作為數(shù)據(jù)領(lǐng)域的專業(yè)人士，我親眼目睹了數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)許多企業(yè)和行業(yè)的深刻影響。這些技術(shù)已經(jīng)促使數(shù)據(jù)分析師的課程發(fā)生轉(zhuǎn)變，除了傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法之外，現(xiàn)在更加強(qiáng)調(diào)理解和利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。這些生成式人工智能工具使高級(jí)分析的訪問變得更加廣泛，即使是那些技術(shù)背景有限的人也能參與數(shù)據(jù)科學(xué)概念。隨著該領(lǐng)域繼續(xù)高速發(fā)展，本文試圖為數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的新的和年輕的專業(yè)人士提供一些建議。
一 數(shù)據(jù)分析師對(duì)業(yè)務(wù)績(jī)效的影響
首先，數(shù)據(jù)分析師在引導(dǎo)公司進(jìn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策方面發(fā)揮著主要作用，尤其是年輕的企業(yè)和非科技公司?；谥庇X或“直覺”做出關(guān)鍵決策的日子已經(jīng)一去不復(fù)返了。在這個(gè)時(shí)代，重點(diǎn)是從數(shù)據(jù)分析中得出的具體證據(jù)。數(shù)據(jù)分析師篩選數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)、模式和相關(guān)性，提供塑造戰(zhàn)略和運(yùn)營(yíng)決策的客觀見解。業(yè)務(wù)決策意味著每一步都有數(shù)據(jù)支持，這減少了猜測(cè)并提高了業(yè)務(wù)策略的準(zhǔn)確性。
數(shù)據(jù)分析不僅限于數(shù)據(jù)報(bào)告。數(shù)據(jù)分析師是動(dòng)態(tài)問題解決者。您的工作是主動(dòng)剖析并進(jìn)行深入分析，以發(fā)現(xiàn)潛在的挑戰(zhàn)。這種前瞻性思維能夠預(yù)測(cè)未來趨勢(shì)并提出管理風(fēng)險(xiǎn)或利用新機(jī)遇的策略。這會(huì)導(dǎo)致一家企業(yè)不僅能夠?qū)ψ兓龀龇磻?yīng)，而且領(lǐng)先一步，準(zhǔn)備好適應(yīng)不斷變化的市場(chǎng)環(huán)境并蓬勃發(fā)展。
此外，數(shù)據(jù)分析師擅長(zhǎng)識(shí)別數(shù)據(jù)集中的趨勢(shì)和模式。這項(xiàng)技能對(duì)于預(yù)測(cè)未來的行為、結(jié)果和場(chǎng)景至關(guān)重要。認(rèn)識(shí)到這些模式使企業(yè)能夠預(yù)測(cè)市場(chǎng)的變化、消費(fèi)者偏好的變化或新出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)。這種遠(yuǎn)見對(duì)于戰(zhàn)略規(guī)劃來說非常寶貴，可以讓公司主動(dòng)調(diào)整路線。此外，他們的職責(zé)還包括通過開發(fā)和監(jiān)控關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)(KPI)和指標(biāo)來衡量和改進(jìn)績(jī)效。這種嚴(yán)格的跟蹤可以清楚地了解業(yè)務(wù)流程效率、活動(dòng)有效性以及戰(zhàn)略成功或缺點(diǎn)，從而提供持續(xù)改進(jìn)的路線圖。
最后，在競(jìng)爭(zhēng)激烈的商業(yè)環(huán)境中，數(shù)據(jù)分析師的角色對(duì)于保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)至關(guān)重要。通過對(duì)市場(chǎng)趨勢(shì)和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手?jǐn)?shù)據(jù)的細(xì)致分析，可以挖掘新機(jī)會(huì)、評(píng)估潛在威脅并制定創(chuàng)新戰(zhàn)略。
數(shù)據(jù)專業(yè)人員的類型
數(shù)據(jù)分析師主要專注于提取業(yè)務(wù)洞察和報(bào)告以幫助決策。該角色需要對(duì)數(shù)據(jù)可視化有深入的了解，以便有效地傳達(dá)研究結(jié)果，并使用敘述技術(shù)來闡明數(shù)據(jù)背后的敘述。數(shù)據(jù)分析師通常擁有扎實(shí)的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)，這對(duì)于準(zhǔn)確分析和解釋數(shù)據(jù)非常重要。
