数据分析师的前端技能：如何用数据驱动决策

一、数据分析师的前端技能：如何用数据驱动决策

作为一名数据分析师，对于数据的掌握和分析无疑是核心技能。但是，仅仅拥有数据分析的能力是远远不够的。数据分析师同时还需要具备一定的前端知识和技能，才能够更好地将数据分析的结果呈现给决策者和相关人员。

数据分析师需要掌握的前端技能

作为一名数据分析师，以下几种前端技能是非常必要的：

• HTML/CSS：通过掌握HTML和CSS，数据分析师可以创建更加美观、交互性更强的数据可视化界面。这有助于提高数据分析结果的可读性和吸引力。
• JavaScript：JavaScript是前端开发的核心语言之一。掌握JavaScript可以让数据分析师开发出更加动态和交互性更强的数据可视化应用程序。
• 数据可视化工具：熟练使用ggplot2、Tableau、PowerBI等数据可视化工具,可以帮助数据分析师更好地展示数据分析的结果。
• 交互式仪表盘：掌握构建交互式仪表盘的技能,可以让最终用户更好地探索和理解数据。

为什么数据分析师需要前端技能

数据分析师具备前端技能有以下几个重要原因：

• 提高分析结果的可视化效果：良好的前端技能可以帮助数据分析师创建更加美观、交互性更强的数据可视化界面,提高数据分析结果的吸引力和易读性。
• 增强决策支持能力：通过构建交互式仪表盘等前端应用,数据分析师可以让最终用户(如决策者)更好地探索和理解数据,从而为决策提供更有价值的支持。
• 增强分析师的价值：拥有前端技能的数据分析师,不仅可以提供数据分析支持,还可以参与到产品界面的设计和开发中,从而增强自身的价值。

如何提高数据分析师的前端技能

对于数据分析师来说,提高前端技能主要有以下几种方式：

• 学习前端基础知识：首先需要系统学习HTML、CSS和JavaScript等前端开发的基础知识,打好基础。
• 熟练使用数据可视化工具：掌握ggplot2、Tableau、PowerBI等数据可视化工具的使用,了解它们的原理和特点。
• 参与前端开发实践：通过参与前端开发的实践项目,可以快速提高动手能力和解决问题的能力。
• 持续学习：前端技术日新月异,数据分析师需要保持学习的态度,不断更新知识结构。

总之,数据分析师具备一定的前端技能是非常必要的。通过学习和掌握前端知识,数据分析师不仅可以提升数据分析结果的可视化效果,还可以增强自身的决策支持能力和价值。相信通过持续的学习和实践,每一位数据分析师都能成为一名全面型的"数据达人"。

感谢您阅读本文,希望通过这篇文章,您能了解到数据分析师需要掌握的前端技能,以及如何提高这些技能。如果您有任何疑问或反馈,欢迎随时告诉我。

二、大数据决策的数据是？

决策的数据是精准的科学数据，大数据是科学决策的重要工具，是高精度对未来进行预测的手段，数据是记录人类行为的工具。靠大数据技术对未来做一个预测和参考是人类发展的成果。但是，人类的沟通和交流不该因为大数据技术而遭弃，而过于依赖大数据的预测和推理，放弃人际沟通过程，必然产生人际沟通的弱化，进而影响到人的自由意志。

三、如何利用大数据提升商业分析师的决策能力

在当今的商业环境中，**大数据**的快速发展正在彻底改变商业分析师的工作方式。随着数据量的激增，商业分析师需要不断适应新的工具和技术，以便从海量的信息中提取有价值的洞察。这篇文章将深入探讨大数据对商业分析师的影响、分析师在大数据环境中的角色，以及他们如何利用大数据提升决策能力。

一、大数据的定义及重要性

**大数据**是指在体量、速度和类型上都超出传统数据管理工具处理能力的数据集。随着信息技术的进步，企业收集的数据不仅来自传统的交易记录，还包括社交媒体、物联网、在线交易行为等多种来源。这种数据的多样性使得企业能够更全面地理解市场趋势和消费者行为。

