大資料分析 - 資料分析師

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資料分析師是一個收集、分析和解釋資料以解決特定問題的人。資料分析師花費大量時間檢查資料，並從圖形報告和儀表板中找到見解。因此，資料分析師具有面向報告的特徵，並且具有使用SQL從傳統資料倉庫中提取和分析資料的經驗。

在大資料分析中擔任資料分析師聽起來像是一個充滿活力的角色。大資料分析包括分析大型和多樣化的資料集，以發現隱藏的模式、未知的關係、市場趨勢、客戶需求以及相關的有價值的商業見解。

在當今的形勢下，不同的組織都在努力尋找市場上合格的資料科學家。然而，選擇有潛力的資料分析師並培訓他們掌握成為資料科學家的相關技能是一個好主意。一個合格的資料分析師具備業務理解、SQL程式設計、報表設計和儀表板建立等技能。

資料分析師的角色和職責

下圖包含了資料分析師的所有主要角色和職責：

資料收集

它指的是從不同來源（如資料庫、資料倉庫、API和物聯網裝置）收集資料的過程。這可能包括進行調查、跟蹤公司網站上的訪客行為或從資料收集專家處購買相關資料集。

資料清洗和預處理

原始資料中可能存在重複項、錯誤或異常值。資料清洗消除了錯誤、不一致和重複項。預處理是將資料轉換為可用於分析的格式的過程。資料清洗需要在電子表格中維護資料質量，或使用程式語言來確保你的解釋是正確和無偏見的。

探索性資料分析 (EDA)

使用統計方法和視覺化工具對資料進行分析，以識別趨勢、模式或關係。

資料建模

這包括建立和設計資料庫結構。選擇要儲存和收集的資料型別。它確保資料類別之間的關係以及資料的呈現方式。

統計分析

應用統計技術來解釋資料、驗證假設和進行預測。

機器學習

透過使用機器學習演算法構建預測模型來預測未來趨勢、對資料進行分類或檢測異常。

資料視覺化

為了有效地向利益相關者傳達資料見解，需要建立諸如圖表和儀表板之類的視覺表示。

資料解讀和報告

透過解釋分析結果並準備報告或簡報，向決策者傳達調查結果和建議。

持續學習

這包括瞭解資料分析、大資料技術和業務趨勢的最新發展。

資料分析師的基礎技能包括統計學、Python或R等程式語言、資料庫基礎知識、SQL以及Hadoop、Spark和NoSQL資料庫等大資料技術。

資料分析師使用什麼工具？

資料分析師經常使用以下工具在資料分析過程中更準確、更高效地處理分配的工作。下圖列出了一些資料分析師常用的工具：

資料分析師的型別

隨著技術的飛速發展，可以收集、分類和分析的資料型別和數量也在增加，資料分析已成為幾乎所有業務中必不可少的技能。在當前情況下，每個領域都有資料分析專家，例如刑事司法、時尚、食品、技術、商業、環境和公共部門等許多領域的資料分析師。執行資料分析的人員可能被稱為：

• 醫療保健分析師
• 市場研究分析師
• 商業分析師
• 商業智慧分析師
• 運籌學分析師

資料分析師技能

通常，資料分析師的技能分為兩大類：技術技能和行為技能。

資料分析師技術技能

• 資料清洗 - 資料分析師能夠熟練識別和處理資料集中缺失的資料、異常值和錯誤。
• 資料庫工具 - Microsoft Excel和SQL是任何資料分析師必不可少的工具。Excel在各行業中使用最廣泛；而SQL能夠使用SQL查詢來處理更大的資料集，以根據使用者的需求來操作和管理資料。
• 程式語言 - 資料分析師精通Python、R、SQL或其他用於資料操作、分析和視覺化的語言。學習Python或R使我能夠熟練處理大型資料集和複雜的方程式。Python和R在資料分析中很流行。
• 資料視覺化 - 一名合格的資料分析師必須清晰而有說服力地呈現他們的發現。瞭解如何以圖表的形式展示資料將有助於同事、僱主和利益相關者理解你的工作。一些流行的資料視覺化工具包括Tableau、Jupyter Notebook和Excel。
• 資料敘事 - 資料分析師可以使用資料視覺化和敘事技巧找到並有效地傳達見解。
• 統計和數學 - 統計方法和工具用於分析資料分佈、相關性和趨勢。統計和數學知識可以指導我們確定哪些工具最適合解決特定問題、識別資料中的錯誤以及更好地理解結果。
• 大資料工具 - 資料分析師熟悉Hadoop、Spark或Apache Kafka等大資料處理工具和框架。
• 資料倉庫 - 資料分析師還了解資料倉庫的概念，並使用Amazon Redshift、Google BigQuery或Snowflake等工具。
• 資料治理和合規性 - 資料分析師瞭解資料治理原則、資料隱私法和法規（如GDPR和HIPAA）。
• API和網路抓取 - 資料分析師擅長使用requests（Python）或BeautifulSoup等庫從Web API中提取資料以及從網站抓取資料。

行為技能

• 解決問題 - 資料分析師能夠理解需要解決的問題。他們識別可能揭示資料的模式或趨勢。批判性思維能力使分析師能夠關注資料型別、確定最具啟發性的分析方法以及發現其工作中的差距。
• 分析思維 - 評估複雜問題、將其分解成較小的部分並設計出邏輯解決方案的能力。
• 溝通 - 作為資料分析師，溝通思想至關重要。資料分析師需要紮實的寫作和演講能力，以便與同事和利益相關者進行溝通。
• 行業知識 - 瞭解你的行業（如醫療保健、商業、金融等）可以幫助你更好地與他人溝通。
• 協作 - 與團隊成員良好合作，交流專業知識，併為公開交流思想的協作環境做出貢獻。
• 時間管理 - 優先處理工作、按時完成工作併為資料分析專案的各個方面分配時間。
• 韌性 - 在資料分析專案中有效地處理挫折或失敗，同時保持尋找解決方案的決心。

資料分析師在當今資料驅動世界中的作用

資料分析師對於當今資料驅動世界至關重要，他們在許多層面都發揮著至關重要的作用；原因如下：

• 戰略決策 - 瞭解你的行業，例如醫療保健資料分析師透過識別可以為公司計劃提供資訊並改善結果的趨勢和見解，為戰略決策奠定基礎。
• 提高效率 - 資料分析師透過發現運營效率低下，幫助公司簡化流程、降低成本和提高生產力。
• 增強客戶體驗 - 分析客戶資料使組織能夠更好地瞭解客戶習慣和偏好，從而提供更好的產品和服務。
• 風險管理 - 資料分析幫助公司識別潛在風險和障礙，從而制定緩解解決方案。
• 商業智慧 - 將原始資料分析成相關資訊和視覺化內容，幫助利益相關者理解複雜資料。他們為資料驅動的決策製作儀表板、報告和簡報。
• 預測分析 - 基於歷史資料，資料分析師使用統計建模和機器學習預測未來的模式和結果。這有助於公司預測客戶需求、最佳化資源分配並制定主動措施。
• 持續改進 - 資料分析師評估和監控資料分析流程和方法，以提高準確性、效率和相關性。他們不斷學習新技術和最佳實踐，以改進資料分析。