¿Qué conocimientos se requieren para el análisis de datos?
Conocimientos de análisis de datos que necesita saber:
Conocimientos matemáticos
Para principiantes, debe comprender los conceptos básicos relacionados con estadísticas, cálculos de fórmulas, modelos estadísticos, etc. Conocimiento. Cuando obtiene un conjunto de datos, primero debe realizar estadísticas descriptivas para comprender la calidad del conjunto de datos.
Los analistas de datos senior deben tener la capacidad de realizar modelos estadísticos y tener cierta comprensión del álgebra lineal.
Herramientas de análisis
Para las herramientas de análisis, SQL es imprescindible. También debes estar familiarizado con el uso de las tablas dinámicas y fórmulas de Excel. Además, también debes aprender un análisis estadístico. herramienta, SAS. Como principiante, es mejor tener VBA como una necesidad básica, ser competente en al menos uno de SPSS/SAS/R y otras herramientas de análisis (como las matemáticas). Debe dominar el uso de al menos uno de SPSS/SAS/R, y se pueden utilizar otras herramientas de análisis (como Matlab) según corresponda.
Lenguaje de programación
Los dos lenguajes más populares en el campo del análisis de datos son R y Python. R definitivamente tiene una ventaja al llamar a varias funciones y herramientas estadísticas. Sin embargo, el lenguaje R carece de la capacidad de manejar grandes cantidades de datos y tiene una curva de aprendizaje pronunciada. 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 los datos funcionen para usted de forma independiente, y SQL es uno de los más básicos. Debe poder consultar datos con SQL y escribir programas para analizar los datos rápidamente. Por supuesto, no es necesario que las habilidades de programación estén al nivel de un ingeniero de software. Para un análisis más profundo, también puede utilizar habilidades de análisis exploratorio, optimización, simulación, aprendizaje automático, minería de datos, modelado y más.
Comprensión del negocio
Comprender el negocio es la base del trabajo del analista de datos. La solución para obtener datos, la selección de métricas y la conclusión final dependen del conocimiento que tenga el analista de datos. el negocio mismo.
Para los analistas de datos junior, el trabajo principal es extraer datos y hacer algunos gráficos simples, así como una pequeña cantidad de conocimientos y conclusiones. Una comprensión básica del negocio es suficiente. 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 propias capacidades técnicas.
Pensamiento lógico
Para los analistas de datos junior, el pensamiento lógico se refleja principalmente en tener un propósito en cada paso del proceso de análisis de datos y saber qué medios deben utilizar para lograrlo. de gol. 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 cada cambio de indicador en el negocio. Para los ingenieros de minería de datos, el pensamiento de Luo Ji no solo refleja el trabajo de análisis relacionado con el negocio, sino que 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 producir visualizaciones de datos que sean simples o complejas según las necesidades reales, pero adecuadas para que las vea la audiencia.
Coordinación y comunicación
Los analistas de datos no solo necesitan poder interpretar los datos, sino que a menudo también necesitan brindar asesoramiento a los gerentes de proyectos y jefes de departamento sobre ciertos puntos de datos, por lo que es necesario Tener una gran capacidad 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.