大数据的重要性在于它能够为企业提供实时的决策支持。通过对数据的深入分析，企业可以识别出潜在的市场机会、了解客户需求、优化运营流程，从而获得竞争优势。

二、商业分析师的角色与职责

商业分析师的基本职责是利用数据分析帮助企业制定决策。他们需要结合市场趋势和业务目标，深入分析数据，以支持管理层的战略决策。随着大数据的涌现，商业分析师的角色也在不断演变，主要表现在以下几个方面：

• 数据收集与整合：商业分析师需要从多种数据源中收集信息，包括内部数据库、外部市场报告以及社交媒体分析等，并对这些数据进行有效整合。
• 数据分析与建模：分析师运用数据分析技术和统计模型，以发现数据中的趋势和模式，为企业提供基于数据的决策建议。
• 可视化与报告：将复杂的数据转化为易于理解的可视化报告，帮助管理层快速了解关键指标，支持决策过程。
• 与利益相关者沟通：分析师需要与不同部门的人员沟通，了解他们的需求，并将数据分析的结果传达给相关利益相关者。

三、大数据对商业分析师的影响

随着大数据的兴起，商业分析师面临着机遇与挑战并存的局面。以下是大数据对商业分析师工作的几个主要影响：

• 提高分析精度：大数据允许商业分析师捕捉到更多维度的数据，使分析结果更加准确和客观。他们能够利用更多样的工具和算法，从而提升分析质量。
• 实时决策能力：在传统的数据分析中，数据往往需要经过一定时间的整理和分析才能得到结果。但在大数据环境下，分析师能够实时处理数据，从而加速决策流程。
• 多样化的数据分析工具：大数据技术的不断进步使得商业分析师有了更多的数据处理工具可供选择，如Hadoop、Spark和机器学习算法等，这为他们的工作带来了更多可能性。
• 需具备跨领域知识：随着数据的多样性，分析师需要具备更广泛的知识背景，包括数据科学、统计学、编程以及行业知识等，这对他们的专业能力提出了更高的要求。

四、商业分析师如何提升决策能力

为了在大数据时代保持竞争力，商业分析师可以采取以下几种策略来提升他们的决策能力：

• 持续学习和培训：商业分析师应积极参与培训课程，学习新的数据分析工具和技术，保持对行业最新发展的敏感度。
• 利用先进的数据分析工具：尝试各种现代的分析工具和技术，如机器学习和数据挖掘，以提高数据处理的效率和分析深度。
• 建立跨部门协作：与市场、销售等其他部门密切合作，确保数据分析的结果能够更好地服务于业务决策。
• 重视数据的质量：确保所使用的数据是准确和最新的，以提高分析结果的可靠性和有效性。

五、未来展望

伴随人工智能和自动化技术的发展，商业分析师的工作将在未来继续演化。数据的爆炸式增长将促使更多的企业意识到数据分析的重要性，从而需大量优秀的商业分析师来负担这一重任。未来的商业分析师将需要具备除了传统分析能力外，还应掌握智能算法、云计算和数据治理等技术，以适应市场的快速变化。

综上所述，**大数据**的运用为商业分析师提供了前所未有的机会来提升其决策能力。通过不断学习和适应新技术，商业分析师能够在复杂的市场环境中为企业创造更大的价值。

感谢您美丽的眼睛看完这篇文章，希望通过本篇文章能够帮助您更好地理解大数据背景下商业分析师的角色和提升其决策能力的方法。

四、大数据决策依据？

依据一：相信数据决策 大数据专案其实是披着科技皮的企业管理议题，善用数据解决问题，找到商机的人，可以借此改变企业的DNA。在开始用大数据前，最关键的一件事就是掌管企业的人要先对大数据有正确认知。大数据不是铁口直断，也不是神话，它就是一种新工具和思维，用对了，大数据可能帮助企业发现以往不曾注意的商机，帮助企业提升竞争力;若用错了，大数据就像是个无止尽的钱坑，投资大笔金额却没有成效。因此贯穿所有大数据策略的关键第一步，就是企业主需对大数据有正确认知。

依据二：问对问题，事情解决一半 有了企业主的支持，接下来要遵守的第二个原则就是：企业现在有什么迫切需要解决的问题?这个问题若解决了，可以带来多大的效益?很多企业对于大数据没什么想法，以为只要导入大数据就宛如神功护体，势如破竹，却忽略很多时候，有些问题搞不好根本不需要用大数据解决。

