数据分析职业：终极指南 [2022]

随着数据成为技术的核心，数据分析在过去几年中获得了极大的普及，并已成为市场上的热门话题。 随着每天产生数十亿的数据，对具有正确技能和知识的数据分析师的需求将不断增加。 根据哈佛商业评论，数据科学是 21 世纪最性感的工作。

从事分析事业对所有背景的人来说都是有希望的，并且有无数个跨越多个行业的机会供您探索。 根据IBM 和 Burning Glass的见解，到 2020 年，美国数据分析师的职位数量将增加到 2,720,000 个。如果您想了解数据分析师是谁、他们的工作以及如何制定数据分析师，请继续阅读本文。成功的分析事业。

数据分析职业：数据分析师做什么？

数据分析师收集、处理和分析来自各种来源的大量数据，以找到有意义的模式和见解，识别相关问题，做出预测，并将信息转换为解决方案，以帮助组织进行决策。 用通俗的话来说，数据分析师将原始数据转换为有意义的信息，以便组织可以使用它们来发展业务。 他们准备他们的发现的视觉表示（图表、图表、报告），以使其他人易于理解。

日常数据分析师的角色可能会根据他们所从事的行业或领域而有所不同。在某些组织中，分析师还负责为整个组织的各个部门设计仪表板、维护数据库和系统。 数据分析师还可能与公司内的关键利益相关者、高层管理人员或其他团队合作。 其中包括 IT、财务和数据库基础设施，以确定业务目标并提供调查结果以实现其目标。

为什么我应该从事数据分析的职业？

根据LinkedIn 劳动力报告，从 2015 年到 2018 年，对数据分析师的需求呈指数增长。除了需求之外，多样性还使他们很容易适应大多数行业，如金融、教育、政府部门、医疗保健、IT、网络、等等。

以下列出了一些可以帮助您选择数据分析作为职业的原因：

1. 高需求——在正确使用数据之前不会使用数据。 为了将原始和非结构化数据转化为有意义的见解，公司正在不断招募具备使用高级工具的正确知识并精通编程语言的专业人员来设计可以处理大量数据集的软件。

2. 入门级的高薪和优秀的福利——数据分析师在市场上是有限的，即使是入门级的数据分析师在行业中的薪酬也非常高。 不可否认，数据分析是收入最高的工作之一。

数据分析师的薪水还取决于教育水平、候选人的经验、他们工作的行业、地点、技能和证书。

3. 数据分析师专业人员的短缺——如上所述，对数据分析师的需求非常强烈，但拥有执行任务所需技能和知识的专业人员非常有限。 这为您在该领域的职业生涯提供了大量机会。

4. 多样化的角色——基于多年的经验和技能，数据分析师专业人员总是面临着多样化的角色和责任。 有许多角色可供您选择。 您需要做的就是确定您的优势，您擅长什么以及您到底想做什么。

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数据分析职业：成为数据分析师需要哪些技能？

1. 编程语言

首先，要成为数据分析专家，您必须对至少一种编程语言有扎实的了解。 然而，掌握一种以上的语言会让你变得更加多才多艺，并增加你获得高薪的机会。 数据分析师使用的一些语言是 python、R、Excel 和 SQL。 趋势随着技术不断变化，但逻辑始终如一。 如果您专注于算法和它们背后的基础知识以保持最新状态，那将是最好的。

2. 沟通技巧

从数据分析中收集的见解被公司内的多个部门使用以帮助决策。 因此，对于数据分析师来说，以易于广大受众理解的方式传达他们的发现至关重要。 强大的演讲和沟通技巧是成功的关键。

3. 数据库知识

作为一名数据分析师，您可能必须在后端工作，在其中设计数据仓库以将来自多个来源的大量数据存储在一个地方。 您必须具备强大的数据库和数据库查询语言知识才能查询数据库以从不同的表中提取信息以进行进一步分析。

