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    在数据分析行业,数据分析师应该承担起来的责任

    来源:数据分析师 CPDA | 时间:2019-02-14 | 作者:admin

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    科技发展之快已经超乎了我们的想象,科技也带动了一些人从迷信思想转变为合乎逻辑。与以前不同,现在的我们对待事情也变为理性地关联事件和分析事件,以确定问题的原因并提供可能的解决方案,这就是数据分析。而数据分析正是用这样的方式收集和组织数据,即从中获得有用且合理的信息。换句话说,数据分析背后的主要原因是检查嵌入在任何数据中的信息,这需要具备数据分析技能。

     

    从另一个角度来看,数据分析是指对业务决策进行交叉检查、清理、重组和建模数据的过程,将来自不同来源的数据放在一起,检查并分析以得出结论。

     

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    因此,数据分析师收集、整理、处理和建模数据,能够分析大量数据,无论是结构化还是非结构化数据。最终,数据分析的主要目标是以正确的形式(图形、图表或表格)准备和呈现数据,以便进行决策和解决问题的过程。

     

    分析是指把一个整体分解成它的各个组成部分,以便对每个组成部分分别进行分析,并对其形成的原因作出解释。

     

    在互联网大数据的今天,我们不可否认的是在数学和编程方面能力出众的人,在薪酬和市场预知方面要远远高于常态。这是因为这两种能力构成了数据分析运行的基础。随着越来越多的公司产生巨大的数据,新行业也产生了对这些数据分析师技能的渴求,尤其是在科技行业。

     

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    当下企业中,员工似乎对公司的数据知之甚少。除了拥有足够的数据分析师之外,令人惊讶的是,大多数公司很少有人能用最基本的方式分析数据。

     

    这一趋势可能在一定程度上要归咎于公司现有的制度。许多企业,特别是那些通过收购和继承了多个IT部门而成长起来的企业,将数据保存在非技术人员难以访问或使用的系统中。这让大多数人不敢接近他们公司的原始数据。更大的障碍是,尽可能多的体面的工具可能是可用的,它需要技术知识和耐心,这是大多数人没有的,使用它们。

     

    数据分析师几乎在所有领域都有很高的需求,包括咨询、政府、制药、制造、金融、科技及教育等等领域。在如今大数据时代,如果有好奇心,有数学技能和分析能力,那么可以考虑从事数据分析。

     

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    当担任数据分析师时,一些责任同样要承担起来:

     

    确定公司需要提高效率和流程自动化领域

    提供管理策略和流程的记录

    启动并维护自动数据的过程

    开发和支持各种报告流程。

    监视和审核数据质量

    从外部来源识别,评估和实施服务和工具,以支持数据验证和清理。

    可以与内部和外部客户端一起使用,以充分了解数据内容。

    可以创建数据的仪表板,图形和可视化。

    有时会使用各种业务分析报告工具为内部和外部受众准备报告。

    设计,实施和分析调查数据。

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