依据三：盘点企业内部数据成熟度 问对问题之后，接着企业应开始检视自己手边握有多少「黄金」?有多少数据可以用?平常有搜集数据的管道和习惯吗?不同部门之间的数据可以相容吗?如果现在数据不够用，要怎么获得新的数据?而且不同产业搜集数据的策略和目的也都不尽相同。依据四：成立高层级资料团队 。当大数据已成为企业决策的重要依据，大数据就已不是单纯的IT专案了，而是公司的核心战略，因此若企业已决定要做大数据，设立层级够高的大数据统筹单位是必须的。

依据五：跨部门合作，其利断金

成立专门的大数据单位还不够，大数据是解决商业问题的工具之一，只有技术人员却没有其他部门的参与，大数据专案要成功是凶多吉少。

五、数据分析师和行业分析师区别？

一、专业要求不同

商业分析师：

专业偏向经济、金融、工商管理、数学、统计（整体更倾向商科）

数据分析师：

专业偏向数学、统计、计算机（整体更倾向理科）

二、工作内容不同

商业分析师：

1、负责某个独立项目的信息收集、分析，提出有针对性的方案和建议；

2、就具体业务专题，构建商业分析框架，进行全维度的商业分析（如竞对信息、行业市场、上下游关系），完成分析报告面向CXO进行汇报；

3、依据国家有关方针、政策、法令，运用科学方法，及时对公司提出切实可行的战略改善方案。

（以上包括但不限于）

数据分析师：

1、负责日常数据分析及监控，针对异常情况协调资源进行跟踪和深入分析；

2、为各类业务部门（产品、运营、市场、广告）提供数据支撑；

3. 探究用户行为习惯特征，优化公司产品收益。驱动业务增长；

（以上包括但不限于）

三、掌握技能的不同

商业分析师：

一般来说，商业分析师都需要有一定的MBA背景，对市场、上下游、商业有强烈的洞察力，具备系统的资料收集、市场研究、整理能力，及良好的文字处理能力，具备较强的逻辑思维能力，敏锐的观察能力和独立分析能力。很多商业分析师是需要独立完成一份行业分析报告，站在整个行业的角度，去看待本公司、所有竞品公司、上下游的各种关系与优劣势。

需要懂得各类的策略模型与方法论：如SCP、RFM、波士顿矩阵、金字塔原理、5W2H、MECE分析、SWOT分析等等

数据分析师：

数据分析师更偏向针对某个公司产品，进行分析建模，驱动增长。

需要有较强的落地能力，与各业务部门的配合的沟通能力。

需要懂得统计学相关知识，寻找大数据中隐藏的用户行为规律，掌握基本统计模型及统计学知识：回归分析、聚类分析、时间序列、多元统计，贝叶斯等，如果在互联网研究产品的话需要了解：漏斗分析、产品转化等

以上掌握的模型，商业分析师和数据分析师都会交叉使用，只是侧重点较为不同。

总结：

a.商业分析师站的高度会比数据分析师高，因为处于战略模块，放眼的是全行业、上下游。而数据分析师更偏向落地能力，具体帮助业务某个产品得到增长；

b.商业分析师的汇报对象的都是CEO，CFO、各种O。而数据分析师的汇报对象的是业务部门和数据部门的领导；

c.企业中对战略部门的商业分析师的学历背景要求会比较高，需要有一定的咨询行业或MBA背景或强大的逻辑思维与业务拆解能力。

企业中对业务部门的数据分析师的掌握工具技能、数据处理能力要求比较高；

d.商业分析师不仅仅只是对数据进行分析，还需要做信息类的分析，如市场研究、国家政策、行业形势等；而数据分析师更偏向针对某一产品的分析，业务落地性比较强；

当然这两者边界现在也越来越模糊，很多数据分析师也需要有一定的高度去看待问题，而商业分析师也慢慢需要一定的编程能力。

e.最后讲到大家最想了解的薪资问题，一般来说商业分析师毋庸置疑会比数据分析师起薪高，商业分析师薪资对标的就是咨询行业的分析师或者咨询顾问，大家都知道咨询行业的起薪都比较高的。

