大数据分析 - 数据分析师

---

---

数据分析师是一个收集、分析和解释数据以解决特定问题的人。数据分析师花费大量时间检查数据，并从图形报告和仪表板中找到见解。因此，数据分析师具有面向报告的特征，并且具有使用SQL从传统数据仓库中提取和分析数据的经验。

在大数据分析中担任数据分析师听起来像是一个充满活力的角色。大数据分析包括分析大型和多样化的数据集，以发现隐藏的模式、未知的关系、市场趋势、客户需求以及相关的有价值的商业见解。

在当今的形势下，不同的组织都在努力寻找市场上合格的数据科学家。然而，选择有潜力的数据分析师并培训他们掌握成为数据科学家的相关技能是一个好主意。一个合格的数据分析师具备业务理解、SQL编程、报表设计和仪表板创建等技能。

数据分析师的角色和职责

下图包含了数据分析师的所有主要角色和职责：

数据收集

它指的是从不同来源（如数据库、数据仓库、API和物联网设备）收集数据的过程。这可能包括进行调查、跟踪公司网站上的访客行为或从数据收集专家处购买相关数据集。

数据清洗和预处理

原始数据中可能存在重复项、错误或异常值。数据清洗消除了错误、不一致和重复项。预处理是将数据转换为可用于分析的格式的过程。数据清洗需要在电子表格中维护数据质量，或使用编程语言来确保你的解释是正确和无偏见的。

探索性数据分析 (EDA)

使用统计方法和可视化工具对数据进行分析，以识别趋势、模式或关系。

数据建模

这包括创建和设计数据库结构。选择要存储和收集的数据类型。它确保数据类别之间的关系以及数据的呈现方式。

统计分析

应用统计技术来解释数据、验证假设和进行预测。

机器学习

通过使用机器学习算法构建预测模型来预测未来趋势、对数据进行分类或检测异常。

数据可视化

为了有效地向利益相关者传达数据见解，需要创建诸如图表和仪表板之类的视觉表示。

数据解读和报告

通过解释分析结果并准备报告或演示文稿，向决策者传达调查结果和建议。

持续学习

这包括了解数据分析、大数据技术和业务趋势的最新发展。

数据分析师的基础技能包括统计学、Python或R等编程语言、数据库基础知识、SQL以及Hadoop、Spark和NoSQL数据库等大数据技术。

数据分析师使用什么工具？

数据分析师经常使用以下工具在数据分析过程中更准确、更高效地处理分配的工作。下图列出了一些数据分析师常用的工具：

数据分析师的类型

随着技术的飞速发展，可以收集、分类和分析的数据类型和数量也在增加，数据分析已成为几乎所有业务中必不可少的技能。在当前情况下，每个领域都有数据分析专家，例如刑事司法、时尚、食品、技术、商业、环境和公共部门等许多领域的数据分析师。执行数据分析的人员可能被称为：

• 医疗保健分析师
• 市场研究分析师
• 商业分析师
• 商业智能分析师
• 运筹学分析师

数据分析师技能

通常，数据分析师的技能分为两大类：技术技能和行为技能。

数据分析师技术技能

• 数据清洗 - 数据分析师能够熟练识别和处理数据集中缺失的数据、异常值和错误。
• 数据库工具 - Microsoft Excel和SQL是任何数据分析师必不可少的工具。Excel在各行业中使用最广泛；而SQL能够使用SQL查询来处理更大的数据集，以根据用户的需求来操作和管理数据。
• 编程语言 - 数据分析师精通Python、R、SQL或其他用于数据操作、分析和可视化的语言。学习Python或R使我能够熟练处理大型数据集和复杂的方程式。Python和R在数据分析中很流行。
• 数据可视化 - 一名合格的数据分析师必须清晰而有说服力地呈现他们的发现。了解如何以图表的形式展示数据将有助于同事、雇主和利益相关者理解你的工作。一些流行的数据可视化工具包括Tableau、Jupyter Notebook和Excel。
• 数据叙事 - 数据分析师可以使用数据可视化和叙事技巧找到并有效地传达见解。
• 统计和数学 - 统计方法和工具用于分析数据分布、相关性和趋势。统计和数学知识可以指导我们确定哪些工具最适合解决特定问题、识别数据中的错误以及更好地理解结果。
• 大数据工具 - 数据分析师熟悉Hadoop、Spark或Apache Kafka等大数据处理工具和框架。
• 数据仓库 - 数据分析师还了解数据仓库的概念，并使用Amazon Redshift、Google BigQuery或Snowflake等工具。
• 数据治理和合规性 - 数据分析师了解数据治理原则、数据隐私法和法规（如GDPR和HIPAA）。
• API和网络抓取 - 数据分析师擅长使用requests（Python）或BeautifulSoup等库从Web API中提取数据以及从网站抓取数据。

行为技能

• 解决问题 - 数据分析师能够理解需要解决的问题。他们识别可能揭示数据的模式或趋势。批判性思维能力使分析师能够关注数据类型、确定最具启发性的分析方法以及发现其工作中的差距。
• 分析思维 - 评估复杂问题、将其分解成较小的部分并设计出逻辑解决方案的能力。
• 沟通 - 作为数据分析师，沟通思想至关重要。数据分析师需要扎实的写作和演讲能力，以便与同事和利益相关者进行沟通。
• 行业知识 - 了解你的行业（如医疗保健、商业、金融等）可以帮助你更好地与他人沟通。
• 协作 - 与团队成员良好合作，交流专业知识，并为公开交流思想的协作环境做出贡献。
• 时间管理 - 优先处理工作、按时完成工作并为数据分析项目的各个方面分配时间。
• 韧性 - 在数据分析项目中有效地处理挫折或失败，同时保持寻找解决方案的决心。

数据分析师在当今数据驱动世界中的作用

数据分析师对于当今数据驱动世界至关重要，他们在许多层面都发挥着至关重要的作用；原因如下：

• 战略决策 - 了解你的行业，例如医疗保健数据分析师通过识别可以为公司计划提供信息并改善结果的趋势和见解，为战略决策奠定基础。
• 提高效率 - 数据分析师通过发现运营效率低下，帮助公司简化流程、降低成本和提高生产力。
• 增强客户体验 - 分析客户数据使组织能够更好地了解客户习惯和偏好，从而提供更好的产品和服务。
• 风险管理 - 数据分析帮助公司识别潜在风险和障碍，从而制定缓解解决方案。
• 商业智能 - 将原始数据分析成相关信息和可视化内容，帮助利益相关者理解复杂数据。他们为数据驱动的决策制作仪表板、报告和演示文稿。
• 预测分析 - 基于历史数据，数据分析师使用统计建模和机器学习预测未来的模式和结果。这有助于公司预测客户需求、优化资源分配并制定主动措施。
• 持续改进 - 数据分析师评估和监控数据分析流程和方法，以提高准确性、效率和相关性。他们不断学习新技术和最佳实践，以改进数据分析。