成为专业数据分析师的10个要点！

分析就像写作：基础知识很容易开始，而且是一门艺术，所以进入几乎没有障碍，任何人都可以称自己为“作家”。然而，识字或者是可以写一些推文不会让你成为Toni Morrison或Gabriel García Márquez——他们的观察是有力量的，他们的洞察力改变了世界。分析也是这样，业余爱好者和专业数据分析师之间有一些很大的区别，这里总结了其中的10个差异。

软件技能

专业分析师推动自己学习最有效、最快、最灵活的工作工具，这意味着他们如果想声称自己是专业人士，他们至少用三种编程语言中的两种语言培养了熟练的技能：R、Python和SQL。

轻松处理大量数据

“大数据”有多大？这取决于你可用的技术。当需要额外的工程技能来访问和移动数据时，数据是“大的”。如果能将整个数据集加载到笔记本电脑的内存中，这肯定不是“大”。

与新手不同，专业分析师不会被数据集大小吓到。因此，专家分析师经常在过程中学习数据工程技能。

对数据科学偏见的免疫力

专家尊重数据。统计先驱之一，爱德华兹·戴明（Edwards Deming）有句名言：“没有数据，你只是另一个有意见的人。”这是真的，但不幸的是：“有了数据，你仍然只是另一个有意见的人。”专家分析师非常明白这一点。

数据可以诱使毫无戒心的业余爱好者产生虚假的安全感，但专家知道要建立免疫力，请停止将分析数据视为解决问题的完美途径。

了解职业生涯

与业余爱好者不同，专业分析师是出于选择。对他们来说，分析本身就是一门卓越的学科，而不是其他职业（如机器学习或统计学）的垫脚石。

专业分析师明白，不是你的职称让你成为分析师，也不是你使用的工具和技术。让您成为专家分析师的是您在探索和灵感方面的专业知识——因此，在思考分析职业生涯的细微差别时，这是最好的出发点。

拒绝成为数据骗子

数据骗子的特征是无法理解分析和统计学是截然不同的学科。只要有人将它们弄混淆，那么就无法学习这两个行业。为了避免意外成为数据骗子，请注意他们的区别。

抵制偏见

偏见意味着我们虽然看见同一个数字，但却以不同的方式看待它。换句话说，偏见是数据驱动决策的敌人，因为它意味着无论你投入多少数学和科学来获得事实，事实都不再只是一个事实。它吸收了分析数据的所有价值。

对数据的现实期望

对于分析师来说，通常需要从糟糕的数据开始，以弄清楚如何制作更好的数据。了解其中的过程很重要。

知道如何增加价值

分析技能只是实现目标的一种手段。一个纯粹的分析师的价值与能力有关。决策者的工作是将信息转化为可行的行动，他们需要获取足够的信息——这就是分析师发挥作用的地方，既被动地（通过查找回答他们具体问题的数据）和主动（通过探索数据以激励他们考虑新方向，使他们更具创新性和防威胁性）来支持决策者的信息需求。

对时间有不同的思考

很少有专注于时间投资回报率（ROI）的角色。经验丰富的分析师的工作是对灵感、创新和早期威胁检测的时间投资。他们希望团队相信他们会尽可能充分利用分配的时间，所以需要考虑行动的潜在时间投资回报率。

细致的卓越观

与业余爱好者不同，专家分析师不认为追求速度是贬义的，这是一个细致的概念，可以指导他们如何去看待自己的工作，如何确定优先级，如何评估绩效，以及如何发展技能。

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