4. 数据清洗和解释

一个人应该拥有强大的数据挖掘知识和先进的统计技术来清理和提取非结构化数据。

5.分析思维和解决问题的方法

跳出框框思考、保持创造性思维和解决问题的方法是优秀分析师的关键属性。 它可以帮助您提出相关且有趣的研究问题，并在公司的主要利益相关者之间建立良好的回购。

数据分析师执行的任务是什么？

到目前为止，您应该对谁是数据分析师以及他们的工作有一个公平的了解。 让我们深入了解他们日常执行的核心职责：

1. 收集和处理数据

数据分析师从多个来源收集数据，清理数据，然后将其置于良好状态。 收集的数据用于识别趋势和模式，以预测预测和洞察力。 他们利用不同的工具来完成这项任务。

2. 识别趋势和模式

数据分析师有助于决策，这在组织的成功中起着重要作用。 他们将原始和非结构化数据转化为有意义的信息，以预测未来的预测、确定前几个季度出现的问题以及必须添加哪些新目标才能产生更多销售额。 他们应该具有分析、创造性和解决问题的心态，以提供对业务有益的建议。

3. 准备报告以记录调查结果

数据分析师发现的见解只有在正确的上下文中传达给受众之前是无用的。 因此，数据分析师最重要的职责是使用流程图、图形、条形图、饼图、图表、表格等准备报告，以便人们可以轻松地使用发现。 数据分析师总是确定他/她的受众，以准备每个决策者都能理解的报告。

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您应该如何开始数据分析的职业生涯？

1.选择合适的角色

如上所述，数据科学领域非常多样化，机会无穷无尽。 您必须对当前的技术趋势、数据分析师如何推动业务决策、需求工具以及数据科学如何塑造未来有深入的了解，才能很好地了解您所做的事情并与您所在的组织一起发展。

与关键利益相关者保持联系，高层管理人员将帮助您实现同样的目标。 不要犹豫，提出正确的问题，以了解数据分析师的不同角色。 这将帮助您确定最适合您的技能和要求的角色。

2. 参加科学文凭或认证课程

了解您需要扮演的角色，并从该领域的专家那里获得适当的指导和指导。 您必须使您的技能和知识与您需要执行的角色保持同步。 更进一步，参加 PG 文凭或认证课程，以更好地履行职责并增强知识。

3. 学习编码：选择一种编程语言。

您必须掌握一门编程语言才能成为数据分析专家。 Python 和 R 是最流行的语言。 选择你熟悉的语言并学习，直到你能熟练掌握它。

4. 加入数据分析师社区和论坛

这是最重要的步骤之一，但经常被忽视。 您必须加入数据科学论坛、社区小组或积极参与技术讨论，以了解正在发生的事情、数据分析如何塑造业务目标等。

5. 提高你的沟通技巧

如果您拥有丰富的知识，但不知道将其传达给其他人怎么办。 观看视频或参加课程以提高您的演讲和沟通技巧。 学习不同的工具，以方便、直观地向组织的主要利益相关者展示您的发现。

获得世界顶尖大学的数据科学认证。 学习行政 PG 课程、高级证书课程或硕士课程，以加快您的职业生涯。

6.注重实际应用

不要只看理论，还要把知识用于检验。 开始开发可以在更短的时间内完成工作并以更少的编码整理来自多个来源的数据的应用程序。 您还可以参加一些自由职业项目来处理不同的数据集。

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结论

作为薪酬最高的工作之一，数据分析师在世界各地都有巨大的需求。 在需求稳步上升的地方，没有足够的资源来满足需求。 这种短缺在全球范围内都可以看到。 由于数据在企业的成功中起着至关重要的作用，因此公司最需要聘请能够解释这些数据并将其充分利用的专业人员。

这种冲动导致了分析师角色的转变。 随着时间的推移，数据分析师的角色变得越来越复杂。 因此，分析师必须不断地学习新的工具、方法和技术，才能正确地完成任务。 具有机器学习、编程语言和高级工具知识的优秀分析师可以统治大数据的海洋，并成为企业的重要资产。

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