大数据分析师需要掌握哪些技能

乐多 问答 2022-03-17 11:34:55 阅读(...)

优秀的解决问题能力,扎实的数字技能,精通Excel,分析人员还需要熟悉至少一种查询语言,数据可视化方面的专业知识,最后还需要良好的沟通能力。

目前,无论是企业还是个人生活工作,都十分需要重视数据分析工作。毕竟,数据分析有助于企业和个人更好地发展。想转行做大数据分析,大数据分析师需要掌握哪些技能呢?

Big data analyst 大数据分析师

大数据分析师必备技能

1.数据可视化方面的专业知识

很难处理一个复杂的主题并以简单的方式介绍发现的结果,但这正是大数据分析师的工作!这是关于将发现转化为易于消化的信息块。用数据讲述一个引人入胜的故事至关重要,而其中很多都涉及视觉辅助工具的使用。图形和饼图是说明数据发现的一种流行且极为有效的方法。

2.优秀的解决问题能力

解决问题是大数据分析师应具备的最重要技能之一。大约 90%的分析与批判性思维有关,并且知道要提出的正确问题。大数据分析主要涉及对遇到的问题进行逻辑思考。

3.扎实的数字技能

许多大数据分析师并非来自数字世界,通常是来自业务或营销背景。随着发展,完全有可能增加对这一领域的了解。虽然不一定是“技能”,但对于任何有抱负的大数据分析师来说,拥有数字天赋无疑是一件好事。需要从正规教育或其他经验中获得一定程度的数字专业知识。可以学习与大数据分析相关的大多数数字技能,例如回归分析,它涉及检查两个或多个变量及其关系,而无需回到学校。

4.精通 Excel

Microsoft Excel 的知识是有效大数据分析的一项基本技能。这是一个电子表格程序,全球数百万人使用它来存储和共享信息,执行数学和统计运算以及创建总结重要发现的报告和可视化效果。对于大数据分析人员来说,它是一个强大的工具,可用于快速访问,组织和处理数据以获取和共享见解。大数据分析师每天都会使用 Excel,因此必须从数据透视表中真正了解 VLOOKUP。

5.查询语言知识

分析人员还需要熟悉至少一种查询语言。这些语言用于指示计算机执行特定任务,包括许多与大数据分析有关的任务。用于大数据分析的最受欢迎的语言是 SQL 和 SAS,而诸如 Python 和 R 之类的编程语言则具有各种专用于分析数据的强大程序。

许多可用的语言执行不同的功能或适应某一特定行业。SAS 主要用于医疗行业,而 SQL 通常用于从数据库检索数据。如果对自己想从事的行业有所了解,那么进行一些研究并找出它们使用的语言是有益的-为最感兴趣的行业量身定制学习是一个明智的举动。

6.良好的沟通能力

除了能够可视化您的发现之外,大数据分析师还必须能够口头交流发现的结果。大数据分析师与利益相关者,同事和数据供应商不断合作,因此良好的沟通技巧至关重要。可以有效地将技术信息分解为简单的单词,这是与数据可视化紧密相关的一项关键技能,这一切都在交付中!

通常需要在可能不熟悉您的分析方法和过程的听众面前展示您的发现。大数据分析师的工作是将他们的发现清楚地转化为非技术术语。您的听众希望以与其角色相关的方式来聆听您的发现。

常用数据分析方法

1.可视化分析

大数据分析的用户包括大数据分析专家和普通用户。因此,大数据分析最基础的要求就是做到可视化分析,因为可视化分析能直观地呈现大数据的特征,同时也便于读者理解。接受它就像看图说话一样简单明了。

2.数据挖掘算法

大数据分析的理论核心是数据挖掘算法。各种数据挖掘算法基于不同的数据类型和格式类型,科学地呈现出数据本身的特征。只有全世界统计学家认可的统计方法才能渗透到数据中。在里面,发掘公认的价值。另一方面,也正是因为有了这些数据挖掘算法,才能更快地处理大数据。

3.预测分析能力

大数据分析最重要的应用领域之一是预测分析,从大数据中挖掘特征,科学地建立模型,然后通过模型引入新数据来预测未来数据。

4.语义引擎

大数据分析广泛用于网络数据挖掘。可以从用户的搜索关键词、标签关键词或其他输入的语义分析来判断用户需求,从而达到更好的用户体验和广告匹配。

5.数据质量和数据管理

大数据分析离不开数据质量和数据管理方法。高质量的数据来源和有效的数据管理可以保证分析结果的真实性和价值最大化,无论是在学术研究还是商业应用中。

如果深入学习大数据分析,还有很多更有特色、更深入、更专业的大数据分析方法,这些随着工作岗位的细分。

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