數據分析&數據挖掘技能這麼多，難道要一一學完才能投入工作？想要入職知名企業的數據分析師，我們需要具備十項全能嗎？如果想要勝任一份滿意的商業數據分析師職位，我們如何才能站穩腳步呢？
下面以微殼商業數據分析師崗位要求來分析一下職場技能要求方面的問題：
我們將其中拆爲三大塊，互不干擾，並逐一擊破：
1、BI報表的制定和維護能力，即數據可視化
如果你在工作中經常接觸Excel報表並且有相關的數據。可以先做一件事情，先走BI數據可視化分析路線，一方面通過Excel報表的數據可以最快速的瞭解公司的業務，可以爲深入的數據分析打下基礎。另一方面BI數據可視化也是可以深入走的方向，但是缺點是越走越專。當然前提是你非常喜歡這個方向並且未來也致力於專注此方向。
推薦書籍：《Tableau：數據可視化之極速BI》、《用Excel對話數據-零基礎Excel商業智能分析》
2、建模能力，即數據挖掘
如果你是科班出身，相對有數學邏輯、統計以及建模思想，可以深入學習現今火爆的機器學習算法。往數據分析師、數據工程師方向發展。
建議找些自己公司的商業問題，選擇公司已有的合適的數據以及可以解決此問題的方法進行建模練習，實戰出真知；也可以到kaggle上找出一些自己感興趣的項目，進行練習。每個項目裏面包含商業問題/數據/解決思路/以及具體的代碼/結果。
數據分析/挖掘技能。這塊內容涉及到統計思想以及數據挖掘、數據可視化等。
● 假設是預測每個客戶未來30天內是否購買，是二分類預測模型。可以考慮邏輯迴歸、決策樹、決策樹集成算法（隨機森林、GB算法等）、樸素貝葉斯、貝葉斯理論、支持向量機以及神經網絡等。
● 假設預測每個未來30天內產生的收入，是連續性預測模型。可以考慮邏輯迴歸、決策迴歸樹，決策樹集成算法等。
● 假設是要講人羣分羣，那麼無監督學習的聚類分析、KNN 以及分類算法模型都是考慮對象。
3、 營銷活動的設計以及管理能力
商業分析師往往要兼顧商業和運營，要實現的是商業落地，而一般情況下都是以營銷活動的形式落地。要想成爲一個優秀的商業數據分析師，這部分內容必不可少，並且要合理運用前面兩塊的技能，不僅要有硬實力也要有軟實力。
下面以一個例子來說明這個部分涉及的幾個重點：
● 營銷活動的設計：給什麼樣的人發、以什麼時機和頻次來發、發的內容和產品是什麼，折扣力度如何？在什麼渠道上去發？這些就是營銷設計階段要回答的問題，有些問題可以通過歷史數據建模得到，比如人羣的篩選、產品的推薦、渠道的優化等，但是有的要通過AB測試得到，比如頻次、折扣力度等。
● 營銷活動的AB測試：市面上有很多ABTest的工具，像TestingData, Blue Stout。
● 營銷活動事後效果衡量:這個時候會設計BI報表的定製以及追蹤，訂單的歸因是否是這個活動帶來的，營銷活動的結果是否在統計上是顯著有差異的等等。
最後，還是要明確一點是商業數據分析不是獨立的，是要跟公司的營銷活動，產品功能、渠道、運營策略相結合，共同實現業務目標增長。
CDA數據分析師推出「業務數據分析師」課程，包含Excel商業分析、Tableau商業智能、可視化技能、數據庫管理（Mysql）、統計理論方法、數據分析軟件應用（SPSS）、SPSS建模在內的內容，結合銀行、電商、零售等行業需求，採用實際案例教學來提高課程的實用性。
停止猶豫，邁出第一步，無需編程基礎，挑戰商業分析實戰項目！
大牌講師鼎力助陣
李奇
微軟Excel MVP（Excel最有價值專家）/經管之家簽約講師/中國電子表格應用大會主席
曾在IBM中國擔任銷售管理團隊數據分析項目組長及德勤北京所的數據分析高級諮詢顧問。專精於企業數據分析、設計及實施商業智能業務解決方案、軟件開發及SQL、Excel相關數據分析課程培訓等。
傅老師
金融數學博士/CDA數據分析研究院金牌講師
主要從事金融數學，金融數據分析等領域的研究，發表SCI，EI，CSSCI核心期刊論文多篇。在具體行業方面，傅教授先後擔任過諮詢公司、互聯網金融機構、數據管理公司的高級數據分析顧問，先後參與過客戶估值、反欺詐識別、輿情分析等數據分析項目，有着豐富的行業經驗。
丁亞軍
CDA數據分析師金牌講師/數據分析總監
現任職於南京上度市場諮詢有限公司，人大經濟論壇數據處理中心數據分析顧問，SAS、SPSS 軟件講師、中國學習路徑圖國際中心技術顧問。曾參與2012 國家宏觀經濟預測、中國城鎮居民家庭投資調查、瀘州老窖目標管理與績效考覈、中國衛生狀況調查、江蘇廣電 CRM 數據挖掘等大型數據處理項目。
2019.2.23日開學（三個月週末集訓）現場 & 遠程直播