什么是数据分析？数据分析任务和职责数据分析师使用什么工具？数据分析师的类型如何成为数据分析师？数据分析师的技术技能？数据分析师的职场技能成为数据分析师的路径？数据分析师的职业发展
数据分析师收集、清理和解释数据集，以回答问题或解决问题。他们可以在许多行业工作，包括商业、金融、刑事司法、科学、医学和政府。
企业在下一次广告活动中应该瞄准什么样的客户？哪个年龄段最容易患某些疾病？哪些行为模式与财务欺诈有关？
作为数据分析师，您可能会被迫回答这些类型的问题。请继续阅读，详细了解什么是数据分析师、你需要什么技能以及如何开始成为数据分析师。
什么是数据分析？数据分析是从数据中收集见解以帮助做出更好的商业决策的过程。数据分析过程通常经历五个迭代阶段:
确定要分析的数据，收集数据，清理数据，准备分析，分析数据，解释分析结果。
数据分析可以采取不同的形式，这取决于你试图回答的问题。简而言之，描述性分析告诉我们发生了什么，诊断性分析告诉我们为什么会发生，预测性分析形成了对未来的预测，而规定性分析为采取什么行动提出了可操作的建议。
数据分析任务和职责数据分析师的工作是收集和解释数据，以解决具体问题。这个角色包括大量的时间和数据，但也需要沟通和发现。
以下是许多数据分析师每天做的事情:
数据收集:分析师通常自己收集数据。这可能包括进行调查，跟踪公司网站上的访问者特征，或者从数据收集专家那里购买数据集。干净数据:原始数据可能包含重复、错误或异常值。清理数据意味着保持电子表格或编程语言中的数据质量，这样你的解释就不会出错或有偏差。模型数据:这需要创建和设计数据库的结构。您可以选择存储和收集哪些类型的数据，确定数据类别如何相互关联，以及处理数据的实际显示。解释数据:解释数据将涉及寻找数据中的模式或趋势，以帮助你回答手头的问题。发布报告:传达你的发现将是你工作的关键部分。为此，您可以将图表等视觉内容放在一起，准备报告并向相关方提供信息。
数据分析师用什么工具？在数据分析的过程中，分析师通常会使用各种工具来使他们的工作更加准确和高效。数据分析行业中一些最常用的工具包括:
Microsoft excel datafocus Google sheets SQL tableaur或PythonSASMicrosoft Power BI
数据分析师薪资和工作前景根据Glassdoor的数据分析师的数据，2021年6月的平均基本工资为68577美元。这取决于你的资格、你在美国的位置和其他因素。
数据分析师需求量很大。世界经济论坛将其列为美国就业增长第二大国。美国劳工统计局也报告说，相关职业的增长率极高[1]。
从2019年到2029年，运筹学分析师的职位预计将增加28%，市场研究分析师增加18%，数学家和统计学家增加33%。这远远高于4%的总就业增长率。
数据分析师的类型随着技术的进步，我们可以收集的信息的类型和数量都在迅速扩大。知道如何收集、分类和分析数据已经成为几乎任何行业的关键部分。你会在刑事司法、时尚、食品、技术、商业、环境和公共部门等领域找到数据分析师。
执行数据分析的人员可能还有其他头衔，例如:
医疗分析师、市场研究分析师、商业分析师、运营研究分析师、情报分析师。
如何成为一名数据分析师作为一名数据分析师，职业道路不止一条。无论你是刚毕业还是想转行，第一步通常是评估你有哪些可转移的技能，并培养你在这个新角色中需要的新技能。
数据分析师的技能
工具:Microsoft Excel和SQL应该是任何数据分析师工具箱的支柱。虽然Excel在各个行业随处可见，但是SQL可以处理更大的数据集，被广泛认为是数据分析的必要条件。编程语言:学习像Python或R这样的统计编程语言，可以让你处理大型数据集，执行复杂的方程。虽然Python和R是最常见的，但检查几个你感兴趣的职位的工作描述，以确定哪种语言对你的行业最有用，这是一个好主意。数据可视化:以清晰和令人信服的方式展示你的发现是成为一名成功的数据分析师的关键。知道如何最好地通过图表提供信息将确保同事、雇主和利益相关者理解你的工作。Tableau、DataFocus和Excel是用于创建视觉效果的众多工具之一。以及统计学和数学:理解数据工具实际实现的概念，对你的工作会有很大的帮助。扎实掌握统计学和数学将帮助您确定哪些工具最适合解决特定问题，帮助您捕捉数据中的错误，并更好地理解结果。
数据分析师工作场所技能
解决问题:数据分析师需要很好地理解所提的问题和要解决的问题。他们还应该能够发现可能揭示故事的模式或趋势。拥有批判性思维技能将使您专注于正确的数据类型，识别最具启发性的分析方法，并在工作中抓住空白色。沟通:作为一名数据分析师，能够与他人交流自己的想法是非常重要的。在与同事和其他利益相关者的沟通中，强大的书面和口头技能是数据分析师的良好资产。行业知识:知道自己在医疗保健、商业、金融或其他行业工作，会让你在工作和求职时更有优势。如果你正试图进入一个特定的行业，请花一些时间关注该行业的新闻或阅读该主题的书籍。这可以让你熟悉行业的主要问题和趋势。
成为数据分析师的途径获得这些技能是成为数据分析师的第一步。这里有一些你可以选择的路线，让它们足够灵活以适应你的生活。
专业:入门级的专业证书课程通常不需要在这一领域的经验。他们可以教你基本技能，如SQL或统计，同时让你有机会为你的投资组合创建项目，并对你的工作提供实时反馈。学士学位:劳动统计局推荐的涉及数据分析工作的学士学位。如果你正在考虑获得学位并成为一名数据分析师，专注于统计学、数学或计算机科学可以让你在潜在雇主中领先一步。许多在线学士学位有灵活的时间表，所以你可以围绕你的优先事项获得学位。自学:如果想要一条不包含正规培训的路径，可以自学数据分析所需的技能。开始为初学者提供这份数据分析阅读清单。一旦你准备好开始建立你的产品组合，这里有一些数据分析项目的想法。
数据分析师的职业发展作为数据分析师，也可以打开其他职业的大门。许多从数据分析师起步的人继续从事数据科学家的工作。像分析师一样，数据科学家使用统计学、数学和计算机科学来分析数据。然而，科学家可能会使用先进的技术来建立模型和其他工具，以提供关于未来趋势的见解。
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