考核新人的三大数据分析

接下来为大家讲解考核新人的三大数据分析，以及考核数据来源涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、新人做小红书不会数据分析?手把手教你看懂笔记数据
• 2、为什么喜欢数据分析师这个岗位
• 3、谁说菜鸟不会数据分析(告诉你职场图表背后的故事)目录
• 4、什么是CDA数据分析师认证
• 5、职场新人需要具备哪些基本能力?
• 6、数据分析师新手一般多久入行

新人做小红书不会数据分析?手把手教你看懂笔记数据

用户画像分析：性别、年龄、城市等信息，清晰识别目标用户群体，确保内容定位精准。如何进行数据分析？ 收集数据：利用小红书平台提供的数据分析工具，收集账号概览、笔记分析、粉丝数据等关键指标。 提取特征：分析用户特征，如性别、年龄、兴趣等，辅助内容优化与策略调整。

一步到位：直达数据中心 在首页左上角的三横菜单中找到“创作中心”，接着深入“数据中心”，这里有你想要的一切信息： 基础数据分析 观看指标：查看观看量、总时长和主页访客，这两个数据能让你知道内容的吸引力。

首先，登录小红书APP，点击首页左上角的三个横杠进入创作中心，接着找到数据中心，这里有关键数据供你分析。基础数据分析关注观看量、观看时长、主页访客，以及互动指标：点赞、收藏和评论。通过计算互动率（互动量/观看量）和赞粉比（点赞+收藏/涨粉量），评估内容质量和涨粉效果。

第一步是衡量数值，包括比较笔记的曝光量、阅读量和互动率与过往表现，以判断笔记的优劣。这一步需要对比，如果某一项指标大幅低于历史水平，那么需要深入分析原因。第二步是原因诊断，重点关注笔记流量问题。

在你开始写小红书之前，你可以去做找一些同领域的优质笔记进行分析，快速的了解好的笔记是什么模样的。比如：你可以搜索与你运营方向一致的关键词，从搜索排行TOP5里找到一篇数据比较好的笔记，来做对标笔记。

分析博主数据好坏，仅依靠小红书app内信息难以准确判断，需借助第三方平台如iFans数据。以下为分析步骤：第一步：评估账号质量。通过达人详情页查看粉丝量、互动量与笔记量。粉赞比例（总赞藏数与粉丝数）判断账号真实性，商业笔记比例反映账号健康程度。

为什么喜欢数据分析师这个岗位

1、在这个快速变化的时代，数据分析师正面临着前所未有的机遇。随着企业对数据分析的需求不断增长，数据分析师的职业发展前景越来越广阔。无论是从薪资待遇还是职业发展角度来看，数据分析师都是一份极具吸引力的职业。

2、在这个信息爆炸的时代，数据分析师的重要性日益凸显。 他们能够从海量数据中提炼出有价值的信息，为企业创造实际价值。 数据分析师还能够评估企业面临的风险，并提供精准的分析报告，帮助企业做出更明智的决策。 目前，国内知名互联网公司的数据分析师薪资比其他岗位高出20%至30%。

3、职业发展潜力巨大：随着大数据技术的发展，大数据分析师需要不断学习新的技术和方法，提高自己的数据分析能力。这使得大数据分析师的职业发展空间非常大，不仅可以在企业内部晋升，还可以从事独立咨询、数据服务等领域。

4、数据分析职业寿命长久。掌握数据分析技能，可以在职业生涯中获得长期收益。这项新兴技术在各个行业都有广泛应用，因此数据分析师的职位相对稳定，受外部业务影响较小。

5、人才缺口大，IT时代逐渐被DT时代取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺。入门相对简单数据分析是一门跨领域技术，不需要很强的理工科背景，反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔。

6、在信息爆炸的时代背景下，数据分析师的角色显得尤为重要。随着海量数据的不断产生，数据分析师的作用愈发凸显，他们能够从海量信息中提炼出有价值的数据，并为企业创造实际价值。与此同时，数据分析师还能够对企业面临的风险进行评估，并提供精准的分析报告，助力企业做出更明智的决策。

谁说菜鸟不会数据分析(告诉你职场图表背后的故事)目录

1、数据分析方法：涵盖对***析、分组分析、结构分析、平均分析、交叉分析、综合评价分析和杜邦分析。3 数据分析工具：以数据***表为例，介绍其创建和分析实践，以及多选题分析、小技巧。4 本章小结：总结数据分析方法和工具的应用。

2、在职场数据分析的领域，常常有人质疑菜鸟是否能胜任此职。本书《告诉你职场图表背后的故事》由张文霖、刘夏璐与狄松共同编著，于2011年7月1日由电子工业出版社出版。这本书以第1版，304页的篇幅，为读者揭示了图表背后的故事，旨在帮助职场新人掌握数据分析的精髓。

3、许多人望而却步于数据分析，担心门槛过高。然而，本书通过降低学习难度，帮助你迈入数据分析世界。本书以通用的Excel工具为基础，结合必知必会的数据分析概念，***用易懂的讲解方式，让你在不知不觉中掌握数据分析。本书按照数据分析工作的完整流程展开，共分8章。

4、在职场中，数据分析逐渐成为了不可或缺的技能。许多人可能认为数据分析是只有专业人士才能掌握的领域，但其实，即使是职场新人，也能通过学习，掌握数据分析的基本方法与技巧，发掘数据背后的故事。