当然数据分析师驱动业务增长，可获得奖金就会比较多，只要业务产生增长，加薪也会比较快。

两者来说都有很好的方向，我较为客观地讲述这两者的差异。

六、数据分析师主体？

数据分析师的主体是以采集和整理数据为主

七、数据分析师和注册数据分析师的区别？

这两个概念并没有什么差异

现在我们国家是没有注册项目数据分析师的，因为只有劳动和社会保障部才有资格颁发职业资格证书。

现在市面上有两种所谓的项目数据分析师证书：

一个是中国商业联合会数据分析专业委员会颁发《项目数据分析师证书》，一个是工业和信息化部教育与考试中心颁发《项目数据分析师职业技术证书》

八、分析师数据

分析师数据的重要性

在当今这个高度数据驱动的时代，分析师数据对于许多企业和组织来说是至关重要的。作为一个专业的数据分析师，我们的任务是使用各种技术和工具来获取、整理和分析数据，以便为组织提供准确、及时和有用的信息。这不仅可以改善决策过程，而且可以促进业务的增长和成功。

如何处理分析师数据

首先，要确保数据的质量和准确性。任何错误或模糊的数据都可能导致错误的结论和决策。因此，在收集和分析数据之前，需要仔细筛选和验证数据源。其次，需要使用适当的技术和工具来分析和解读数据。例如，可以使用统计模型、机器学习算法和数据挖掘技术来发现隐藏在数据中的模式和趋势。此外，还需要定期更新和优化数据和分析流程，以确保始终获得高质量的分析结果。

数据分析师的角色

作为分析师，我们需要具备广泛的知识和技能，包括统计学、数学、计算机科学、业务知识等。我们不仅要能够处理和分析数据，还要能够解释和分析结果，以便为组织提供有价值的见解和建议。此外，我们还需要与团队成员、管理层和其他利益相关者密切合作，以了解他们的需求和期望，并确保分析结果能够满足这些需求。

结论

总的来说，分析师数据对于企业和组织来说是至关重要的。作为数据分析师，我们需要具备广泛的知识和技能，以确保高质量的数据分析和解读。通过与团队成员、管理层和其他利益相关者密切合作，我们可以为组织提供有价值的见解和建议，并促进业务的增长和成功。

九、商业分析师跟数据分析师的区别？

区别在于:

(1)专业偏向不同。

商业分析师：专业偏向经济、金融、工商管理、数学、统计（整体更倾向商科）。

数据分析师：专业偏向数学、统计、计算机（整体更倾向理科）。

(2)工作内容不同。

数据分析师日常工作内容：1. 根据时间维度产出数据报告2. 监控数据趋势3. 为业务提供数据支持4. 撰写专题性报告。

商业分析师日常工作内容：1. 商业决策2. 业务优化3. 战略调整4. 撰写商业分析报告。

十、数据分析师或金融分析师有无发展前景？

这位同学就业意识很超前，非常的好，提早准备对未来求职来说好处多多。分析师这个词是个大类，各行各业都有分析师，尤其是金融行业。当然，对于分析师的工作，你也可以提前先预热一下，花3天的时间体验一下数据分析工作可能会碰见的实际场景、工作内容。

如果你找不到相关资源，也可以利用知乎官方的训练营，他们邀请了前IBM的技术大牛做直播，分享了很多案例和学习资源，也有学习群和训练营，只需一毛钱就可以加入。

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数据分析师与金融分析师，都差不多，职业的名字影响不大，关键是看你想干什么。

