데이터 분석가: 그들은 누구이며, 어떤 기술을 가지고 있나요?

당신은 들었을 수도 있습니다 데이터 분석가 하지만 당신은 알고 있나요 데이터 분석가는 무엇을 하나요? 그리고 k는 뭐야?데이터 분석가의 기술과 책임은 무엇입니까?위의 질문에 대한 답을 찾고 싶다면, 당신은 올바른 곳에 왔습니다. 이 게시물에서, 우리는 데이터 분석가를 자세히 살펴보고 데이터 분석가가 누구이고 그들의 기술과 책임이 무엇인지 더 잘 이해하도록 하겠습니다.

데이터 분석가

데이터 분석가란?

데이터 분석가의 역할은 원시 데이터를 비즈니스 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 정보와 통찰력으로 전환하는 지식과 기술을 갖춘 사람으로 정의할 수 있습니다.

데이터 분석가의 책임은 무엇인가?

데이터 분석가의 업무는 다음과 같습니다.

1. 자동화 도구를 사용하여 1차 및 2차 소스에서 데이터를 추출합니다.
2. 손상된 데이터를 삭제하고, 코딩 오류 및 관련 문제를 해결합니다.
3. 데이터베이스, 데이터 시스템을 개발하고 유지 관리합니다. 읽을 수 있는 형식으로 데이터를 재구성합니다.
4. 데이터의 품질과 중요성을 평가하기 위한 분석을 수행합니다.
5. 보고서와 성과 측정 항목을 보고 코드 문제를 식별하고 수정하기 위해 데이터를 필터링합니다.
6. 통계 도구를 사용하여 복잡한 데이터 세트의 패턴과 추세를 식별, 분석 및 해석하여 진단 및 예측을 돕습니다.
7. 기본적인 비즈니스 기능에 숫자 값을 할당하여 시간 경과에 따른 비즈니스 성과를 평가하고 비교할 수 있습니다.
8. 조직과 산업에 영향을 미치는 지역적, 국가적, 글로벌적 추세를 분석합니다.
9. 관련 데이터를 활용해 추세, 패턴, 예측을 설명하는 보고서를 작성하여 경영진에게 제공합니다.
10. 프로그래머, 엔지니어 및 경영 책임자와 협력하여 프로세스 개선 기회를 파악하고, 시스템 수정을 권장하며, 데이터 거버넌스 전략을 개발합니다.
11. 다양한 사실과 추세에 기반하여 중요한 결정을 내릴 수 있도록 이해관계자가 데이터 분석 단계를 이해할 수 있도록 최종 분석 보고서를 준비합니다.
12. 데이터 분석가 직무 설명의 또 다른 구성 요소는 EDA 또는 탐색적 데이터 분석 프로젝트입니다. 이러한 데이터 분석가 프로젝트에서 분석가는 패턴을 식별하기 위해 데이터를 면밀히 조사해야 합니다. 데이터 분석가의 다음 단계는 데이터 모델링 기술을 사용하여 데이터 분석의 전반적인 특성을 요약하는 것입니다.

데이터 분석가에게 필요한 기술은 무엇입니까?

성공적인 데이터 분석가는 기술적 기술과 리더십 기술을 모두 필요로 합니다. 수학, 통계, 컴퓨터 과학, 정보 관리 또는 경제학 분야의 배경은 데이터 분석가로서의 경력을 쌓는 데 견고한 기반이 될 수 있습니다.

데이터 분석가의 주요 기술은 다음과 같습니다.

1. 데이터 수집, 측정, 정리 및 분석에 도움이 되는 강력한 수학적 기술이 있어야 합니다.
2. SQL, Oracle, R, MATLAB 및 Python 프로그래밍 언어에 익숙함
3. 데이터베이스 설계 및 개발, 데이터 모델, 데이터 마이닝 및 세분화 기술에 익숙함
4. 비즈니스 객체, 프로그래밍(Javascript, XML 또는 ETL 프레임워크), 데이터베이스 등 보고 패키지에 대한 풍부한 경험
5. Excel, SPSS, SAS 등의 통계 소프트웨어를 사용하여 데이터 세트 분석에 매우 능숙합니다.
6. Hadoop, Apache Spark 등의 데이터 처리 플랫폼 사용에 능숙함
7. Tableau, Qlik 등의 데이터 시각화 소프트웨어에 익숙함
8. 데이터 세트에 가장 정확한 알고리즘을 생성하고 적용하여 솔루션을 찾는 방법을 이해합니다.
9. 문제 해결 능력
10. 정확성과 세부 사항에 대한 주의;
11. 질의, 보고, 프레젠테이션에 능숙함
12. 팀워크 능력
13. 강력한 구두 및 서면 의사소통 능력
14. 데이터 분석에 대한 풍부한 경험

데이터 분석의 종류

데이터 분석은 4가지 유형으로 나눌 수 있으며, 이 4가지 유형의 데이터 분석은 서로 의존하여 조직에 점점 더 많은 가치를 가져다줍니다.

• 설명적 분석: 월별 수익, 분기별 매출, 연간 웹사이트 트래픽 등 과거에 무슨 일이 있었는지 확인할 수 있습니다. 이러한 유형의 발견을 통해 조직은 추세를 파악할 수 있습니다.
• 진단 분석:이는 설명적 데이터 세트를 비교하여 종속성과 패턴을 식별하여 특정 일이 발생하는 이유를 고려하고, 이를 통해 조직이 긍정적 또는 부정적 결과의 원인을 파악하는 데 도움이 됩니다.
• 예측 분석:이 솔루션은 설명적 및 진단적 분석에서 추세를 감지하여 가능한 결과를 파악하려고 시도하며, 이를 통해 조직은 계약을 갱신할 가능성이 낮은 고객에게 연락하는 등 긍정적인 조치를 취할 수 있습니다.
• 처방적 분석: 취할 비즈니스 조치를 결정하려고 합니다. 이러한 유형의 분석은 잠재적 문제를 해결하거나 업계 동향을 앞서 나가는 능력에 있어서 가치가 있지만, 종종 기계 학습과 같은 정교한 알고리즘과 고급 기술을 사용해야 합니다.

컨설팅 회사 PricewaterhouseCoopers(PwC)는 2016년 2,000명이 넘는 기업 임원을 대상으로 실시한 설문 조사에서 기업이 설명적 분석이 정보에 입각한 데이터 중심 의사 결정에 불충분하다고 생각한다는 사실을 발견했습니다. 그 결과 진단 및 예측 분석이 조직에 점점 더 중요해지고 있습니다.

결론

저희 기사를 읽어주셔서 감사합니다. 이 기사가 데이터 분석가와 그들의 기술과 책임에 대해 더 잘 이해하는 데 도움이 되었으면 합니다. 데이터 분석가와 관련된 것에 대해 더 알고 싶으시다면 다음과 같습니다. 데이터 카탈로그, 데이터 관리자, 또는 SQL 계보, 방문하시기를 권장드립니다. Gudu SQLFlow 자세한 내용은. 다시 한번 감사합니다! (Ryan이 게시함 2022년 4월 22일)