职场必杀数据技巧,职场必杀数据技巧有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于职场必杀数据技巧的问题，于是小编就整理了2个相关介绍职场必杀数据技巧的解答，让我们一起看看吧。

1. 作为一个数据分析应该如何培养自己的职业技能，在职场快速成长？
2. 中级汇报工作技巧包括？

作为一个数据分析应该如何培养自己的职业技能，在职场快速成长？

笔者作为一个有幸在数据分析与建模领域摸索过的数据从业者，有一些总结与思考。成为优秀数据分析师的道路千万条，其中比较扎实的一条便是从最底层的数据开始做起，积累对数据的认识，了解整个数据生命周期的全貌以及数据生态链都有哪些环节。

当理解了数据是如何产生、存储、使用和销毁的，就会知道为什么公司的数据会有一定的存储周期，为什么有价值、高质量的数据会这么稀缺，为什么数据处理环节如此耗时却又至关重要等等。而这些，恰恰是一名优秀的数据分析师需要懂得的。

以下就抛砖引玉，简单分享一下我所理解的数据分析师成长之路和必备知识技能。先上一份数据分析师成长的路线图，看看在不同阶段的数据分析师都应做到什么。

那么从数据分析的菜鸟，一路升级到优秀的数据分析师，需要哪些知识和技能呢？

数据分析不是无源之水，具体的业务场景才是数据分析的初始目标和最终归宿。要做到从业务中来，到业务中去，就要求数据分析师熟悉行业知识、公司业务及流程。

比如做一个信贷相关的数据分析项目，如果对相关信贷产品的设计，***的申报、审批、发放、风控等业务流程，以及流程内诸如客户经理、审批人员、放款人员、贷后监督人员的职责分工和工作内容有一定的了解，便可以从庞杂的业务信息流中有的放矢地选取分析目标和有用数据，产出真正业务人员用得上、用得好的数据分析模型、策略和产品。

需要掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。在知识库中提前储备一些如对***析法、交叉分析法、综合评价分析法等基本的分析方法，以及回归分析法、聚类分析法、其他机器学习与人工智能算法等高级的分析方法，做到心中有数，随时可用。

而想要在数据分析之路上走得更远，成为专家乃至数据科学家，对各类方法的理解不仅要知其然，更要知其所以然。比如，构建评分卡常用到的逻辑回归模型，可以了解它的基本***设、损失函数、优化方法是什么，如何处理数据才能提高该类模型的稳定性和准确率，与其他可替代方法相比的优缺点等。

数据分析师需要的技能大致有这些：Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。建议从Excel开始，因为Excel是使用最多，也是最强大的数据分析工具，入门简单，因为大部分人都接触过Excel。

中级汇报工作技巧包括？

一、先想好大纲

凡事预则立，不预则废。老实人通常都不善言辞，没有口才方面的天赋。要是临时让你发挥，恐怕几分钟都憋不出三句话，惹来大家的笑话，所以提前准备好大纲很重要。这不是让你随便写一份报告就完事了，你要先想好大概要说的内容，哪些需要重点表达，哪些可以一笔带过。还要考虑到会议的变化，万一临时从表彰会议变成了讨论会议，你现在的报告就不适用了，所以提前做好不同类型大纲的预备，才能从容不迫的应对。

二、突出重点

你知道明天要开年度会议，提前在网上抄了一份报告，洋洋洒洒写了几千字，用了许多修饰的词语，读起来非常的动人，不亚于优美的散文。然而到了你发言的时候，根本就没有人真的在听，除了结束的时候听到象征性的掌声，没有任何的意义。甚至由于你的报告用了太多的修饰词，还给领导留下了***的坏印象。真正的报告不需要多么优美的文辞，而是要有实质性的内容，你要有重点表达的内容，还要有自己的看法和见解。这样领导才能记住你。

三、不刻意美化

刻意的美化业绩，这是很多职场人的通病。不少人平时工作能力很一般，但是到了年度总结报告的时候，为了在领导面前刷存在感，站在台上自吹自擂，用一些百分比之类的数据来唬人。这样的人只能满足自己的表现欲，并不能给领导留下好印象，要是吹得太过头了，还会让人觉得很厌烦。不要刻意的美化业绩，你只要把你的日常工作流程大概的描述就行了，至于你办事能力怎么样，态度好不好，这些领导比你更清楚。不美化成绩，也不要提起失误，实事求是就对了。

四、别忘了感谢

到此，以上就是小编对于职场必杀数据技巧的问题就介绍到这了，希望介绍关于职场必杀数据技巧的2点解答对大家有用。