數(shù)據(jù)科學(xué)家需要更廣泛的技能，不僅包括數(shù)據(jù)分析師的核心技能，還包括實(shí)驗(yàn)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)建模的高級(jí)熟練程度。他們擅長(zhǎng)創(chuàng)建預(yù)測(cè)模型并進(jìn)行徹底的測(cè)試以開發(fā)新的見解和算法。
數(shù)據(jù)工程師強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)管道和數(shù)據(jù)庫(kù)管理。他們的主要重點(diǎn)是數(shù)據(jù)的部署和運(yùn)營(yíng)管理，確保數(shù)據(jù)可訪問、可靠且格式化，以便數(shù)據(jù)分析師和科學(xué)家進(jìn)行分析。
機(jī)器學(xué)習(xí)工程師專門負(fù)責(zé)使機(jī)器學(xué)習(xí)模型可操作。他們的技能專注于ML操作(MLOps)和部署，專注于將ML模型集成到生產(chǎn)環(huán)境中以實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化和改進(jìn)。
二 需要的技術(shù)技能
作為數(shù)據(jù)分析師，您的角色需要一系列的技術(shù)技能。它始于堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，而統(tǒng)計(jì)學(xué)是解釋數(shù)據(jù)的基本工具。當(dāng)開始數(shù)據(jù)分析工作時(shí)，熟練掌握MicrosoftExcel和SQL等工具將有助于有效管理和分析數(shù)據(jù)。隨著數(shù)據(jù)日益復(fù)雜，有必要全面了解機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和人工智能(AI)。當(dāng)然還需要深入研究大數(shù)據(jù)，制定算法來處理大型數(shù)據(jù)集，不僅提取答案，還提取預(yù)測(cè)見解和戰(zhàn)略遠(yuǎn)見。
1.微軟Excel
扎實(shí)的MicrosoftExcel工作知識(shí)是基礎(chǔ)。它通常是我們遇到的第一個(gè)工具，并作為數(shù)據(jù)操作的入門平臺(tái)。在Excel中，將執(zhí)行創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表等任務(wù)，這有助于匯總大型數(shù)據(jù)集，并進(jìn)行初步分析以揭示基本見解。您會(huì)發(fā)現(xiàn)在Excel中快速排序、篩選和查找數(shù)據(jù)的能力對(duì)于日常任務(wù)是不可或缺的。無論您是驗(yàn)證數(shù)據(jù)質(zhì)量還是探索新數(shù)據(jù)集，Excel的函數(shù)和公式都是識(shí)別異常和提取初步見解的第一道防線。它是一個(gè)跳板，使您能夠在深入研究更高級(jí)的分析工具之前測(cè)試?yán)碚摵图僭O(shè)。
2.數(shù)據(jù)清理和準(zhǔn)備
更深入地研究數(shù)據(jù)，您將花費(fèi)大量時(shí)間進(jìn)行數(shù)據(jù)清理和準(zhǔn)備。這就是您的分析敏銳度發(fā)揮作用的地方，因?yàn)槟梢越鉀Q不一致和丟失數(shù)據(jù)的問題，從而將數(shù)據(jù)集細(xì)化為強(qiáng)大的分析形式。這個(gè)過程需要對(duì)細(xì)節(jié)的一絲不茍和系統(tǒng)化的方法，以確保一旦您使用更先進(jìn)的工具和技術(shù)，您的數(shù)據(jù)就盡可能準(zhǔn)確和可靠。您在這里開發(fā)的技能可以跨工具和技術(shù)轉(zhuǎn)移，形成一套多功能技能，無論您在職業(yè)生涯后期發(fā)現(xiàn)自己處于哪種特定的分析軟件或環(huán)境中，都可以為您服務(wù)。準(zhǔn)備數(shù)據(jù)是為了確保剩下的數(shù)據(jù)能夠講述潛在模式和關(guān)系的真實(shí)故事。
3.數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)
熟練掌握數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)對(duì)于準(zhǔn)確解釋數(shù)據(jù)是必不可少的。您經(jīng)常需要應(yīng)用高級(jí)統(tǒng)計(jì)方法來分析和理解數(shù)據(jù)集。這包括使用回歸分析、假設(shè)檢驗(yàn)和預(yù)測(cè)建模等技術(shù)。您的角色不僅包括理解這些方法，還包括知道何時(shí)以及如何適當(dāng)?shù)貞?yīng)用它們。使用這些技術(shù)可以從數(shù)據(jù)中提取有意義的模式和關(guān)系，這對(duì)于做出明智的決策至關(guān)重要。
