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數(shù)據(jù)分析主要是做什么(數(shù)據(jù)分析師一般一個(gè)月多少錢(qián))
大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于數(shù)據(jù)分析主要是做什么的問(wèn)題,以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理,讓我們一起來(lái)看看吧。
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本文目錄:
一、數(shù)據(jù)分析師是做什么的?
數(shù)據(jù)分析師主要事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集,整理,分析。
用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)搜集的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析,并加以歸納和理解;
提取有效信息,形成結(jié)論,對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究;
數(shù)據(jù)分析后,以求最大化地開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)的功能,充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用;
分析數(shù)據(jù)后可以對(duì)行業(yè)發(fā)展,行業(yè)知識(shí)規(guī)則進(jìn)行預(yù)測(cè)和挖掘;
二、數(shù)據(jù)分析師是干嘛的
數(shù)據(jù)分析師是在互聯(lián)網(wǎng)、零售、金融、電信、醫(yī)學(xué)、旅游等行業(yè)專(zhuān)門(mén)從事數(shù)據(jù)的采集、清洗、處理、分析并能制作業(yè)務(wù)報(bào)告、提供決策、管理數(shù)據(jù)資產(chǎn)的專(zhuān)業(yè)人員。
數(shù)據(jù)分析師的技能要求:
1、懂業(yè)務(wù):熟悉行業(yè)知識(shí)、公司業(yè)務(wù)及流程;
2、懂管理:需搭建數(shù)據(jù)分析框架,運(yùn)用營(yíng)銷(xiāo)、管理知識(shí),需針對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)論提出有指導(dǎo)意義的分析建議;
3、懂分析:掌握數(shù)據(jù)分析方法,例如漏斗圖分析法、矩陣關(guān)聯(lián)分析法、因子分析法、對(duì)應(yīng)分析法等;
4、懂工具:掌握數(shù)據(jù)分析相關(guān)的常用工具;
5、懂設(shè)計(jì):運(yùn)用圖表有效表達(dá)數(shù)據(jù)分析師的分析觀點(diǎn),使分析結(jié)果一目了然,包括圖形的選擇、版式的設(shè)計(jì)、顏色的搭配等。
三、數(shù)據(jù)分析的工作內(nèi)容是什么?
1、分析什么數(shù)據(jù)
分析什么數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析的目的有關(guān),通常確定問(wèn)題后,然后根據(jù)問(wèn)題收集相應(yīng)的數(shù)據(jù),在對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)框架體系中形成對(duì)應(yīng)的決策輔助策略。
2、什么時(shí)候數(shù)據(jù)分析
業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)過(guò)程全程數(shù)據(jù)跟蹤。
3、數(shù)據(jù)獲取
內(nèi)部數(shù)據(jù)主要是網(wǎng)絡(luò)日志相關(guān)數(shù)據(jù)、客戶(hù)信息數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)等,外部數(shù)據(jù)是第三方監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、企業(yè)市調(diào)數(shù)據(jù)、行業(yè)規(guī)模數(shù)據(jù)等。
4、數(shù)據(jù)分析、處理
使用的工具取決于公司的需求。
5、如何做數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)跟著業(yè)務(wù)走,數(shù)據(jù)分析的過(guò)程就是將業(yè)務(wù)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)問(wèn)題,然后再還原到業(yè)務(wù)場(chǎng)景中去的過(guò)程。
四、數(shù)據(jù)分析是什么?
簡(jiǎn)言之,數(shù)據(jù)分析是從大量數(shù)據(jù)中,用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法,提取出有用信息的過(guò)程。
數(shù)據(jù)分析在企業(yè)里通常稱(chēng)為BI,即商業(yè)智能business intelligence,是指將企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,形成有規(guī)律的信息,來(lái)輔助用戶(hù)做出決策。
實(shí)現(xiàn)BI的過(guò)程就需要ETL,ETL的流程通常是:
1、獲取數(shù)據(jù)extract
2、轉(zhuǎn)換、清洗數(shù)據(jù)transform
3、加載調(diào)取數(shù)據(jù)load
4、圖表統(tǒng)計(jì)展現(xiàn)BI
數(shù)據(jù)分析怎么做?
做數(shù)據(jù)分析的過(guò)程也類(lèi)似下飯館,可分為五個(gè)步驟:
1. 明確需求——點(diǎn)菜
明確需求是核心,要知道用戶(hù)的目的是什么,需求分析人員要全面了解、理解業(yè)務(wù),并得到關(guān)鍵用戶(hù)對(duì)業(yè)務(wù)邏輯的認(rèn)可和確認(rèn),而不能自己猜測(cè)用戶(hù)的需求邏輯,避免徒勞無(wú)益,之后的所有步驟也都要以業(yè)務(wù)需求為核心來(lái)進(jìn)行。
2. 數(shù)據(jù)采集、清洗——洗菜
采集:加法,盡可能收集數(shù)據(jù),越全面越好,減少數(shù)據(jù)盲點(diǎn)。
清洗:減法,清洗、修復(fù)無(wú)效數(shù)據(jù)(如:錯(cuò)誤、重復(fù)、殘缺記錄,缺失值處理等),確保數(shù)據(jù)分析完整性、準(zhǔn)確性。
3. 數(shù)據(jù)處理——配菜
根據(jù)業(yè)務(wù)需求,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理(如按條件篩選提取,聚合、分類(lèi)、匯總等),建立數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)集。
4. 數(shù)據(jù)分析——做菜
(1) 描述性分析:
數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)——眾數(shù)、中位數(shù)、平均數(shù)數(shù)據(jù)的離散趨勢(shì)——最大最小值、極差、四分位差、方差和標(biāo)準(zhǔn)差幾個(gè)統(tǒng)計(jì)名詞
(2) 趨勢(shì)性分析:
對(duì)同一指標(biāo)、比率在不同時(shí)期的值,進(jìn)行比較,觀察增加變動(dòng)情況,獲得趨勢(shì)。
——定比、環(huán)比、同比
(3) 相關(guān)性分析:分析現(xiàn)象間是否存在依存關(guān)系,及依存的相關(guān)程度和相關(guān)方向?!幌嚓P(guān)、線性相關(guān)、非線性相關(guān)、相關(guān)但非線性相關(guān)。
相關(guān)性分析舉例
相關(guān)系數(shù)圖
相關(guān)系數(shù):是描述線性相關(guān)程度的量。
5. 結(jié)果展現(xiàn)——上菜
將數(shù)據(jù)分析的結(jié)果,以報(bào)告、報(bào)表、圖表、監(jiān)控儀表盤(pán)等形式展現(xiàn)給用戶(hù),為決策判斷提供支持依據(jù)。
三、Bi實(shí)施過(guò)程中各個(gè)對(duì)象(角色)之間的關(guān)系:
甲方用戶(hù)是客人,乙方廠商是飯館,信息圖表像菜肴,需求分析像服務(wù)員,BI工程師像大廚,ETL工程師像后廚小工。
四、etl概念和大數(shù)據(jù)概念
ETL,是英文Extract-Transform-Load的縮寫(xiě),用來(lái)描述將數(shù)據(jù)從來(lái)源端經(jīng)過(guò)抽?。╡xtract)、交互轉(zhuǎn)換(transform)、加載(load)至目的端的過(guò)程。ETL一詞較常用在 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) ,但其對(duì)象并不限于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。
大數(shù)據(jù)(big data),指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合,是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。
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