數據分析師：神話與現實

隨著數據分析開始與任何組織的日常運營變得更加相關，熟練數據分析師的職位空缺也飆升至高位。 今天，幾乎所有處理大數據的組織幾乎一直都在尋找高技能的數據分析師。 然而，隨著需求的增長，與之相關的神話也在增長。
例如，人們將數據分析與數學混為一談——這對他們來說是個大笑。 他們知之甚少，呵呵！
大多數這些神話的出現是因為人們沒有意識到數據科學涉及的不同領域，並且經常最終將一個與另一個混淆。 所以，在我們打破流行的神話之前，讓我們先談談數據分析師，看看他們與數據科學家有什麼不同。

數據分析師的角色在很大程度上類似於數據科學家的角色。 唯一的區別是，當組織的數據量和速度超過一定水平時，需要更強大的技能來整理海量的非結構化數據（大數據）以識別問題並提取關鍵信息時，數據科學家就會出現。
因此，數據分析師的日常任務與數據科學家的任務略有相似——只是規模相對較小。 讓我們看看圍繞數據分析師的重要職責：

收集數據並建立基礎設施

數據分析師工作中最具技術性的方面是正確收集相關數據。 數據收集通常涉及他們與 Web 開發人員或應用程序開發人員合作以優化數據收集。 數據分析師的關鍵功能之一是簡化數據收集並開發自動化和可重用的例程。 分析師在他們的工具包中保留了一些專門的軟件和工具來幫助他們實現這一目標。

發現模式

一旦相關數據到位，分析師現在的目標是從數據堆中得出趨勢和模式。 成功的數據分析師總是知道如何用數據創建敘述，而發現模式是開始使用它的一種方法。 為了更好地理解數據，分析師首先需要觀察數據中的基本模式。
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生成報告

第 2 步中發現的趨勢和模式需要傳達給團隊的其他成員。 為此，分析師需要創建和維護報告——包括內部報告和麵向客戶的報告。 這些報告最終為管理層提供了有關新趨勢以及組織改進領域的見解。 報告必須被下一個決策者理解，因此分析師必須圍繞他的報告編造一個故事——以便更容易理解和分析。

與他人合作

儘管“分析師”這個詞可能會讓你想到一個與公司其他人隔離工作的人，但這遠非事實。 這些數據分析師負責理解數據並將結果傳達給利益相關者，還負責與其他團隊密切合作。 從業務部門了解業務需求到技術團隊監控正在收集的數據類型，沒有一個領域缺乏數據分析師的專業知識。
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讓我們向前邁出一步，打破圍繞數據分析師生活的一些神話：

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誤區一：數據分析師是數學大師。

這在某個時候可能是正確的，但現在隨著更複雜的工具進入市場，沒有數學背景的人學習分析的機會比以往任何時候都多。
有許多分析工具可以幫助您入門。 這些工具可以讓您更輕鬆地獲取數據，讓您完成數據分析的重量級工作。 此外，還有許多資源可以教您數據分析的藝術。 所有這些都需要邏輯思維，而不是數學專業知識。

誤區二：分析需要很多時間。

大多數組織選擇反對數據分析，認為這會花費太多時間，而且他們幾乎沒有時間來做實際工作。 但是，這種情況很少見。 一旦確定了指標，您應該密切關注，以及如何在您的工具中跟踪它們，測量這些指標非常快。 您將準確地知道在哪裡提取這些以及如何根據這些指標對您的操作進行更改。
雖然，當您嘗試回答新問題時，您可能會發現分析數據可能需要更長的時間。 但是，它仍然會比您預期的要少。
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誤區 3：分析不會告訴你任何你不知道的事情。

僅僅因為你認為你可以猜到你的競選活動的命運，就意味著它一定是真的。 每次您的組織運行任何活動時，數據分析師都會分析表現良好的內容類型和渠道。 您在電子郵件營銷上的轉化率可能與社交媒體營銷不同。 這些指標因活動而異，確定任何活動命運的唯一方法實際上是坐下來衡量指標。

誤區四：你的公司不夠大，不需要任何分析。

任何公司，無論大小，都可以使用數據分析來徹底改革他們的運營。 特別是對於較小的組織，數據分析可以非常方便地了解如何成長——並確定您是否在朝著理想的方向發展。 它還可以幫助您跟踪訪問者到潛在客戶的轉化率和潛在客戶到客戶的轉化率； 這有助於了解漏斗中是否存在不工作的區域，並幫助您決定關注什麼。 跟踪您的組織在各種社交媒體渠道上的表現也會讓您知道哪些促銷渠道/活動適合您。
如果您預算緊張，讓我們告訴您，您不需要昂貴的工具即可開始使用。 使用 Google 電子表格或 Excel 來跟踪您的進度也可以無縫地工作。

誤區 5：您必須報告每一個指標。

好吧，這完全取決於你。 如果您願意，您可以將 100% 的時間用於報告您能找到的每一個指標。 有無窮無盡的數據，您可以繼續創建用於分析的指標——它將帶您進入無限循環。
然而，事實並非如此。 在進行任何分析之前，分析師首先與業務團隊坐下來了解有助於確定手頭任務的關鍵指標的確切要求。 他們不需要報告每一個指標，但他們確實需要知道衡量特定問題陳述的基本指標。
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