我觉得事情做得好了做得精了，并且一直坚持下去做，通常都很有发展前景，这个不用担心。我从以下几个方面入手分析一下金融分析师工作是否有前景这个问题

需要金融分析师的行业

金融金融，说是金融，但实际上都是与实体相联系的地方

比如说做投资对吧，钱是自己的，如何投那是要合计合计的，没有大量的调研和数据分析，你敢投吗？肯定不敢啊

归拢起来，我觉得需要分析师的地方实体和金融行业都需要，金融行业还可以细分一级投研分析师和二级行研分析师

实体行业分析师

上市公司船很大，不做计划肯定不行，你不能说边走边摸索，那你领导者都这样，下面员工咋办，几千号人都跟着你一起摸索？最后就会变成百花齐开啥事都别想干好

所以，分析师这个职业属于，只要是你做的好能力强，既有自己的想法，也能处理好众多数据，并且还能跟别人很好的表达出来，这就是非常优秀的分析师了

分析师的作用我们分析完了，那么接下来就说啥行业需要分析师呢

比如说实体企业中，上市公司那是一定需要分析师的，他们需要分析师去分析行业、分析自己公司盈利情况，分析自己家公司哪里做的好，如何学习别人家好的地方取长补短，给自己家公司做商业计划通常，有个专业的学名【董秘】做的就是这么一个看似打杂，但分析属性极强的工作

你说他是金融分析师吧，那也对，因为董秘你想上岗，你跟让上市公司愿意推你，然后你去深交所学习+考试去，考完试你才能持证上岗。甚至部分上市公司还需要你有证从、基从这种资格证

所以，他肯定算金融分析师

行研分析师

从金融行业来讲，大家耳熟能详的就是二级行研分析师，这肯定是金融分析师

他们虽说分析的是二级市场，但是更多的是做金融上的各种调研、算数、汇总

比如说卖方指的是券商研究所，他们会分宏观分析师和各赛道分析师。宏观分析师很好理解，就根据政策啊、宏观经济啊，看看接下来什么资金导向。各赛道呢？就属于书接上回，好好的根据宏微观的内容，去讲讲这个赛道未来上市公司们的发展。

举个例子，比如说医药赛道是个超级大的赛道，医药下面还分中医、消费、器械、创新药、疫苗……当然，不同机构分的都不太一样，整体是这么个分类。我这一年说医药赛道好，这不是整个大赛道好，根据一些政策及宏观经济市场分析，那是一个医药大赛道下面的某一个细分好

这就是个很有意思的事情了

就相当于，这行业吧，只要是有上市公司存在，只要是实体经济屹立不倒，券商研究所的分析师们就永远都给有工作

投研分析师

当然，除了二级市场的分析师，一级也需要啊。比如说累死人的咨询公司，四大会计师事务所，PEVC机构，FA机构，这些都需要金融分析师。他们都是根据经济大环境去进行有针对性的分析。为啥我不细讲了，讲不完。我国上市公司才不过5k来家，二级市场的分析师从卖方到买方，人数就很多了，细分赛道也很多了。那，没上市的公司更多了……光讲分类我都讲不完

总结来讲就是，需要金融分析师的地方，数不胜数

工作内容及收入

说完需要这个工作的行业了，那么我们就聊聊他们的工作内容

可能大家看到的分析师的工作属于，特别高大上，西装革领，成天拿着苹果电脑，鼠标动一动，就能让一家企业破产……

嗯，电视剧大家就看看就好，真实情况真不是这样的，你就算是当老板，那也不是这样的

我们分两块来分析可能会更直观

卖方——给别人分析的分析师

比如说，大家知道咨询公司，成天写宏观赛道报告那种

就差不多上面那种，当然，还有券商研究所的报告，就大家平时讲的研报

股民老骂的那个，我找找，内容如下

整体来讲，什么是卖方的报告，就是有人买他们服务啊

比如说咨询公司调研什么，完去取决于他们的买方想要什么，像上面那个ChatGPT，大家都很关心这个话题，咨询公司合计合计，发现，这事有的做，于是就需要有人大量的去调研、对比，上市的没上市的，国内的国外的公司，大家都要去做去了解，进行大量的数据分析，从而写出研报来

很多人就问了，那成天就坐办公室，百度就好了啊

事实上并非如此

比如说上面我还截屏了一个医疗器械的

你会发现很多咨询公司的人，可能还会趴在医院，去一个科室一个科室问，你们科室有什么器械，器械都是哪个厂家产的，用起来有啥感受，优缺点都有哪些

这，才叫做调研，这是个声势非常浩大的工程，所以咨询公司针对定制咨询的时候，往往收费是可观的。包括你们在网上看到卖某某行业2023年蓝皮书，那么一本纸质书都要几百甚至上千，那是因为他们耗费的人力、物力、财力真的是不可估量的，更麻烦的地方在于，时效性。就是调研加汇总写东西，他们需要在1-2个月以内完成

