数据分析师做什么?

由布莱恩·伊斯特伍德|2019年4月17日

组织所有行业日益依赖数据关键业务决定新产品开发,新市场,新投资,和新的或现有客户的目标。他们也用数据来识别效率低下和其他业务需要解决的问题。

在这些组织中,数据分析师的工作是分配一个数值可以将这些重要的业务功能,所以性能评估和比较。但这项工作涉及到的不仅仅是看数字:分析师还需要知道如何使用数据使一个组织能够做出更明智的决策。

这些角色在高需求。根据美国劳工统计局(Bureau of Labor Statistics)职位空缺,分析师预计将在2021年至2031年间增长23%。更具体地说,大约13500个新职位空缺数据科学家预计每年。入门级数据分析师开始接收平均年薪在90000美元的范围内;然而,成功的作用会导致高级职位工资超过130500美元。

如果数据分析师的角色听起来像一个适合你,这就是你需要知道的。

分析是什么?

分析汇集了理论和实践来识别和数据驱动的见解,允许经理沟通,在组织中利益相关者,和其他高管做出更明智的决策。有经验的数据分析师认为他们的工作在一个更大的背景下,在他们的组织和各种外部因素的考虑。分析师还能占竞争环境,内部和外部的商业利益,缺乏某些数据集的基于数据的建议,使利益相关者。

一个专业硕士的研究分析准备学生职业生涯数据分析师通过介绍概率论的概念,统计建模、数据可视化、预测分析和风险管理在商业环境的上下文中。此外,一个分析硕士学位装备学生的编程语言、数据库语言和软件项目数据分析师的日常工作是至关重要的。

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类型的数据分析

四种类型的数据分析建立在彼此将为组织增加价值。

描述性分析检查发生了什么事在过去:每月收入,季度销售年度网站流量,等等。这些类型的结果允许一个组织趋势。
诊断分析考虑为什么发生通过对比描述性的数据集和模式识别依赖关系。这可以帮助一个组织决定的原因积极或消极的结果。
预测分析试图确定可能的结果通过检测倾向描述和诊断分析。这允许一个组织采取积极的行动,比如接触的客户不太可能续签一份合同,为例。
规范的分析试图确定哪些业务操作。虽然这种类型的分析将带来巨大的价值的能力来解决潜在的问题或领先行业趋势,它通常需要使用复杂的算法和机器学习等先进技术。

在2016年的一次调查2000多名企业高管,普华永道咨询公司发现,组织发现描述性分析为了解不够,数据驱动的决策。因此,组织诊断和预测分析越来越重要。

数据分析师的主要责任

这个问题的答案“数据分析师做什么?“将取决于组织的类型和程度业务采用了数据驱动的决策行为。不过,一般来说,数据分析师每天必须履行的责任通常包括以下几点:

设计和维护数据系统和数据库;这包括固定编码错误和其他数据相关问题。
矿业主要和次要的数据来源,然后重组表示数据的格式,可以轻易读懂人类或机器。
使用统计工具来解释数据集,特别关注趋势和模式,可以为诊断和预测分析的努力是有价值的。
展示他们的工作的意义在当地的背景下,国家和全球趋势,影响他们的组织和行业。
准备报告的行政领导有效沟通的趋势、模式和使用相关数据预测。
与程序员合作,工程师,和组织的领导人来识别过程改进的机会,推荐系统的修改和制定数据治理的政策。
创建适当的文档,允许利益相关者了解数据分析过程的步骤必要时,重复或复制的分析。

你需要什么技能数据分析师吗?

成功的数据分析师拥有的组合技术技能和领导能力。

技术技能包括数据库语言知识,如SQL, R,或Python;电子表格工具,如Microsoft Excel或谷歌统计分析表;和数据可视化软件画面或Qlik等。数学和统计技能也有价值的帮助收集、测量、整理和分析数据,而使用这些常见的工具。

了解更多:数据分析师的项目管理技能

领导能力准备数据分析师完成决策和解决问题的任务。这些能力允许分析师战略思考的信息帮助利益相关者做出数据驱动的业务决策并有效地沟通这些信息的价值。例如,项目经理依靠数据分析师跟踪项目最重要的指标,诊断可能发生的问题,并预测不同课程的行动可能解决一个问题。

数据分析与数据科学与商业分析

什么数据分析师的差异比较业务分析师或者一个数据科学家涉及到三个角色如何使用数据。

的数据分析师作为看门人对一个组织的数据所以利益相关者可以理解数据和使用它来进行战略业务决策。这是一个需要本科学位或技术的作用分析硕士学位、计算机建模、科学和数学。
的业务分析师服务战略角色专注于使用数据分析揭示的信息来识别问题并提出解决方案。这些分析师通常挣一个学位工商管理等专业,经济学,或金融。
的数据科学家需要创建的数据可视化数据分析师进一步筛选数据识别的弱点,趋势,或一个组织的机会。这个角色还需要数学或计算机科学背景,还有一些学习和了解人类行为来帮助做出明智的预测。

在创业公司和其他小组织,它并不少见的数据分析师承担一些预测建模和决策责任,否则可能被分配给一个数据科学家。