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會分析數據=數據分析師？沒那么簡單！

2022/6/30 16:55:29

你是否也對數據分析師存在誤解？

“數據分析師不就只會分析分析數據嘛！誰不會啊！”

沒錯，數據分析師就是為了分析數據而生的，但是如果小伙伴們僅僅這樣理解這一職業(yè)，那就太武斷啦！除了會分析數據，數據分析師還要具備哪些技能呢？且聽我給你們娓娓道來~

 

>>什么是數據分析師？

數據分析師是指通過獲取、分析和解釋數據，在數據中提取有效信息，從而向公司反饋有價值信息的人。幾乎所有成功的企業(yè)都會聘用數據分析師，數據分析師可以為企業(yè)提供競爭性分析以及確定行業(yè)的發(fā)展趨勢。

簡而言之，數據分析師通過對數據進行一系列處理，可以將有價值的信息反饋給公司，從而幫助企業(yè)立于強者

>>數據分析師是如何開展工作的？

1.確定企業(yè)目標

數據分析師的首要任務就是確定企業(yè)的具體目標。有了目標，才有前進的方向。在確定目標時，數據分析師需要和IT團隊以及管理層領導等一起研討。因此，我們在探討最終目標時，要注意交流的方式哦~

 

2.挖掘數據

挖掘數據是一個通過數學和計算算法構造原始數據，并制定或者識別數據中各種模式的過程，有助于新信息的生成。從公司數據庫或者外部獲取數據是每個數據分析師的必備技能。

 

3.清理數據

數據清理是整個數據準備過程的第一步 ，它是一個分析、識別和糾正原始數據的過程。分析能否在后續(xù)又好又快地進行，取決于數據是否足夠干凈。當然，這一步驟也有可能導致優(yōu)質數據被我們清理掉。因此，在進行這一步驟時，我們要更加細心。

 

4.分析數據

終于到了你們都知曉的「分析數據」步驟了。這里的「分析數據」可不是指在“1，3，5，（），9”中分析出規(guī)律，得到括號中應該填“7”哦。數據分析師需要通過各種工具和編程語言來分析和解釋數據。

5.查明數據的趨勢和模式

在復雜的數據集中查找趨勢、模式和相關性，會花費數據分析師大量的時間。但是，這也是數據分析師必須要做的。因為，這一步驟可以幫助你了解并預測業(yè)務發(fā)展的方向，并且，它還會提供業(yè)務正確發(fā)展的建議。

 

6.創(chuàng)建清晰的可視化報告

生成可視化報告是一個將原始數據轉換為有效信息的過程?？梢暬瘓蟾婵梢詭椭颈O(jiān)控在線業(yè)務，并在數據超出預期范圍時加以提醒。數據分析師需要使用高質量的圖表和圖形，簡潔的呈現報告內容。

 

7.維護數據庫和數據系統(tǒng)

數據分析師必須確保以電子的方式存儲數據。因此，數據分析師需要具備有關數據庫設計、開發(fā)的技能，以充分利用數據模型。

數據分析師有哪些隱藏任務?

除了按部就班地完成數據分析，數據分析師還需要完成以下隱藏任務：

1.收集隱藏的信息。收集數據中的隱藏的信息，然后針對業(yè)務需求進行分析。

2.生成報告。生成的報告會傳遞給團隊的每一個人，團隊成員根據報告可以更好地處理企業(yè)問題，從而實現業(yè)務的高增長。

3.進行市場分析。通過對市場進行分析，我們可以了解競爭對手的優(yōu)勢和劣勢。

4.改善業(yè)務需求。運用數據分析，可以改善業(yè)務并且滿足客戶的需求。

數據分析師的必備技能和必會的工具是哪些？

現在，你是不是對這一職業(yè)有了新的認知呢？你也想試試？等等！先別急著投簡歷，看看這些技能你是否掌握了：

1.R語言。R編程語言是一種用于統(tǒng)計和數據建模的分析工具，它可以在UNIX，Windows和Mac OS等各種平臺上編譯和運行。

2.Python。Python是一種開源的、面向對象的編程語言，易于閱讀、編寫和維護。Python提供了各種機器學習和可視化庫，例如Scikit-learn，TensorFlow，MatPlotLib，Pandas，Keras等。我們還可以在各種平臺上組裝它，例如SQL Server、MongoDB數據庫或JSON。

3.Tableau Public。這是一款免費軟件，它可以連接到任何數據源，例如Excel、公司數據倉庫等。數據分析師可以使用它創(chuàng)建可視化報告、地圖、儀表板等。

4.QlikView。該工具可以將結果快速傳遞給最終用戶。它還提供數據關聯和數據可視化功能，可以將數據壓縮到原始大小的近10％。

5.SAS。SAS是一種用于數據處理和分析的編程語言。它非常易于訪問，可以分析來自不同來源的數據。

6.Microsoft Excel。Microsoft Excel是數據分析師使用頻率最高的工具之一 。該工具通常用于處理客戶的內部數據，它通過透視表的預覽來分析匯總數據的任務。

7.RapidMiner。RapidMiner是一個強大的集成平臺，可以和各種數據源（例如，Access、Excel、Microsoft SQL、Tera數據、Oracle和Sybase等）集成。此工具主要用于預測分析，例如，數據挖掘、文本分析、 ML。

8.KNIME(Konstanz Information Miner)。KNIME是一個開源數據分析平臺，可幫助數據分析師分析和建模數據。

9.OpenRefine。OpenRefine又稱為GoogleRefine，是一款數據清除軟件。它可以幫助數據分析師清除凌亂的數據、轉換數據以及從網站解析數據。

10.Apache Spark。Apache Spark是一種大型數據處理引擎工具，常用于數據管道和機器學習模型開發(fā)中。

寫在最后

以上數據分析師的必備技能和必會工具，你是否有信心掌握呢？

總之，會分析數據的人不一定是數據分析師，但數據分析師一定懂得如何分析數據。所以，小伙伴們別把數據分析工作想的太簡單咯~

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