数据分析&数据挖掘技能这么多，难道要一一学完才能投入工作？想要入职知名企业的数据分析师，我们需要具备十项全能吗？如果想要胜任一份满意的商业数据分析师职位，我们如何才能站稳脚步呢？
下面以微壳商业数据分析师岗位要求来分析一下职场技能要求方面的问题：
我们将其中拆为三大块，互不干扰，并逐一击破：
1、BI报表的制定和维护能力，即数据可视化
如果你在工作中经常接触Excel报表并且有相关的数据。可以先做一件事情，先走BI数据可视化分析路线，一方面通过Excel报表的数据可以最快速的了解公司的业务，可以为深入的数据分析打下基础。另一方面BI数据可视化也是可以深入走的方向，但是缺点是越走越专。当然前提是你非常喜欢这个方向并且未来也致力于专注此方向。
推荐书籍：《Tableau：数据可视化之极速BI》、《用Excel对话数据-零基础Excel商业智能分析》
2、建模能力，即数据挖掘
如果你是科班出身，相对有数学逻辑、统计以及建模思想，可以深入学习现今火爆的机器学习算法。往数据分析师、数据工程师方向发展。
建议找些自己公司的商业问题，选择公司已有的合适的数据以及可以解决此问题的方法进行建模练习，实战出真知；也可以到kaggle上找出一些自己感兴趣的项目，进行练习。每个项目里面包含商业问题/数据/解决思路/以及具体的代码/结果。
数据分析/挖掘技能。这块内容涉及到统计思想以及数据挖掘、数据可视化等。
● 假设是预测每个客户未来30天内是否购买，是二分类预测模型。可以考虑逻辑回归、决策树、决策树集成算法（随机森林、GB算法等）、朴素贝叶斯、贝叶斯理论、支持向量机以及神经网络等。
● 假设预测每个未来30天内产生的收入，是连续性预测模型。可以考虑逻辑回归、决策回归树，决策树集成算法等。
● 假设是要讲人群分群，那么无监督学习的聚类分析、KNN 以及分类算法模型都是考虑对象。
3、 营销活动的设计以及管理能力
商业分析师往往要兼顾商业和运营，要实现的是商业落地，而一般情况下都是以营销活动的形式落地。要想成为一个优秀的商业数据分析师，这部分内容必不可少，并且要合理运用前面两块的技能，不仅要有硬实力也要有软实力。
下面以一个例子来说明这个部分涉及的几个重点：
● 营销活动的设计：给什么样的人发、以什么时机和频次来发、发的内容和产品是什么，折扣力度如何？在什么渠道上去发？这些就是营销设计阶段要回答的问题，有些问题可以通过历史数据建模得到，比如人群的筛选、产品的推荐、渠道的优化等，但是有的要通过AB测试得到，比如频次、折扣力度等。
● 营销活动的AB测试：市面上有很多ABTest的工具，像TestingData, Blue Stout。
● 营销活动事后效果衡量:这个时候会设计BI报表的定制以及追踪，订单的归因是否是这个活动带来的，营销活动的结果是否在统计上是显著有差异的等等。
最后，还是要明确一点是商业数据分析不是独立的，是要跟公司的营销活动，产品功能、渠道、运营策略相结合，共同实现业务目标增长。
CDA数据分析师推出「业务数据分析师」课程，包含Excel商业分析、Tableau商业智能、可视化技能、数据库管理（Mysql）、统计理论方法、数据分析软件应用（SPSS）、SPSS建模在内的内容，结合银行、电商、零售等行业需求，采用实际案例教学来提高课程的实用性。
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大牌讲师鼎力助阵
李奇
微软Excel MVP（Excel最有价值专家）/经管之家签约讲师/中国电子表格应用大会主席
曾在IBM中国担任销售管理团队数据分析项目组长及德勤北京所的数据分析高级咨询顾问。专精于企业数据分析、设计及实施商业智能业务解决方案、软件开发及SQL、Excel相关数据分析课程培训等。
傅老师
金融数学博士/CDA数据分析研究院金牌讲师
主要从事金融数学，金融数据分析等领域的研究，发表SCI，EI，CSSCI核心期刊论文多篇。在具体行业方面，傅教授先后担任过咨询公司、互联网金融机构、数据管理公司的高级数据分析顾问，先后参与过客户估值、反欺诈识别、舆情分析等数据分析项目，有着丰富的行业经验。
丁亚军
CDA数据分析师金牌讲师/数据分析总监
现任职于南京上度市场咨询有限公司，人大经济论坛数据处理中心数据分析顾问，SAS、SPSS 软件讲师、中国学习路径图国际中心技术顾问。曾参与2012 国家宏观经济预测、中国城镇居民家庭投资调查、泸州老窖目标管理与绩效考核、中国卫生状况调查、江苏广电 CRM 数据挖掘等大型数据处理项目。
2019.2.23日开学（三个月周末集训）现场 & 远程直播
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