數據分析師簡介

分析員檢查、清理、轉換和建模數據，目的是從給定的數據中總結有用的信息，稱為數據分析員。它們有助于形成良好的結論，從而根據數據做出正確的決策。他們通過做出更好的決策來幫助組織的業務。數據分析師的基本技能包括SQL知識、編程語言和分析技能。在分析過程中涉及到許多技術，數據分析師應該精通如何正確地進行分析。原始數據必須轉化為良好的信息。

什么是數據分析師

數據分析師和數據科學家之間有著巨大的差異。人們混淆了數據分析師和數據科學家的角色，因為他們聽起來都很相似。它瀏覽數據并試圖識別數據中的趨勢。數據中的數字說明了什么？根據這些數據可以做出哪些決策？數據分析師在處理數據時會問一些問題嗎？

Hadoop、數據科學、統計和；其他

數據科學家是解釋數據的專家，擁有編碼和數學模型方面的專業知識。大多數數據科學家擁有數據分析的博士或碩士學位。他們在機器學習和編程方面有實際經驗，可以使用預測模型和數據分析工作創建數據模型的新流程。

數據分析師是如何讓工作變得如此簡單的

它通常會檢索數據，收集數據，組織數據，分析數據，并使用數據得出一定的結論。他們的工作各不相同，因為這取決于他們使用的數據類型（庫存、社交媒體、銷售、財務等）或客戶項目。他們可以為希望更多了解客戶及其需求的公司雇主提供有價值的數據。每個行業的公司都可以從數據分析師提供的見解中受益。
他們管理數據庫，并幫助公司根據數據庫做出決策。讓我們考慮一個數據分析師與一個提供移動廣告的營銷公司合作的例子。在這里，他們需要構建“< A>移動應用用戶< /A>的配置文件”，并在平臺上提供與用戶相關的廣告。這將確保在分析廣告支出時獲得更高的回報。它還將提供增強的用戶體驗，讓他們對廣告有更個性化的感覺。

頂級公司

以下是頂級公司：

1。μ西格瑪

Mu Sigma是世界上最大的數據分析公司之一。他們公司的名稱來源于統計術語“（μ）”，它代表μ，而“（σ）”代表西格瑪，它代表概率分布的平均值和標準偏差。

該公司由Dhiraj Rajaram于2004年創立，他也是該公司的現任首席執行官。他們提供營銷分析、需求分析、網絡規劃、優化、運輸分析、風險分析和采購分析等服務。

2。簡化360

它是一家社會商業智能公司，提供監控和分析、儀表板和報告、渠道分析、CRM和工作流服務。他們的客戶名單上有很多有聲望的客戶。

3。CBIG咨詢公司

CBIG為客戶提供商業智能（BI）、數據倉庫（DW）和大數據分析服務。他們還提供以數據為中心的計劃，包括預測分析、營銷分析、運營分析、云分析、數據科學等。CBIG是最好的數據分析公司之一，將幫助您走上正確的軌道，并開始提供結果，而不管您的數據狀態如何。

4。好數據

GoodData為云計算銷售大數據分析軟件和商業智能（BI）。它由羅曼·斯坦尼克于2007年創立，名為“好數據公司”。有了GoodData，公司可以通過將目標分析分發給包括客戶和合作伙伴在內的所有業務部門成員來增強業務能力。

5。普華永道（PWC）

普華永道，又名普華永道，是世界上最大的專業服務公司。1998年，普華永道（Price Waterhouse）與Coopers and Lybrand合并成立。普華永道在其平臺的幫助下，幫助優化數據資產，做出更快更好的決策。普華永道憑借其領先的數據和分析服務，幫助創建數據框架、構建戰略、優化基礎設施，并幫助創建一種文化，使其成為一個數據驅動型組織。

6。德勤

德勤是一家跨國專業服務網絡，也是“四大”會計機構之一。德勤通過了解決策者的角色，將信息轉化為有用且可操作的見解，從而最大限度地提高分析價值。
德勤提供的解決方案包括：

• 高級分析
• 企業數據管理
• ERP分析

德勤分析法充滿了深厚的行業知識和功能經驗，并融入了技術。

7。畢馬威

畢馬威是一家專業服務公司，與普華永道、E&amp；Y、 還有德勤。畢馬威的分析、信息和建模幫助企業解開巨大數據的謎團，并向他們展示如何影響其數據資源以產生更好的業務輸出。
畢馬威在以下領域提供分析服務：

• 消費市場
• 能源和自然資源
• 醫療保健
• 技術和電信
• 金融服務

你能用數據分析師做什么

數據分析師不僅僅是一個數字處理者。分析師審查給定的數據，并確定如何使用這些數據來解決實際問題或幫助公司發展業務。分析師與股東和不同的管理者合作，了解他們的愿景，并為他們提供有關數據將如何幫助他們實現愿景的見解。
分析師借助數據評估公司日常運營的效率，從而幫助公司提前制定計劃。它們還可以產生與預測客戶或多或少的需求相關的結果，數據測量可以用于預算和項目管理時的會計和財務操作，以測量項目持續時間和員工效率。

與數據分析師合作

與他們一起工作真的很有趣，因為你可以了解數據的不同方面，并找到有意義的信息。它們幫助你理解如何將數字翻譯成簡單的英語，每個企業都會收集與銷售數據、市場調查、物流或運輸成本有關的數據。
他們還需要良好的溝通技巧，以便清晰地書寫和表達復雜的想法；這將幫助一個人提高他的溝通技巧。數學是分析師的重要組成部分之一，因為數據分析師需要數學技能來估計數字數據，并將數據繪制在圖形或圖表上；與分析師合作也有助于一個人提高邏輯思維和數學技能。

優勢

以下是提到的優點：

• 數據分析師幫助檢測數據集中的錯誤，并通過數據清理提高數據質量，最終使銀行、金融公司等機構和客戶受益
• 他們使用的推薦系統主要由Flipkart、亞馬遜、eBay等在線零售商使用，分析師通過挖掘之前的數據，提供用戶接下來最可能喜歡的商品</李>
• 分析師還可以根據對歷史數據的分析，幫助銀行識別可能的欺詐客戶</李>
• 安全機構還根據分析員收集和處理的大量信息，利用數據分析員進行監視和監控</李>

他們會給你以下問題的答案：

1. 目前的情況是什么</李>
2. 發生了什么事</李>
3. 它會對業務產生好的影響還是壞的影響</李>
4. 為什么會這樣</李>
5. 它將如何影響公司未來的增長</李>
6. 可能的結果是什么</李>
7. 如何預防</李>

所需技能

要成為一名數據分析師，需要對數學和統計學有自然的理解；以下是基本要求：

1。統計數據

一個人應該對統計學有透徹的了解，從均值、中值和模式等基礎知識開始，到實數分析、圖論和數值分析等高級主題。

2。數學

與統計學一樣，數學也是一個人應該具備深度知識的最重要的學科。線性代數等主題用于回歸、理解數據結構和為預測數據建模準備數據。

3。R和Python

出于分析目的，Python和R是廣泛使用的工具，因為Python易于學習編程，它提供不同的統計數據和數學庫，如numpy、scipy、sci kit LEAR和matplotlib等，而R提供高級計算能力、圖形能力和高級工具。

4。查詢語言

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