統(tǒng)計(jì)學(xué)的重點(diǎn)是解釋所提供的敘述性數(shù)據(jù)并認(rèn)識(shí)到分析的局限性。它需要確定結(jié)果的重要性并確認(rèn)解釋依賴于可靠的統(tǒng)計(jì)證據(jù)。您執(zhí)行徹底統(tǒng)計(jì)分析的技能支持您的見解的可信度，將其確立為您分析技能的基本要素。了解這個(gè)領(lǐng)域可以幫助您避免常見錯(cuò)誤，例如偏見或誤解數(shù)據(jù)趨勢(shì)。例如，理解p值是該領(lǐng)域的基礎(chǔ)，因?yàn)樗兄诖_定您的發(fā)現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)顯著性，從而為您的工作增加一層精確度。
4.數(shù)據(jù)可視化
作為數(shù)據(jù)分析師，將復(fù)雜的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為視覺故事是工具包的關(guān)鍵部分。利用各種數(shù)據(jù)可視化軟件，例如Tableau或MicrosoftPowerBI，您可以將數(shù)字和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖表、圖形和儀表板，這些圖表、圖形和儀表板不僅信息豐富，而且引人入勝。當(dāng)您創(chuàng)建可視化時(shí)，您正在將抽象且通常令人費(fèi)解的原始數(shù)據(jù)世界轉(zhuǎn)換為即使對(duì)于那些沒有技術(shù)背景的人來說也可以立即理解的格式。
這里的挑戰(zhàn)在于為數(shù)據(jù)選擇正確的可視化類型。餅圖、折線圖、熱圖、散點(diǎn)圖-每一種都有特定的用例，您的工作是將數(shù)據(jù)與最合適的視覺格式相匹配。
這個(gè)過程涉及對(duì)色彩理論、布局和設(shè)計(jì)原理的理解，使可視化不僅準(zhǔn)確而且直觀易懂。請(qǐng)記住，數(shù)據(jù)可視化的最終目標(biāo)是使決策者能夠快速有效地掌握復(fù)雜的概念和數(shù)據(jù)衍生的見解。這是一項(xiàng)需要?jiǎng)?chuàng)造性和分析性思維的技能，確保數(shù)據(jù)不僅能說話，而且能清晰地說話。
5.數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)
您的職責(zé)包括檢索、更新和操作數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)。這涉及編寫高效且準(zhǔn)確的SQL查詢。深入了解數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)、其架構(gòu)設(shè)計(jì)和交互技術(shù)對(duì)于有效執(zhí)行這些任務(wù)非常重要。
SQL是數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言。您對(duì)SQL的熟練程度使您能夠提取和操作數(shù)據(jù)，并且了解不同查詢類型的細(xì)微差別（無論您正在處理簡(jiǎn)單的SELECT語(yǔ)句還是復(fù)雜的JOIN）都是您日常工作的一部分。這包括優(yōu)化查詢性能以及維護(hù)數(shù)據(jù)完整性和一致性。此外，熟悉數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)原則和規(guī)范化也是必要的。這些原則有助于數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)數(shù)據(jù)的有效組織。在某些情況下，責(zé)任延伸到數(shù)據(jù)庫(kù)維護(hù)和管理，以確保數(shù)據(jù)始終可訪問且準(zhǔn)確。
6.數(shù)據(jù)分析與探索
數(shù)據(jù)分析和探索涉及深入研究數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)為業(yè)務(wù)決策提供信息的模式、異?；蜈厔?shì)。有效的數(shù)據(jù)探索需要在技術(shù)知識(shí)和好奇心之間取得平衡。您需要提出正確的問題，并熟練使用各種數(shù)據(jù)可視化工具（例如PcitcABCD），以易于理解的方式展示您的發(fā)現(xiàn)。您工作的這方面是科學(xué)與藝術(shù)的結(jié)合——應(yīng)用分析技術(shù)的科學(xué)和在商業(yè)環(huán)境中解釋研究結(jié)果的藝術(shù)。
這項(xiàng)工作涉及各種數(shù)據(jù)探索技術(shù)，例如細(xì)分和同期群分析，這有助于理解業(yè)務(wù)的不同方面。您將使用這些平臺(tái)來執(zhí)行從簡(jiǎn)單的描述性統(tǒng)計(jì)到復(fù)雜的預(yù)測(cè)模型的各種任務(wù)。
