数据分析师：神话与现实

随着数据分析开始与任何组织的日常运营变得更加相关，熟练数据分析师的职位空缺也飙升至高位。 今天，几乎所有处理大数据的组织几乎一直都在寻找高技能的数据分析师。 然而，随着需求的增长，与之相关的神话也在增长。
例如，人们将数据分析与数学混为一谈——这对他们来说是个大笑。 他们知之甚少，呵呵！
大多数这些神话的出现是因为人们没有意识到数据科学涉及的不同领域，并且经常最终将一个与另一个混淆。 所以，在我们打破流行的神话之前，让我们先谈谈数据分析师，看看他们与数据科学家有什么不同。

数据分析师的角色在很大程度上类似于数据科学家的角色。 唯一的区别是，当组织的数据量和速度超过一定水平时，需要更强大的技能来整理海量的非结构化数据（大数据）以识别问题并提取关键信息时，数据科学家就会出现。
因此，数据分析师的日常任务与数据科学家的任务略有相似——只是规模相对较小。 让我们看看围绕数据分析师的重要职责：

收集数据并建立基础设施

数据分析师工作中最具技术性的方面是正确收集相关数据。 数据收集通常涉及他们与 Web 开发人员或应用程序开发人员合作以优化数据收集。 数据分析师的关键功能之一是简化数据收集并开发自动化和可重用的例程。 分析师在他们的工具包中保留了一些专门的软件和工具来帮助他们实现这一目标。

发现模式

一旦相关数据到位，分析师现在的目标是从数据堆中得出趋势和模式。 成功的数据分析师总是知道如何用数据创建叙述，而发现模式是开始使用它的一种方法。 为了更好地理解数据，分析师首先需要观察数据中的基本模式。
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生成报告

第 2 步中发现的趋势和模式需要传达给团队的其他成员。 为此，分析师需要创建和维护报告——包括内部报告和面向客户的报告。 这些报告最终为管理层提供了有关新趋势以及组织改进领域的见解。 报告必须被下一个决策者理解，因此分析师必须围绕他的报告编造一个故事——以便更容易理解和分析。

与他人合作

尽管“分析师”这个词可能会让你想到一个与公司其他人隔离工作的人，但这远非事实。 这些数据分析师负责理解数据并将结果传达给利益相关者，还负责与其他团队密切合作。 从业务部门了解业务需求到技术团队监控正在收集的数据类型，没有一个领域缺乏数据分析师的专业知识。
值得关注的 4 大数据分析角色

让我们向前迈出一步，打破围绕数据分析师生活的一些神话：

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误区一：数据分析师是数学大师。

这在某个时候可能是正确的，但现在随着更复杂的工具进入市场，没有数学背景的人学习分析的机会比以往任何时候都多。
有许多分析工具可以帮助您入门。 这些工具可以让您更轻松地获取数据，让您完成数据分析的重量级工作。 此外，还有许多资源可以教您数据分析的艺术。 所有这些都需要逻辑思维，而不是数学专业知识。

误区二：分析需要很多时间。

大多数组织选择反对数据分析，认为这会花费太多时间，而且他们几乎没有时间来做实际工作。 但是，这种情况很少见。 一旦确定了指标，您应该密切关注，以及如何在您的工具中跟踪它们，测量这些指标非常快。 您将准确地知道在哪里提取这些以及如何根据这些指标对您的操作进行更改。
虽然，当您尝试回答新问题时，您可能会发现分析数据可能需要更长的时间。 但是，它仍然会比您预期的要少。
成为专家所需的 4 大数据分析技能！

误区 3：分析不会告诉你任何你不知道的事情。

仅仅因为你认为你可以猜到你的竞选活动的命运，就意味着它一定是真的。 每次您的组织运行任何活动时，数据分析师都会分析表现良好的内容类型和渠道。 您在电子邮件营销上的转化率可能与社交媒体营销不同。 这些指标因活动而异，确定任何活动命运的唯一方法实际上是坐下来衡量指标。

误区四：你的公司不够大，不需要任何分析。

任何公司，无论大小，都可以使用数据分析来彻底改革他们的运营。 特别是对于较小的组织，数据分析可以非常方便地了解如何成长——并确定您是否在朝着理想的方向发展。 它还可以帮助您跟踪访问者到潜在客户的转化率和潜在客户到客户的转化率； 这有助于了解漏斗中是否存在不工作的区域，并帮助您决定关注什么。 跟踪您的组织在各种社交媒体渠道上的表现也会让您知道哪些促销渠道/活动适合您。
如果您预算紧张，让我们告诉您，您不需要昂贵的工具即可开始使用。 使用 Google 电子表格或 Excel 来跟踪您的进度也可以无缝地工作。

误区 5：您必须报告每一个指标。

好吧，这完全取决于你。 如果您愿意，您可以将 100% 的时间用于报告您能找到的每一个指标。 有无穷无尽的数据，您可以继续创建用于分析的指标——它将带您进入无限循环。
然而，事实并非如此。 在进行任何分析之前，分析师首先与业务团队坐下来了解有助于确定手头任务的关键指标的确切要求。 他们不需要报告每一个指标，但他们确实需要知道衡量特定问题陈述的基本指标。
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