雇主最需要的数据分析技能

在我们的现代经济中，数据经常被誉为最重要的 最有价值的货币. 有一个无限的信息存储在网络，存储和 cloud. 问题是大部分数据都是非结构化的，因此不容易使用.

因此，数据分析技能受到追捧也就不足为奇了 雇主希望利用数据的力量. 收集和分析的能力 并且解释原始数据可以让组织做出明智的决策，优化工作流程 并获得竞争优势.

加入我们，让我们一起探索数据分析需要什么，并发现九项重要技能 数据分析专业人士的见解 Dr. Srikanth Mudigonda博彩网址大全的分析主管 专业进修学院.

但首先，数据分析师是做什么的?

在深入之前，了解这个角色是很重要的. According to Dr. Mudigonda, “数据分析师帮助企业在运营和运营方面做出数据驱动的决策 战略层次.“他们完成了对数据的争论和检查，以提取数据 有意义的见解，识别模式，并提出明智的建议.

根据电脑科技工业协会(CompTIA)，数据使用的三个阶段是:

• 收集和储存
• 处理和组织
• 分析和可视化

Data analysts 跨越这三个阶段. 他们的工作需要综合技术专长， 具有统计知识和商业头脑. 各行各业都需要分析师， 包括会计、金融、银行、零售、营销、房地产、医疗保健、 销售，批发商等.

九种高需求的数据分析技能

有大量的技术知识和技能应该不足为奇 需要从事数据分析工作. 但是“软”技能对于成功同样重要 in the field. 事实上，它是“概念、分析和技术的结合” 以及使数据分析师在任何组织中都成为宝贵资产的沟通技巧。” says Dr. Mudigonda.

让我们来仔细看看雇主最看重的九种能力 在招聘数据分析师时需要什么.

数据分析师的计算机和技术技能

要履行数据分析师的职责，您需要掌握一些专业知识 skills. 以下五点正变得越来越重要:

1. 数据操作

Experts 估计90% 在全世界产生的所有数据中 unstructured，这意味着它不遵循已定义的模式. 这使得分类非常困难 or sort.

数据操作包括清理信息、减少冗余和组织 它的格式更容易理解. 这一步至关重要，因为它创建了可用的数据 可以共享和分析的集合.

2. 数学，统计分析和建模

分析大量的信息往往是复杂的，需要精通 数学概念，比如:

• Data mining
• 市场营销分析
• Web analytics
• Risk analytics
• 描述性和推断性统计
• 回归分析
• Calculus
• Linear algebra

使用这些技术，分析师可以发现隐藏的模式，使准确 预测并提取有价值的见解以使其组织受益.

3. 机器学习

机器学习是科学的一个分支 人工智能 这教会了计算机如何在没有编程的情况下预测和预测结果 to do so. 计算机是使用大量非结构化数据和高度结构化数据进行“训练”的 设计算法.

数据分析师可以利用机器学习技术，如:

• 预测建模
• Classification
• Clustering
• 异常检测
• 自然语言处理(NLP)

这门学科需要对数据科学和软件工程有深刻的理解. 投资开发这些技能的数据分析师将处于有利地位 这项尖端技术.

4. 熟练掌握编程语言

编程语言是使高效工作成为可能的基本工具 有大量的数据集. 一些最常用的编程语言是:

• Python
• R
• SQL(结构化查询语言)
• Julia
• Scala

作为一名分析师，多才多艺，乐于学习新的语言和技术 会提升你的简历，并有可能增加你的工作机会吗.

5. 数据可视化

一旦你收集了信息，将其编译成有用的数据集并进行分析 现在是时候分享你的发现了. 将原始数据转化为令人信服的论据 或者清晰的叙述可能会很棘手.

这就是为什么分析师使用他们的数据可视化技能来创建可视化模型和 展示他们的作品. 数据可视化的例子包括:

• Dashboards
• Charts
• Graphs
• Tables
• Infographics
• 商业智能报告

数据分析师经常使用可视化工具，如Tableau、Power BI、Google Charts 和微软Excel，所以熟悉这些程序可以帮助你成为一名优秀的工程师 竞争激烈的求职者.

数据分析师的沟通和组织技能

最好的数据分析师都有一套坚实的软技能，而软技能不是 具体到任何一个工作-以补充上述技术能力.

以下是帮助数据分析师有效完成工作的四个重要品质:

6. 较强的书面沟通能力

您可能会惊讶地发现，数据分析师实际上做了大量的写作工作. Analysts 应该是一个善于沟通的人，能够提供清晰而简洁的见解. They are 通常的任务是在报告、电子邮件、白皮书、案例中列出他们的发现 研究及其他文件.

数据分析师还负责记录他们的流程和方法. 保持准确的记录可以实现知识共享、再现性和透明度.

7. Public Speaking

用数据讲故事需要语言沟通和表达能力 技能，特别是在向非技术受众传递信息时. Many data 分析类工作需要分析师定期分享他们的发现和建议 basis. 这意味着公开演讲、参加会议和演讲是必不可少的 工作的一部分.

8. Problem Solving

数据分析师的任务通常是识别改进的机会 解决组织中存在的问题. 这需要仔细考虑， 客观性和创造性.

批判性思维能力对于做出明智的决定至关重要. Data analysts 必须能够在任何给定的情况下采用深思熟虑和合乎道德的循证策略 situation.

9. Collaboration

与主管、商业领袖、同事、客户合作的能力 与业务中的其他利益相关者沟通是数据分析师的一项关键技能. They 经常在团队中收集和处理信息，建立关键绩效 指标(kpi)，并为业务增长提出明智的建议.

建立关系和人际交往能力对这个角色很重要. 数据分析师通常必须依赖于公司内的其他部门和个人 要及时提供数据——同时也需要了解受众的需求 their reports.

成为当今组织需要的数据分析师

随着组织在使用数据和先进人工智能工具方面的成熟，有越来越多的 需要训练有素和有道德的专业人士磨练上述技能; Dr. Mudigonda says. “公司需要分析师保持信息灵通，做出数据驱动的决策 在市场上保持竞争力.”

也许你已经具备了本文中概述的一些软技能， 而他们所缺少的只是一套专门的技术能力.

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