7.計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言
最終，你會(huì)來到這里。如果你想獲得“數(shù)據(jù)分析師”的頭銜，這是沒有商量余地的。當(dāng)您想要處理雜亂、非結(jié)構(gòu)化且不斷變化的現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù)時(shí)，R、Python甚至JavaScript等計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言都是重要的技術(shù)。Python以其簡(jiǎn)單性和大量的庫(kù)在數(shù)據(jù)分析中特別受歡迎，其任務(wù)范圍從數(shù)據(jù)操作到機(jī)器學(xué)習(xí)。R因其統(tǒng)計(jì)分析功能而備受推崇，使其成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的首選。JavaScript雖然在數(shù)據(jù)分析中不像R或Python那樣常見，但其在大規(guī)模數(shù)據(jù)環(huán)境和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理中的性能很有價(jià)值。
學(xué)習(xí)編程，就像任何技能一樣，涉及到一個(gè)既令人興奮又充滿挑戰(zhàn)的學(xué)習(xí)曲線。具體編碼，是一項(xiàng)通過堅(jiān)持和實(shí)踐而發(fā)展的技能。當(dāng)你踏上這條道路時(shí)，最初的“好吧，這看起來很有趣”的興奮可能很快就會(huì)遇到數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的復(fù)雜性。面對(duì)挑戰(zhàn)是這個(gè)過程的正常部分，所以當(dāng)你遇到“不……”的時(shí)刻或者你的分析思維需要一些刺激時(shí)，請(qǐng)毫不猶豫地向同行甚至人工智能導(dǎo)師（例如ChatGPT）尋求幫助。當(dāng)您盯著滿是代碼的屏幕但沒有任何效果時(shí)，請(qǐng)花點(diǎn)時(shí)間退一步問：“我可以從這個(gè)錯(cuò)誤中學(xué)到什么？“每個(gè)錯(cuò)誤都是加深您解決問題和編程技能的機(jī)會(huì)。給自己留出實(shí)驗(yàn)和失敗的空間，因?yàn)槟遣攀钦嬲龑W(xué)習(xí)發(fā)生的地方！對(duì)我來說，學(xué)習(xí)編碼就是學(xué)習(xí)如何有效地學(xué)習(xí)，適應(yīng)新的挑戰(zhàn)，并將有限的知識(shí)應(yīng)用到一個(gè)非常復(fù)雜的領(lǐng)域。一般來說，這是無價(jià)的技能，尤其是在數(shù)據(jù)分析的各個(gè)方面。
8.數(shù)據(jù)管理
數(shù)據(jù)管理集中在兩個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域：數(shù)據(jù)的質(zhì)量和安全性。質(zhì)量是指數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和可靠性，需要實(shí)施流程以及持續(xù)的改進(jìn)和驗(yàn)證周期，以確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、糾正錯(cuò)誤并保持各種數(shù)據(jù)源的一致性。另一方面，數(shù)據(jù)安全是指保護(hù)數(shù)據(jù)免遭未經(jīng)授權(quán)的訪問和破壞。這一責(zé)任需要了解數(shù)據(jù)保護(hù)法律和政策并實(shí)施訪問控制和加密等安全措施。在此角色中，您在保護(hù)敏感信息方面負(fù)有重大責(zé)任。您管理這些數(shù)據(jù)方面的技能不僅可以保持分析的完整性，還可以維護(hù)您的組織對(duì)其利益相關(guān)者的信任。
9.人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)
在不斷發(fā)展的數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，您對(duì)人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的熟悉程度越來越重要。這包括構(gòu)建和實(shí)施人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的充滿挑戰(zhàn)和回報(bào)的道路，這些算法識(shí)別模式并從數(shù)據(jù)中獲取見解。您應(yīng)該至少了解機(jī)器學(xué)習(xí)的核心原理，以便能夠?yàn)槭诸^的數(shù)據(jù)選擇合適的模型，并微調(diào)這些模型以獲得最佳性能。您的工作可能涉及用于預(yù)測(cè)建模的監(jiān)督學(xué)習(xí)或用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏模式的無監(jiān)督學(xué)習(xí)。
