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迈出下一步,成为具有精选数据科学的數據分析師

来源:中国數據分析行业网 | 时间:2019-10-08 | 作者:数据委

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數據分析師的工作可以定义为探索如何使用数据来回答业务问题和解决面临的问题。數據分析師是将数字转化为易于理解的结果和建议的人为因素。

 

他們需要收集、處理和分析各種業務問題的數據,從産品定價到員工生産力——任何需要數據來做出更好的業務決策的事情。目前企業經營情況來看,59%的公司計劃增加需要數據分析技能的職位,這並不奇怪。

 

对于那些在数学和分析上有一定倾向,但同时又保持强烈好奇心的人来说,數據分析師的职位可能是完美的选择。它需要逻辑思维,同时具备与缺乏对数据理解的团队成员进行有效和简洁沟通的能力。

 

要使數據分析師真正有效地发挥其作用,他们需要硬技能和软技能的结合,从而使他们能够将原始数据转换为以业务为重点的解決方案。

 

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數據分析師需要的三个最重要的技能:

技術技能:數據分析的核心是解釋數字和數據、在Excel等程序中組織數據集、執行統計分析以及自信地浏覽數據庫和SQL的能力。

 

溝通技巧:它没有足够的數據分析来探索他们的数据,他们也需要能够确保他们提出正确的问题关于数据的解读,并善于展示他们的发现在某种程度上允许其他团队成员吸收和实施解決方案。

 

注意細節:數據分析的艺术是非常精确的。一个无价的數據分析師能够研究导致更大解決方案的小细节,包括对结果的细粒度解释,并利用结果对未来趋势和结果进行假设。

 

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而數據分析師的主要职责是什么?

數據分析師的一天中,绝大多数时间都在处理原始数据,了解如何最好地利用原始数据来为业务决策提供信息,但也关注于沟通和理解组织需要什么。

 

以下是數據分析師日常工作的三个关键领域:

數據分析 業務系統分析 信息技術管理
預測業務趨勢和客戶行爲 爲系統架構建模以滿足業務目標 使用IT策略设计业务问题和流程的解決方案
根據數據的收集、分析和解釋,提出技術報告 掌握組織變革,准確衡量績效質量 調查信息系統與管理終端用戶之間的關系
通過構建重要的研究問題,對重要的業務決策做出貢獻 創建業務需求規範 分析大量的信息以幫助企業獲得競爭優勢

 

几乎每个行业都需要熟练的數據分析師,因此预测未来7年的增长率为19%也就不足为奇了。數據分析被认为是任何专业人士在未来四年要学习的最重要的技能,这一事实支持了这种增长。

 

數據分析作为一门专业,正从简单地从数据库中提取信息转向自动化,使这一过程更加有效。这种转变表明,數據分析師需要更多地关注数据科学,使用复杂的建模和预测技术,以建立直接影响业务决策的有用洞见。