如何做一名合格的数据分析师？看完更有信心了( 二 ) 就职于某电商导购平台时

那么统计学都有哪些方法，诸如线性回归、分类、重采样方法、子集选择、收缩、降维、非线性模型、基于树的方法、支持向量机、无监督学习等。这些都学习统计技术活方法。
学习统计学更像是数据分析的根本，不至于依葫芦画瓢。通过理解统计学分析的基础，可以让团队有更好的方法，便于更好地进行抽象思维。
大数据时代，数据分析师的角色
当今社会，大数据是炙手可热的话题之一，至于什么是大数据？个人比较喜欢Gartner作出的定义：大数据是一种基于新的处理模式而产生的具有强大的决策力、洞察力以及流程优化能力的多样性的、海量的且增长率高的数据资产。
严格意义上，大数据不仅指海量的数据，还包括了数据分析的过程。
大数据时代，企业将拥有越来越多的数据资产，这个数据经过提取、分析，再加以利用，势必对企业的发展有很大的助益，因此数据分析的过程或岗位越发关键。
据悉， 2020年大数据行业的然采需求将达到210万人，未来5年需求量在2000万人。数据时代，数据分析人员将成为刚需。
写在最后：近年来，数据分析师将成为企业业务转型之后刚需的岗位之一。在看到朋友纷纷投身学习数据分析之后，不由得感叹，人无远虑必有近忧。不过，通篇看完之后，还在徘徊的你，是否打算抄起《统计学》学习数据分析这一“天书”式的学科。
学海无涯苦作舟，书山有路勤为径!