AI和ML使您能夠處理超越傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法的大規(guī)模復(fù)雜數(shù)據(jù)分析任務(wù)。它們實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)分析過程的自動(dòng)化，從而可以更有效、更準(zhǔn)確地處理更大的數(shù)據(jù)集
10.大數(shù)據(jù)分析工具
大多數(shù)公司都在處理大數(shù)據(jù)集。這是您想要開始使用ApacheHadoop和ApacheSpark等工具的地方，因?yàn)槟鷮⑻幚泶罅拷Y(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這些工具旨在有效地處理傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)無法處理的龐大數(shù)據(jù)集。
例如，ApacheHadoop使用分布式文件系統(tǒng)，允許跨計(jì)算機(jī)集群處理大型數(shù)據(jù)集。它以其穩(wěn)健性和可擴(kuò)展性而聞名，使您能夠處理PB級(jí)的數(shù)據(jù)。與此同時(shí)，ApacheSpark因其數(shù)據(jù)處理速度而聞名，尤其是在復(fù)雜的迭代算法和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方面。它是一種高級(jí)分析引擎，支持廣泛的數(shù)據(jù)處理任務(wù)，從批處理到實(shí)時(shí)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)。
二 需要的軟技能
技術(shù)技能無疑很重要，但軟技能在數(shù)據(jù)分析師角色中的重要性同樣不可否認(rèn)。作為數(shù)據(jù)分析師，您的技術(shù)專業(yè)知識(shí)需要輔以一系列人際交往和認(rèn)知能力。這些軟技能使您能夠有效地傳達(dá)您的發(fā)現(xiàn)、與團(tuán)隊(duì)成員協(xié)作并在組織內(nèi)推動(dòng)有影響力的決策。它們是微妙而強(qiáng)大的驅(qū)動(dòng)因素，可以增強(qiáng)您駕馭數(shù)據(jù)復(fù)雜性及其在業(yè)務(wù)環(huán)境中的影響的能力。
關(guān)注細(xì)節(jié)很重要，因?yàn)閿?shù)據(jù)中的小錯(cuò)誤可能會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的誤解。充分了解您的行業(yè)可以幫助您將您的發(fā)現(xiàn)放在正確的背景下。隨著人工智能的最新進(jìn)步，講述數(shù)據(jù)故事已成為一項(xiàng)越來越重要的技能，它使您能夠以易于理解且引人入勝的方式呈現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)。您解決問題的能力將在應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)分析挑戰(zhàn)時(shí)受到考驗(yàn)。培養(yǎng)批判性和好奇心可以鼓勵(lì)質(zhì)疑假設(shè)、探索新觀點(diǎn)以及發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的見解，從而使您受益匪淺。這些軟技能完善了您的個(gè)人資料，使您成為一名高效的數(shù)據(jù)分析師。
1.業(yè)務(wù)和領(lǐng)域知識(shí)
您作為數(shù)據(jù)分析師的效率會(huì)因您的業(yè)務(wù)和領(lǐng)域知識(shí)而顯著增強(qiáng)。當(dāng)您想要彌合原始數(shù)據(jù)和戰(zhàn)略業(yè)務(wù)決策之間的差距時(shí)，這些知識(shí)是相關(guān)的。它涉及了解您所從事的行業(yè)，包括其挑戰(zhàn)、競(jìng)爭(zhēng)格局、客戶行為和市場(chǎng)趨勢(shì)。當(dāng)您掌握這些知識(shí)時(shí)，您不僅可以處理數(shù)字，更重要的是，您可以根據(jù)特定的業(yè)務(wù)環(huán)境來解釋它們。
2.探索的愿望
這種學(xué)習(xí)和探索的內(nèi)在愿望促使您更深入地研究數(shù)據(jù)、提出問題并尋找解決問題的新方法。您的好奇心引導(dǎo)您探索不熟悉的數(shù)據(jù)集，嘗試新的分析技術(shù)，并不斷尋找新的學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)。
