¿Qué habilidades se necesitan para los puestos de análisis de datos?

1. Capacidades de gestión y procesamiento de datos: capacidad para utilizar software de procesamiento de datos de uso común, como Excel, MySQL, etc. y comprender el uso de herramientas de gestión de datos.

2. Habilidades de estadística y minería de datos: comprender los conocimientos básicos de estadística y técnicas de minería de datos de uso común, como análisis de conglomerados, análisis de regresión, análisis de árboles de decisión, etc.

3. Capacidades de visualización de datos: puede utilizar herramientas de visualización de datos, como Tableau y Power BI, para convertir datos en gráficos e informes que sean fáciles de entender y analizar.

4. Capacidad de programación: Competente en al menos un lenguaje de programación, como Python, R o SQL, con capacidad para limpiar datos, preprocesar datos, construir modelos y visualizar datos.

5. Capacidad de análisis empresarial y resolución de problemas: comprender el campo empresarial, estar familiarizado con los procesos empresariales y las relaciones de datos, y ser capaz de analizar las necesidades empresariales y proporcionar soluciones.

6. Habilidades de comunicación y coordinación: Buenas habilidades comunicativas y espíritu de trabajo en equipo, capaz de comunicarse y coordinar eficazmente con personas en diferentes puestos.

7. Capacidades de exploración y aprendizaje continuo: Manténgase al día con las últimas tendencias y herramientas en análisis de datos, y sea capaz de aprender y mejorar continuamente sus habilidades.

Estándares de análisis de datos

Los estándares de análisis de datos son una base importante para medir la calidad del análisis de datos, incluida la precisión de los datos, la racionalidad de los métodos de análisis, la profesionalidad de los informes de análisis, y habilidades de comunicación y protección de datos. Entre ellos, la precisión de los datos es un elemento clave del análisis de datos y los métodos de análisis deben seguir principios estadísticos científicos. Los informes analíticos deben ser precisos, claros, legibles, utilizables y fiables, profesionales y completos.

Los estándares del análisis de datos deben considerarse y garantizarse de manera integral, incluida la exactitud de los datos, la racionalidad de los métodos de análisis, la profesionalidad de los informes de análisis, las habilidades de comunicación y la protección de datos. Estos estándares garantizan el rigor y la confiabilidad del análisis de datos, así como la precisión y autenticidad de los resultados del análisis de datos.