什么是CDA数据分析师认证

1、CDA指的是数据分析师认证证书。CDA认证是专为数据分析领域从业者设计的一项专业认证。以下是关于CDA的 CDA的基本含义 CDA，即数据分析师认证证书，是对个人在数据分析领域专业能力的官方认可。这一认证旨在确保数据分析师具备扎实的专业技能，能够进行高质量的数据分析工作。

2、目前，数据分析师领域内有两种主流认证，分别是CDA和CPDA。CDA是由人民大学经济论坛主办的数据分析师认证，而CPDA则是由商业联合会数据分析专业委员会和工信部教育与考试中心共同主办的项目数据分析师认证。

3、CDA是由人民大学经济论坛主办的数据分析师认证，侧重于数据分析方法、技术和软件操作，内容涵盖统计概率基础、数据分析模型方法、软件工具运用等。CDA课程注重从数据获取、储存、整理、清洗、分析到结果报告的整体流程，适合零基础或基础薄弱的学员，以及想要掌握数据分析技术的学员。

4、CDA数据分析师认证是由中国人民大学经济论坛主办，主要关注数据分析方法、技术和软件操作。课程内容涵盖了统计概率基础、数据分析模型方法和软件工具的运用，强调从数据获取、储存、整理、清洗、分析到结果报告的整体流程，以及数据分析软件的操作。

5、CDA全称数据分析师，由中国人民大学经济论坛主办。此认证着重于数据分析方法、技术和软件操作，包含《统计概率基础》、《数据分析模型方法》、《软件、工具的运用》等课程。CDA主要针对数据分析师所需的技术性培训，包括从数据获取、储存、整理、清洗、分析到结果报告的完整流程，以及数据分析软件的操作。

职场新人需要具备哪些基本能力?

学习能力。 无论是职场零基础的新人还是具备丰富经验的老人，面对不断更新的知识结构和行业情况变化，具备一颗终身学习的心态和不断进取的学...业务能力。 在职场职业最为关键的是优质完成岗位工作，这也是企业为什么要给予工资的根本原因。 具备过人的业务能力是立足职场的基本条件。沟通协调能力。

职场新人需要的素质和能力包括： 沟通的能力：职场不仅需要埋头苦干的人，还需要学会沟通、为人处世的人。良好的沟通能力有助于与领导和同事建立融洽的关系，提高工作效率。

学习能力。对于职场新人而言，持续学习和适应新知识至关重要。它不仅有助于快速提升个人素质，还能够帮助新人逐步成为各自领域的专家。 业务能力。职场中，完成工作任务是基本职责。优秀的业务能力是职场生存和发展的基石。 沟通协调能力。

抗压能力 在职场上，我们经常需要与团队成员协作，有时也会独立开展工作。面对快节奏和高强度的工作环境，职场新人必须具备良好的抗压能力，以便在各种工作场景中保持高效和专注。 转化能力 初入职场的新人可能会因为缺乏经验或技能不足而在工作中犯错。

职场新人应具备以下素质： 学习能力：快速学习并适应新知识和技能。 沟通能力：良好的口头和书面沟通技巧，能够清晰表达思想并倾听他人意见。 团队合作：能够与他人合作并积极参与团队项目。 解决问题的能力：具备分析和解决问题的能力，能够找到有效的解决方案。

作为职场新人，重视以下能力的培养将对你的职业发展大有裨益： 沟通能力：适应新环境时，掌握公司文化和与同事间的有效沟通至关重要。提高表达能力，倾听他人意见，有助于加强工作关系和提升工作表现。 自我管理能力：新员工应学会合理安排工作和时间，确保各项任务按时完成。

数据分析师新手一般多久入行

成为数据分析师的新人，通常需要至少一年的时间来积累必要的技能。在这一过程中，初学者首先需要掌握数据处理的基本知识，比如熟悉简单的SQL语句，能够进行数据的增删改查操作。此外，掌握Excel的使用对于数据展现和图表绘制也是必不可少的。接着，学习统计分析原理是另一个重要的环节。

第一阶段：初识数据分析 这个阶段是你学习数据分析的第一个月。核心的三本书就是：统计学、R IN ACTION、深入浅出数据分析。第一星期：好好的阅读一下统计学这本教材。按照每天3个小时的时间，一个星期你至少能看完8章。

一般而言，对于自学而成为能处理中量级数据量的分析师而言，得至少入门python的pandas，numpy等数据处理库。这个零自学的周期，也一般跟悟性和自律有关，悟性和自律性高的同学，可能在4个月能够掌握；如果悟性和自律性不高的同学，这个周期有可能就是半途而废，无法估量时间了。

刚入行数据分析的朋友，面对未来的职业发展可能会感到迷茫，不清楚数据分析岗位的晋升路径、工资待遇差异，以及与数据挖掘、算法、数据开发工程师的区别。作为一位入行两年多的数据分析师，我也曾有过类似疑惑，但通过整理经验与互联网公司的数据岗位现状，今天我将具体解析数据相关岗位的异同和职业发展路径。

数据分析行业的薪资水平确实因个人能力和经验而异，不能一概而论。对于刚入门的数据分析师而言，起薪通常在三四千到五千元左右。但如果具备2年以上的工作经验，薪资水平则能显著提升，一般可以达到八千到一万元左右。值得注意的是，上述薪资范围仅供参考，并非固定不变。

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