這種對(duì)知識(shí)的不懈追求促使您跟上數(shù)據(jù)科學(xué)的最新趨勢(shì)，嘗試新興工具和技術(shù)，并不斷提高您的分析技能。正是這種特質(zhì)使您能夠發(fā)現(xiàn)隱藏的模式、發(fā)現(xiàn)新興趨勢(shì)并產(chǎn)生創(chuàng)新的想法。數(shù)據(jù)分析的好奇心在于利用數(shù)據(jù)的力量來探索未知并發(fā)現(xiàn)新的可能性。它可以讓您的作品保持新鮮感、相關(guān)性和影響力。
3.注重細(xì)節(jié)
您對(duì)細(xì)節(jié)的敏銳洞察力確保您獲得的見解基于準(zhǔn)確、可靠的數(shù)據(jù)。在向利益相關(guān)者展示數(shù)據(jù)結(jié)果時(shí)，這項(xiàng)技能尤其重要，即使是很小的錯(cuò)誤也可能導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)論或業(yè)務(wù)決策。從本質(zhì)上講，對(duì)細(xì)節(jié)的關(guān)注是為了保持?jǐn)?shù)據(jù)分析過程的完整性，確保考慮到每一條信息并解決每個(gè)潛在的陷阱。這項(xiàng)技能使您能夠提供精確且值得信賴的分析，從而增強(qiáng)您的工作在同事和更廣泛的組織眼中的價(jià)值和可信度。
4.解決問題
你不可避免地會(huì)遇到挑戰(zhàn)和障礙。歡迎來到游戲??您經(jīng)常需要批判性和創(chuàng)造性地思考，以克服數(shù)據(jù)不一致、軟件限制或資源限制等問題。解決問題有時(shí)就是救火??和制定快速解決方案，但最終您需要考慮有效、可持續(xù)的解決方案，以提高工作的整體質(zhì)量。
解決問題包括分析情況、確定問題的根本原因以及集思廣益潛在的解決方案。它涉及適應(yīng)性、隨機(jī)思考以及以創(chuàng)新方式應(yīng)用您的技術(shù)知識(shí)。
5.批判性思維
批判性思維是邏輯和系統(tǒng)解決問題的關(guān)鍵技能。作為數(shù)據(jù)分析師，您的工作不僅涉及收集和分析數(shù)據(jù)，還涉及質(zhì)疑其來源、了解其局限性并以細(xì)致入微的方式解釋結(jié)果。批判性思維使您能夠辨別數(shù)據(jù)的質(zhì)量，識(shí)別數(shù)據(jù)源或方法中的偏差，并評(píng)估數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)結(jié)論的有效性。這項(xiàng)技能是超越數(shù)字來理解它們代表什么和不代表什么。
你應(yīng)該不斷地問“為什么？”之類的問題。和“如果呢？”。這種分析思維可以幫助您做出明智的決策，確保您的分析不僅準(zhǔn)確，而且相關(guān)且可靠。數(shù)據(jù)分析中的批判性思維并不是要找到您期望看到的內(nèi)容。這是關(guān)于揭示數(shù)據(jù)揭示的真相。
6.數(shù)據(jù)講故事
數(shù)據(jù)講故事是為了讓復(fù)雜的信息變得易于理解和吸引人。當(dāng)面對(duì)原始數(shù)據(jù)時(shí)，您的受眾可能很難理解其重要性。通過講故事，您可以將復(fù)雜的信息提煉成引人入勝、易于理解的格式。例如，精心設(shè)計(jì)的信息圖表比雜亂的電子表格更能有效地傳達(dá)故事。當(dāng)您以敘述的方式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)時(shí)，它就會(huì)變得具有相關(guān)性，并對(duì)觀眾產(chǎn)生更重大的影響。
杰出的數(shù)據(jù)故事講述者擁有獨(dú)特的特質(zhì)，可以提升他們的工作水平。首先，他們了解受眾，根據(jù)他們的理解水平和興趣定制敘事。例如，在與業(yè)務(wù)主管交談時(shí)，他們會(huì)避免技術(shù)細(xì)節(jié)，而是選擇相關(guān)的示例。他們還強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的含義，關(guān)注“原因”而不僅僅是顯示數(shù)字。此外，他們熟練地使用可視化，選擇圖表和圖形來增強(qiáng)他們的敘述而不引起混亂。
在推進(jìn)故事講述時(shí)，請(qǐng)考慮數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)。以交互方式將數(shù)據(jù)集成到視覺效果中，例如使用熱圖進(jìn)行網(wǎng)站流量分析。講故事的人還應(yīng)該采用各種技巧來吸引觀眾，例如制造懸念或添加引文或案例研究等人文元素。擁抱技術(shù)也是關(guān)鍵，創(chuàng)造性地使用數(shù)據(jù)可視化工具、演示軟件，甚至生成人工智能（例如旅程中的傳播模型）來制作引人入勝的動(dòng)態(tài)故事。這種先進(jìn)的方法確保敘述不僅內(nèi)容豐富，而且能引起觀眾的深刻共鳴。
