¿Cuáles son las tareas diarias de un analista de datos?
Recopilación de datos
El primer paso en el trabajo de un analista de datos es la recopilación de datos. Si se trata de datos internos, se pueden recuperar mediante SQL. Si se obtienen datos externos, es difícil garantizar la fiabilidad, autenticidad y exhaustividad de los datos. Entre todos los canales para obtener datos externos, la recopilación de datos en red recibe cada vez más atención. El método más común de recopilación web es obtener datos a través de rastreadores. En comparación, los datos masivos obtenidos al escribir un programa de rastreo son más reales, más completos y más efectivos en la era de Internet rica en información. Si se trata de big data en un sistema distribuido, utilice Hadoop y Apache Spark para la selección y limpieza.
Se puede observar que la mera recopilación de datos requiere el uso de diferentes lenguajes y conocimientos informáticos. Si un analista de datos solo depende de SQL para obtener datos, no es suficiente y gradualmente será eliminado del mercado. Debido a que la base de datos SQL no puede admitir una gran cantidad de tráfico de datos, no puede admitir la recopilación de datos en tiempo real de SparkStreaming.
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Limpieza de datos
La limpieza de datos es una parte indispensable de todo el proceso de análisis de datos, y la calidad de sus resultados está directamente relacionada con el efecto del modelo y la conclusión final. En la práctica, la limpieza de datos suele representar entre el 50% y el 80% del proceso de análisis. Algunas instituciones académicas extranjeras se especializan en estudiar cómo realizar la limpieza de datos y existen muchos libros relacionados. Los datos a procesar se pueden dividir aproximadamente en las siguientes categorías: valores faltantes, valores duplicados, valores atípicos y datos con tipos de datos incorrectos.
Visualización de datos
La visualización de datos consiste en transmitir la información y el conocimiento que aportan los datos de forma precisa, eficiente, concisa y completa. La visualización puede transformar fenómenos de datos invisibles en símbolos gráficos visibles, establecer conexiones y correlaciones con datos complejos y aparentemente inexplicables, descubrir patrones y características y obtener más conocimientos y valores con valor comercial. Después de utilizar gráficos y expresiones apropiados de forma directa, clara e intuitiva, se logra el propósito de dejar que los datos hablen. El cerebro derecho humano puede memorizar imágenes un millón de veces más rápido que el cerebro izquierdo puede memorizar palabras abstractas, razón por la cual la visualización de datos puede profundizar y mejorar la comprensión y la memoria de los datos por parte de la audiencia. Se recomienda Tableau para el análisis de datos comerciales y los datos se pueden visualizar en 5 minutos. ¿Qué tal?
Construcción y planificación de la dirección de datos de la industria
Diferentes industrias y campos tienen diferentes prioridades. Por ejemplo, el campo profesional de Xiaojiu es el negocio, que puede ser estrategia empresarial o marketing. No es fijo y debe desarrollarse según la estrategia de la empresa. Muchas industrias requieren analistas de datos, como las finanzas, la farmacéutica, la biología, la política, la historia, la economía, los medios de comunicación, la logística, la moda, el turismo, la protección del medio ambiente, etc. Si tiene una comprensión completa de un campo y una experiencia profunda en este campo, podrá descubrir y aclarar mejor problemas prácticos al analizar datos y luego, a través del análisis de datos, puede mejorar problemas que estén más en línea con las leyes de desarrollo. de la industria.
Demostración de informes de datos
En opinión de Xiaojiu, el aspecto más valioso de un analista de datos es aportar valor al negocio a través de los datos. Como puente entre la empresa y la TI, la comunicación con las necesidades empresariales es en realidad la principal prioridad del trabajo diario de los analistas de datos. Después de aclarar la dirección del análisis, el análisis del analista de datos puede ser más específico. Si no se comunica bien con la empresa, los analistas de datos comenzarán a arremangarse y trabajar, a menudo sin éxito. También es importante resumir los resultados finales, ya sea PPT, correo electrónico o panel de seguimiento, elija el método de visualización más adecuado para presentar los resultados del análisis al equipo empresarial.
El analista de datos es un concepto amplio, que es diferente del analista de datos empresariales. Los negocios son solo uno de los muchos campos a considerar, tienen una gran demanda y son una de las industrias con salarios relativamente altos. Si cree que un analista de datos sólo es responsable de dar soporte a un determinado negocio de la empresa, ¿qué dicen esos analistas de datos que se dedican a las finanzas, la biología, la macroeconomía y las relaciones internacionales?
Aquí, ¿qué es un analista de datos empresariales? Los analistas que prestan servicios en la empresa se denominan analistas de datos empresariales o analistas de datos empresariales. Puede entenderse como servir a departamentos comerciales como productos, operaciones, marketing y publicidad, y brindar soporte de datos. Como analista de datos comerciales, sus responsabilidades y requisitos laborales se hacen eco entre sí, profundizan en el negocio, comprenden el proceso completo de análisis de datos comerciales y hacen sugerencias a la empresa.
Se puede decir que el análisis de datos es una herramienta, al igual que la estadística, las matemáticas y la tecnología informática... todas armas en nuestro trabajo. No importa qué tipo de arma sea, el objetivo final es mejorar el propio campo, usar armas para encontrar problemas a partir de datos y utilizar el pensamiento analítico para resolver problemas prácticos. Este es el valor de un analista de datos.