shí)地了解受眾情況和變化趨勢(shì)，是媒體成敗的關(guān)鍵。對(duì)于新聞出版等內(nèi)容行業(yè)來說，更為關(guān)鍵的是數(shù)據(jù)分析師能夠起到內(nèi)容消費(fèi)者數(shù)據(jù)分析的作用，這是支撐新聞出版機(jī)構(gòu)提升客戶服務(wù)的關(guān)鍵功能。擴(kuò)展信息數(shù)據(jù)分析師包括1。企業(yè)單位:參與企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理、決策管理和項(xiàng)目投資的職業(yè)經(jīng)理人或高級(jí)決策者；員工參與企業(yè)項(xiàng)目運(yùn)作的各個(gè)方面，包括市場(chǎng)分析、市場(chǎng)調(diào)研、生產(chǎn)、研究、評(píng)估和銷售。

數(shù)據(jù)分析師的發(fā)展路徑可分為業(yè)務(wù)型和技術(shù)型兩個(gè)方面:業(yè)務(wù)型:一般業(yè)務(wù)部門較多，備選崗位為數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)、用戶運(yùn)營(yíng)、用戶成長(zhǎng)、營(yíng)銷策劃等崗位，接觸代碼的時(shí)間較少，接觸PPT和報(bào)表的時(shí)間較少。發(fā)展需求:關(guān)注目標(biāo)，洞察需求，設(shè)計(jì)解決方案，推動(dòng)落地，實(shí)現(xiàn)成長(zhǎng)，贏得業(yè)績(jī)，偏技術(shù)的崗位和數(shù)據(jù)在運(yùn)營(yíng)、用戶運(yùn)營(yíng)、用戶增長(zhǎng)、營(yíng)銷策略上類似。這些職位與數(shù)據(jù)高度相關(guān)，也是很有前途的職位。