データ アナリスト: 彼らは誰で、彼らのスキルは何ですか?

聞いたことがあるかもしれません データアナリスト でも知ってる? データアナリストは何をしますかkは何ですかデータアナリストのスキルと責任は?上記の質問に対する答えを見つけたい場合は、適切な場所に来ています。この投稿では、データ アナリストを詳しく見て、データ アナリストとは何か、そのスキルと責任について理解を深めていただけるようにします。

データアナリスト

データアナリスト

データアナリストとは?

データ アナリストの役割は、生データをビジネス上の意思決定に使用できる情報と洞察に変える知識とスキルを持つ人物として定義できます。

データアナリストの責任は何ですか?

データ アナリストの責任には、次のようなものがあります。

  1. 自動化されたツールを使用して、一次および二次ソースからデータを抽出します。
  2. 破損したデータを削除し、コーディング エラーと関連する問題を修正します。
  3. データベース、データ システムの開発と維持 - 読み取り可能な形式でデータを再編成します。
  4. データの品質と重要性を評価するために分析を実行します。
  5. レポートとパフォーマンス メトリックを表示することにより、データをフィルタリングしてコードの問題を特定および修正します。
  6. 統計ツールを使用して、複雑なデータセットのパターンと傾向を特定、分析、解釈し、診断と予測を支援します。
  7. ビジネスパフォーマンスを経時的に評価および比較できるように、基本的なビジネス機能に数値を割り当てます。
  8. 組織や業界に影響を与える地域、国、および世界の傾向を分析します。
  9. 関連データを使用して管理用のレポートを作成し、傾向、パターン、および予測を示します。
  10. プログラマー、エンジニア、および管理リーダーと協力して、プロセス改善の機会を特定し、システムの修正を推奨し、データ ガバナンス戦略を策定します。
  11. 利害関係者がさまざまな事実や傾向に基づいて重要な決定を下せるように、データ分析の手順を理解するための最終分析レポートを準備します。
  12. データ アナリストの職務内容のもう 1 つの要素は、EDA または探索的データ分析プロジェクトです。このようなデータ アナリスト プロジェクトでは、アナリストはデータを精査してパターンを特定する必要があります。データ アナリストの次のステップは、データ モデリング手法を使用して、データ分析の全体的な特性を要約することです。

データアナリストに必要なスキルは?

成功するデータ アナリストには、技術的スキルとリーダーシップ スキルの両方が必要です。数学、統計学、コンピューター サイエンス、情報管理、または経済学のバックグラウンドは、データ アナリストとしてのキャリアを構築するための強固な基盤として役立ちます。

データ アナリストの主なスキルは次のとおりです。

  1. データの収集、測定、整理、分析に役立つ強力な数学的スキルが必要です。
  2. SQL、Oracle、R、MATLAB、および Python プログラミング言語に精通している。
  3. データベースの設計と開発、データモデル、データマイニング、セグメンテーション技術に精通している;
  4. ビジネス オブジェクト、プログラミング (Javascript、XML、または ETL フレームワーク)、データベースなどのレポート パッケージに関する豊富な経験
  5. データセット分析のための Excel、SPSS、SAS などの統計ソフトウェアの使用に非常に習熟している。
  6. Hadoop や Apache Spark などのデータ処理プラットフォームの使用が得意です。
  7. Tableau、Qlik などのデータ視覚化ソフトウェアに精通していること。
  8. 最も正確なアルゴリズムを作成してデータ セットに適用し、ソリューションを見つける方法を理解する。
  9. 問題解決能力;
  10. 正確さと細部へのこだわり;
  11. クエリ、レポート、およびプレゼンテーションが得意です。
  12. チームワーク能力;
  13. 優れた口頭および書面によるコミュニケーション能力;
  14. データ分析の豊富な経験;

データ分析の種類

データ分析は 4 つのタイプに分けることができます。これら 4 つのタイプのデータ分析は相互に依存して、組織により大きな価値をもたらします。

  • 記述的分析: 月間売上、四半期売上、年間 Web サイト トラフィックなど、過去に何が起こったかを確認できます。この種の発見により、組織は傾向を見つけることができます。
  • 診断分析:記述的なデータセットを比較して依存関係とパターンを特定することにより、特定のことが起こる理由を検討します。これは、組織が肯定的または否定的な結果の原因を特定するのに役立ちます。
  • 予測分析:記述的および診断的分析の傾向を検出することにより、可能な結果を特定しようとします。これにより、組織は、契約を更新する可能性が低い顧客に連絡するなど、積極的な行動を取ることができます。
  • 処方的分析: 実行するビジネス アクションを決定しようとします。このタイプの分析は、潜在的な問題を解決したり、業界のトレンドを先取りしたりできるという点で価値がありますが、多くの場合、高度なアルゴリズムや機械学習などの高度な技術を使用する必要があります。

2,000 人以上の企業経営者を対象とした 2016 年の調査で、コンサルタント会社 PricewaterhouseCoopers (PwC) は、情報に基づいたデータ駆動型の意思決定には記述的分析が不十分であることに企業が気付いていることを発見しました。その結果、診断および予測分析は組織にとってますます重要になっています。

結論

この記事をお読みいただきありがとうございます。データ アナリストとそのスキルと責任について理解を深めていただければ幸いです。データアナリストとそれに関連するものについてもっと知りたい場合 データカタログ, データスチュワード、 また SQL系統、訪問することをお勧めします Gudu SQLFlow 詳細については。再度、感謝します! (ライアンによって公開されました 2022 年 4 月 22 日)

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