¿Qué conocimientos se requieren para el análisis de datos?

Conocimientos matemáticos

Los analistas de datos junior deben comprender conocimientos básicos relacionados con estadísticas, cálculos de fórmulas, modelos estadísticos, etc. Cuando obtiene un conjunto de datos, primero debe realizar estadísticas descriptivas para comprender la calidad del conjunto de datos.

Para los analistas de datos senior, es necesario tener la capacidad de realizar modelos estadísticos y también comprender el álgebra lineal.

Herramientas de análisis

Para las herramientas de análisis, SQL es imprescindible y debe estar familiarizado con las tablas dinámicas y fórmulas de Excel. Además, también debe aprender una herramienta de análisis estadístico, SAS. como comparación de entrada Bueno, VBA es básicamente necesario y debe dominar el uso de al menos uno de SPSS/SAS/R. Otras herramientas de análisis (como Matlab) pueden depender de la situación.

Lenguaje de programación

Los dos lenguajes más populares en el campo del análisis de datos son R y Python, sin duda, R tiene ventajas a la hora de llamar a diversas funciones y herramientas estadísticas. Sin embargo, carece de la capacidad para manejar grandes cantidades de datos y tiene una curva de aprendizaje pronunciada. Python es altamente adaptable y puede usarse para programar el proceso de análisis. Por tanto, si quieres marcar la diferencia en este campo, aprender Python también es muy necesario.

Por supuesto, también es necesario dominar otros lenguajes de programación. Debe poder hacer que sus datos funcionen para usted, y SQL es uno de los más básicos. Debe poder consultar datos utilizando SQL y escribir programas que analicen rápidamente los datos. Por supuesto, no es necesario que las habilidades de programación estén al nivel de un ingeniero de software. Para un análisis más profundo del problema, también puede utilizar habilidades de análisis exploratorio, optimización, simulación, aprendizaje automático, minería de datos, modelado, etc.

Comprensión del negocio

Comprender el negocio es la base del trabajo del analista de datos. La obtención de datos, la selección de soluciones de indicadores y las conclusiones finales dependen de la comprensión del negocio en sí por parte del analista de datos. .

Para los analistas de datos junior, el trabajo principal es extraer datos, hacer algunos gráficos simples y sacar algunas ideas y conclusiones, siempre que tengan una comprensión básica del negocio. Los analistas de datos senior deben tener una comprensión más profunda del negocio y poder extraer información efectiva basada en los datos, lo que será útil para el negocio real. Para los ingenieros de minería de datos, es suficiente tener una comprensión básica del negocio, y aún es necesario centrarse en ejercer sus capacidades técnicas.

Pensamiento lógico

Para los analistas de datos junior, el pensamiento lógico se refleja principalmente en el proceso de análisis de datos. Cada paso tiene un propósito y sabe qué medios se deben utilizar para lograr el objetivo. ¿Qué tipo de objetivo? Para los analistas de datos senior, el pensamiento lógico se refleja principalmente en la construcción de un marco de análisis completo y eficaz, la comprensión de la correlación entre los objetos de análisis y el conocimiento de las causas y consecuencias de los cambios en cada indicador y el impacto que tendrá en el negocio. Para los ingenieros de minería de datos, además del trabajo de análisis relacionado con el negocio, el pensamiento de Luo Ji también incluye lógica algorítmica, lógica de programa, etc., por lo que los requisitos para el pensamiento lógico también son los más altos.

Visualización de datos

La visualización de datos utiliza principalmente medios gráficos para transmitir y comunicar información de forma clara y eficaz. Suena de muy alto nivel, pero en realidad cubre una amplia gama. Hacer un PPT y colocar el gráfico de datos en él también se puede considerar como visualización de datos.

Los analistas de datos novatos pueden utilizar Excel y PPT para crear gráficos e informes básicos para mostrar los datos con claridad y lograr sus objetivos. Los analistas de datos más avanzados necesitan utilizar herramientas de análisis de datos más efectivas para crear contenido de visualización de datos que sea simple o complejo según las necesidades reales, pero adecuado para que lo vea la audiencia.

Coordinación y comunicación

Los analistas de datos no sólo necesitan tener la capacidad de interpretar datos, sino que también se les suele pedir que proporcionen sugerencias a los directores de proyectos y jefes de departamento sobre ciertos puntos de datos, de modo que necesitan tener fuertes habilidades de comunicación.

Para un analista de datos senior, debe comenzar a liderar proyectos de forma independiente o colaborar con productos, por lo que, además de habilidades de comunicación, también necesita algunas habilidades de coordinación de proyectos.