上市公司的调研就还好，他们的董秘有公示解答的义务，所以券商研究所往往工作不会像咨询公司那么的辛苦（当然，也没好哪去，他们一个月一般要出一个深度报，一个礼拜要出三个点评报，以前我也有写过，大家可以扒一扒我以前的内容）总结来讲就是，卖方分析师根据买方或整个市场需求，每天要调研、分析、写研报、路演，增加自己的知名度

收入往往和你的名气相挂钩，应届生刚入行，年收入可能并不高，年薪大约20w-30w左右，但是如果你做了3年，踏踏实实的做研究写研报这种，可能收入就能100w起步了。

买方——给自己资金分析的分析师

还有一类分析师属于，我要对自己的企业和资金负责型，不对外阐述自己的分析观点，也不参合别人的观点，低调，不打名气。我们可以统称为买方分析师

这种分析师一般是没有研报的，有的话，那也是自己机构的机密，不会外宣，在这里就无图无真相了很多应届生小孩就很希望做买方分析师，因为钱多压力小，这点我不赞同，承受的压力其实不太一样

比如说，做卖方分析师，一般你是为了自己打名气，让别人认可他，从而增加自己的收入。但是买方分析师是为了自己的上市公司或者为了自己的基金去负责，也就是说，自己的研究成果要让自己机构能够赚钱，如果分析有问题，决策出现错误，那么就会影响自己这方的钱。

想象一下，基金经理手持1个亿，就因为自己的一个决策，蒸发了其中的30%，你的心理压力多么的大。

所以买方分析师通常喜欢要往届生，当然，有些上市公司会招应届生，比如说大名鼎鼎的大厂战投岗，这些也是金融分析师。

收入往往与你的决策挂钩，应届生如果你是清北复交这种，其实刚入行30w上下，如果你去的是公私募，那可能年入10w上下。但是一旦你开始跟你方资金挂钩，那么年终奖就会与你掌管的资金成正相关，如基金经理掌管1个亿，年终奖可能是1个亿的1个点……

未来发展

综合来讲，我个人觉得金融分析师未来会非常好，当然，好这个词很宽泛，我们要去说好在哪

从找工作的角度讲，什么工作算上等工作？那肯定是能让你提升自己的工作

分析师成天都在分析整个行业，整个金融环境，整个市场，那么你对于这些势必会比一般人了解

如果你是二级分析师，成天打交道的人也是各个上市公司董监高和各类大资金掌管着，那你也会赢在起跑线

所以，从你的个人提升和资金收入以及人脉圈子，那就是赢了80%的应届生

如果你再打出了名气，那岂不是资本市场和实体经济，随便选的存在？

更甚至，很多人积累了资金和人脉，然后选个自己喜欢的领域去创业

你本身就是分析师出身，你的成功率也是比一般人高很多的

前途无量啊

你现在可以努力的方向

学校层面

从你现在的处境分析，首先，考大学的时候考学校一定要好，而且你要读研读博。当然，研究生并不是最主要的，好学校才是

能考清北，那肯定没问题，如果清北太难，选个985院校就很好。如果985很难考，那就选QS top100的国外院校读

想做分析师，并且不希望自己的路太窄的话，最好选工科，尽量不要选文科

毕竟，金融与实体是息息相关的，密不可分的

能力方面

再者，你可以提升自己能力，当然这些都是潜规则

比如说你现在去看那些金融分析师招人标准，什么希望精通Python啊，精通Excel啊这些，这里说的Excel不是你去打打字，而是你要会用他做运算

比如说大家也可以看看这个课程，我看体系非常的全，对你未来的分析师之路很有帮助

不会也没啥问题，只是一种潜规则，提升自己能力的，无法量化做出要求

未来呢，你要是想入行，读大学开始吧，一方面要很好的完成学业，另一方面也要多实习，这样自己毕业就能成为一名优秀的分析师了，这样是不是很好~

加油吧宝宝，你是最棒的，相信你一定能走上自己想走的路的。