關(guān)于數據分析師每天做什么,簡(jiǎn)而言之,就是運用專(zhuān)業(yè)的知識來(lái)分析數據,并從中提取有效信息。企業(yè)根據所得的數據結論制定公司戰略,從而實(shí)現公司利益*大化。由此,很多企業(yè)愿意用高薪去聘請數據分析師,這也成功地吸引了很多求職者的注意力。

那數據分析師要會(huì )什么?一名合格的數據分析師,一定少不了以下的八種技能:

數據分析師要會(huì )什么?這八種技能你掌握了嗎?

1.準備和清理數據

大多數數據項目都是從準備和清理數據開(kāi)始的。研究表明,準備和清理數據的工作時(shí)間占據數據分析師80%的時(shí)間。

首先,數據分析師要從各個(gè)來(lái)源中檢索、準備數據,以便進(jìn)行數值和分類(lèi)分析。接著(zhù),數據分析師需要將影響分析以及不一致的數據進(jìn)行清理。因此,準備和清理數據是每個(gè)數據分析師應該具備的關(guān)鍵技能。

2.分析與探索數據

數據分析師需要通過(guò)分析數據來(lái)解決業(yè)務(wù)問(wèn)題,并將業(yè)務(wù)問(wèn)題轉變?yōu)閿祿?wèn)題。*終,數據分析師通過(guò)轉換和分析數據找到該問(wèn)題的答案。

數據分析的另一種形式是探索。通過(guò)探索數據的模式和趨勢,數據分析師可以幫助企業(yè)降低成本、擴大收益。

3.學(xué)好統計知識

統計是所有數據分析師的必修課程。學(xué)習了概率、統計這一類(lèi)課程可以幫助你避免常見(jiàn)的邏輯錯誤,從而確保分析的有效性。如果你的公司需要你進(jìn)行概率分析,那么你就更要學(xué)好概率、統計的課程。

4.創(chuàng )建可視化數據

數據可視化使數據中的趨勢和模式更易于大眾理解。人類(lèi)是視覺(jué)生物,絕大多數人無(wú)法從龐大的數字電子表格中直接找出有效信息。作為數據分析師,你要學(xué)會(huì )創(chuàng )建圖形和圖表,以此實(shí)現數據可視化,從而幫助他人理解。

5.創(chuàng )建儀表盤(pán)和報告

數據分析師需要通過(guò)儀表板將構建的儀表盤(pán)和生成的報告進(jìn)行展示。同時(shí),數據分析師還需要對決策者進(jìn)行授權。授權后,被授權者可以輕松訪(fǎng)問(wèn)重要數據,從而制定或修改決策。

6.學(xué)會(huì )與他人溝通

學(xué)會(huì )溝通非常重要。不僅僅是你能夠理解別人的意思,還要能夠讓別人理解你的意思。在進(jìn)行項目會(huì )議的時(shí)候,我們需要知道上級想要什么樣的分析結果。反之,當你和一個(gè)不懂技術(shù)的團隊成員解釋專(zhuān)業(yè)性的問(wèn)題時(shí),你必須讓他明白你的意思。

同時(shí),書(shū)面表達也必須做到清楚直接、易于理解。它是一種"軟"技能,但我們必須要掌握好它。否則,即便你的數據分析能力再強,你的分析結果也一文不值。

7.學(xué)習領(lǐng)域知識

光學(xué)會(huì )數據分析的相關(guān)知識還不夠。數據分析師在哪個(gè)行業(yè),就要多多學(xué)習這個(gè)行業(yè)的專(zhuān)業(yè)知識。例如,如果你去了一家做醫療機械的公司,你精通數據分析方面的知識,但你卻絲毫不了解醫療機械,又怎么進(jìn)行分析呢?

無(wú)論你在哪一行業(yè)工作,你如果連分析內容都不了解,又談何分析?當然,我們也不用花費太多的時(shí)間單獨學(xué)習行業(yè)知識。所謂實(shí)踐出真知,在工作過(guò)程中,我們可以掌握到更多的行業(yè)知識。

8.學(xué)會(huì )解決問(wèn)題

數據分析師每天都會(huì )遇到各種問(wèn)題。比如,公司受限的資源、不完整的數據、軟件自帶的問(wèn)題等。這一系列問(wèn)題,都會(huì )讓數據分析師的工作難上加難。如何巧妙的解決問(wèn)題,是每個(gè)數據分析師終身需要思考的問(wèn)題。

所以,數據分析師需要做的就是堅持終生學(xué)習,不斷地提高自己解決問(wèn)題的能力。

當然,問(wèn)題是解決不完的,但每當你解決了一個(gè)問(wèn)題,你都會(huì )獲得相當大的滿(mǎn)足感。