世界經濟論壇在 《2020 年就業前景報告》 中將數據分析師列為增長第二快的職位。根據 Glassdoor 的估計，數據分析師的年薪中位數為 71,228 美元美國數據是新的石油。美國統計學家和作家 W. Edwards Deming 說:“我們相信上帝。所有其他人都必須帶來數據。”
數據具有巨大的潛力，可用於業務增長和決策制定。數據分析是指操縱數據以提取可操作的見解。隨著數據繼續呈指數級增長，對能夠分析這些數據的人的需求也在增加。
什麼是數據分析師?
數據分析師觀察數據中的模式和趨勢並對其進行描述。他們幫助組織發現機會並做出數據驅動的決策。數據分析師推斷特定事件背後的原因，他通過製作報告、儀表板、數據可視化和演示來做到這一點。在醫療保健領域，他們分析醫療數據以改善醫院的業務和患者護理。在金融領域，他們根據金融數據提出投資計劃和商業策略建議。
數據分析師職位描述
數據分析師有很多工作要做，從收集數據到傳達結果。詳細的數據分析師職位描述如下:
數據收集:收集數據是分析生命週期的第一步。在角色和職責明確定義的大行業中，數據分析師從數據工程師那裡接收數據。否則，數據是通過內部數據庫或外部來源獲得的。
數據清洗:在大多數情況下，數據是不干淨的。它包含缺失值、重複記錄和格式不一致。在分析之前，數據被預處理為適合數據分析的格式。
數據分析:在此步驟中，數據分析師研究數據以尋求有用的見解。他們執行統計測試並可視化單個變量的分佈和多個變量之間的關係。他們使用各種統計、可視化和商業智能 (BI) 工具和圖表從不同角度查看數據，以獲得更深入的見解。
數據解釋:數據解釋是指記錄業務問題上下文中的發現和結果。在此步驟中，數據分析師回答關鍵問題並得出相關結論。
交流見解:最後，數據分析師與團隊分享主要發現，包括管理層和利益相關者。根據結果，數據分析師建議策略，包括識別新機會、提高運營效率、改進營銷活動等。通過報告、演示文稿、儀表板和可視化來共享見解。
如何成為數據分析師?
編程技能:編程是數據分析師最重要的技術技能。數據分析師應該對 SQL（序列查詢語言）有一定的了解，以便在關係數據庫中插入、提取和更新數據。候選人必須精通 Python 或 R。
統計學:研究、分析、可視化和解釋數據以做出明智的決策需要統計學。許多數據可視化技術需要對統計學有紮實的理解。例如，創建散點圖需要理解回歸和相關性，而繪製箱形圖需要理解集中趨勢和離散度的度量。
數據可視化技巧:一張圖片值一千字。數據分析師使用可視化向他們的團隊和非技術利益相關者展示信息。他們使用 PowerBI、Tableau、Excel 等工具以及 Matplotlib 和 Seaborn 等 Python 庫來進行可視化。存在各種圖表，但必須選擇正確的樣式來傳達信息。
軟技能:溝通是數據分析師最關鍵的軟技能。有效地將關鍵見解傳達給技術團隊和利益相關者可以幫助企業修改其戰略。數據分析師應該有一個很好的演示和對細節的關注來傳達他的觀點。他們應該具有批判性思維和創造力，能夠從多個角度查看數據。數據分析師需要具備解決問題和項目管理的技能，才能有效回答利益相關者和雇主提出的問題並完成項目。
許多教育科技平台教授成為數據分析師所需的技能。參加適當的認證將幫助您學習技能並提高您作為專家的可信度。您可以通過將獲得的技能應用於現實生活中的數據集來進一步提高您的專業知識。這些項目的有效演示和文檔將幫助您完成第一份數據分析工作。
數據分析師的職業道路
數據分析是一個多元化的領域，在分析中有多個工作角色行業，如下所示:
業務分析師運營分析師財務分析師市場分析師風險分析師
根據您的技能、興趣和經驗，您可以從事上述任何職位。數據分析師的職業道路還包括成為高級分析師、過渡到數據科學家或晉升到管理角色。
數據分析師通過使用統計方法和可視化工具來實現原始數據的潛力。此外，數據分析保護傘下的許多工作角色將在未來十年內繼續增長。