¿Qué debe aprender un analista de datos?

Hoy en día, cuando el big data se utiliza ampliamente, los datos se han convertido en uno de los puntos de competencia más importantes entre las empresas. Como profesión que más se ocupa de los datos, los analistas de datos también marcarán el comienzo de un período dorado de empleo. Según las estadísticas de iResearch, en los últimos dos años, a medida que varias industrias han contratado a 800.000 nuevos científicos de datos, la escasez de puestos en ciencia de datos se ha aliviado en gran medida; sin embargo, todavía hay miles de puestos vacantes en el mercado, la mayoría de ellos; en Estados Unidos y China.

Figura 1: Mapa conceptual de análisis de datos

1. Habilidades de análisis de uso común:

El análisis y el procesamiento de datos en sí son un campo muy amplio, con muchas áreas analíticas. métodos y técnicas. A continuación se muestran algunas técnicas de análisis de datos de uso común.

Conceptos básicos de la estadística matemática:

Antes de realizar un análisis de datos, es necesario dominar ciertos métodos y principios de la estadística matemática. Por ejemplo, comprenda los tipos de datos y las características de varios tipos de datos. En el proceso de procesamiento de datos, se aplican diferentes métodos a diferentes tipos de datos. Debido a que el propósito de nuestro análisis de datos es sacar ciertas conclusiones a través del análisis de los datos, también necesitamos comprender el significado detrás de algunas características estadísticas de los datos. Por ejemplo, cuando utilizamos IBM SPSS Statistics para realizar análisis relevantes de datos, debemos comprender el significado de los indicadores de importancia en los resultados del análisis.

Principios de la base de datos y conocimientos relacionados:

Al realizar análisis de datos, en la mayoría de los casos, los datos que deben procesarse no son muy pequeños. Especialmente hoy en día, cuando la tecnología de big data se utiliza ampliamente, el uso de bases de datos es una parte indispensable del proceso de análisis de datos. Muchos analistas de datos hacen el trabajo, desde la clasificación de los datos sin procesar hasta varias divisiones y resúmenes, y luego mediante el análisis, y finalmente forman un informe de análisis completo. Incluso si en muchos casos no necesita organizar los datos originales usted mismo, tener los principios de la base de datos y el conocimiento relacionado, así como ciertas capacidades de codificación, definitivamente hará que su trabajo sea aún mejor.

Competente en el uso de Excel, IBM SPSS Statistics y otro software de análisis de datos:

Al realizar análisis de datos, a menudo necesitamos utilizar software de computadora como ayuda. Después de todo, la capacidad de procesamiento de datos. del cerebro humano es muy inferior a los programas de ordenador. Excel es uno de los componentes del software de oficina de Microsoft Microsoft

Office. Al ser uno de los programas de oficina más comunes, las funciones que utilizamos en Excel son sólo la punta del iceberg. Además de crear hojas de cálculo normales, Excel también tiene muchos escenarios de aplicación avanzados. Por ejemplo, la función de pivote de datos puede transformar un conjunto de datos en muchas tablas que satisfagan diferentes necesidades de análisis a través de una presentación de pivote de datos, de modo que los datos se puedan analizar desde múltiples ángulos. Pero cuando necesitamos realizar un análisis estadístico profesional, necesitamos utilizar software más profesional como ayuda, como IBM

SPSS Statistics.

2. Software de análisis de uso común

Además de las técnicas de análisis comunes mencionadas anteriormente, un software de análisis potente y fácil de usar también puede permitir a los analistas de datos obtener el doble. resultado con la mitad del esfuerzo. Aunque Excel se usa comúnmente y es poderoso, cuando queremos realizar análisis estadísticos sobre una gran cantidad de datos, Excel no podrá hacer lo que hace. En este momento necesitamos utilizar un software estadístico más profesional: IBM

SPSS Statistics. El estatus de SPSS en el campo del análisis de datos es evidente. Figura 2: Interfaz de datos de SPSS

Con SPSS Statistics, puede:

Analizar y comprender mejor sus datos y resolver problemas complejos de investigación y negocios a través de una interfaz fácil de usar.

Comprenda conjuntos de datos grandes y complejos más rápido con programas estadísticos avanzados para ayudar a garantizar decisiones de alta precisión y calidad.

Integre con software de código abierto utilizando extensiones, código de lenguaje de programación Python® y R®.

Seleccione y administre su software más fácilmente con opciones de implementación flexibles.

Resumen

Dominar las habilidades de análisis de datos y la competencia en el uso de software de análisis de datos son las dos competencias principales de los analistas de datos.

Si desea convertirse en un excelente analista de datos, puede comenzar dominando los métodos comunes de análisis de datos y el software SPSS.