三 人工智能會(huì)取代數(shù)據(jù)分析師嗎
自2022年GitHubCopilot和ChatGPT推出以來，人工智能是否會(huì)取代數(shù)據(jù)分析師的問題一直是人們廣泛關(guān)注和爭(zhēng)論的話題。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的引入導(dǎo)致了工作角色和行業(yè)的變革。做法。從制造業(yè)到客戶服務(wù)等行業(yè)的歷史證據(jù)表明，技術(shù)往往會(huì)改變角色，而不是徹底取代它們。在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域也觀察到同樣的模式。
在數(shù)據(jù)分析的背景下，人工智能主要是一種增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析師能力的工具，而不是取代他們。例如，人工智能可以自動(dòng)執(zhí)行日常任務(wù)，例如數(shù)據(jù)清理、預(yù)處理，甚至數(shù)據(jù)分析的某些元素。然而，人工智能缺乏復(fù)制人類細(xì)致入微的創(chuàng)造力、戰(zhàn)略思維和對(duì)復(fù)雜的業(yè)務(wù)問題的理解能力的能力。這些是人類數(shù)據(jù)分析師擅長(zhǎng)并做出重大貢獻(xiàn)的領(lǐng)域。
此外，麥肯錫全球研究院的一份報(bào)告表明，雖然人工智能可以接管某些任務(wù)，但它也創(chuàng)造了新的角色并需要新的技能。數(shù)據(jù)分析師的角色正在不斷發(fā)展，包括與人工智能一起工作，使用這些工具來增強(qiáng)分析過程，并專注于更高階的任務(wù)。例如，人工智能可以快速處理和分析大型數(shù)據(jù)集，但基于這些分析的解釋、決策和策略制定仍然是以人為中心的任務(wù)。
為什么數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該擁抱人工智能
人工智能與數(shù)據(jù)分析的集成改變了分析師的工作方式，使他們能夠專注于數(shù)據(jù)解釋和決策的更復(fù)雜和更具戰(zhàn)略性的方面。
日常任務(wù)的效率：人工智能最顯著的優(yōu)勢(shì)是它能夠自動(dòng)執(zhí)行日常和耗時(shí)的任務(wù)。例如，人工智能算法可以快速清理和預(yù)處理數(shù)據(jù)，如果手動(dòng)完成，這一過程將花費(fèi)數(shù)小時(shí)。
創(chuàng)新的數(shù)據(jù)解釋：人工智能不僅可以處理數(shù)據(jù)，還可以幫助解釋數(shù)據(jù)。使用OpenAI的ChatGPT或Google的BERT等自然語(yǔ)言處理(NLP)工具，分析師可以從社交媒體帖子或客戶評(píng)論等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取有意義的見解，否則很難進(jìn)行分析。
數(shù)據(jù)合成：生成式人工智能可以創(chuàng)建模仿現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù)的合成數(shù)據(jù)集，使分析師能夠在安全且受控的環(huán)境中測(cè)試假設(shè)和模型。這促進(jìn)了創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)并降低了真實(shí)數(shù)據(jù)出錯(cuò)的風(fēng)險(xiǎn)。
新興的職業(yè)機(jī)會(huì)：數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的人工智能革命正在創(chuàng)造新的職業(yè)道路。人工智能數(shù)據(jù)分析師或人工智能戰(zhàn)略顧問等職位正在興起，它們將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析與人工智能專業(yè)知識(shí)相結(jié)合。這些角色在金融、醫(yī)療保健和電子商務(wù)等行業(yè)至關(guān)重要，在這些行業(yè)中，大規(guī)模數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)建模相結(jié)合可推動(dòng)關(guān)鍵業(yè)務(wù)決策。
人工智能在數(shù)據(jù)分析中的集成代表了數(shù)據(jù)分析師的角色和技能的重大轉(zhuǎn)變。我相信，分析師應(yīng)該在職業(yè)生涯的早期就開始使用生成式人工智能來加速他們的學(xué)習(xí)和發(fā)展，同時(shí)保持對(duì)基本原理的批判性認(rèn)識(shí)。生成人工智能，就像人類一樣，能夠產(chǎn)生偏見或產(chǎn)生錯(cuò)誤的解釋或信息。
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