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数据分析是一项外观看似简单但深层次、复杂的工作。首先,你需要了解数据来源和数据类型。这可远不止人口普查数据,它们只是所有可供利用的选项之一。例如,整个社交媒体平台产生的数据量庞大,包含了海量的个人用户数据和内容;医疗保健行业生产出适用于医学专业人员的医疗资料。你需要了解不同类型的数据,这将有助于你清楚自己需要解决哪些问题以及如何通过不同类型的数据进行分析和求解。
一旦你选择了要使用的数据类型,则需要了解如何使用最佳的分析工具。统计学是数据分析的一个重要领域,当然这也是一个关键的工具。然而,数据分析生态系统在快速变化。拓宽自己的技能集,并尝试新的分析技术是持续学习的关键。例如,业务智能(BI)和数据挖掘都是大潮流技术,涵盖了极其优秀的专业知识。在这里,学习和应用相关的工具是一个优秀的投资,也是将自己从众多数据分析师中区分开来的关键因素。
未经许可或未经授权发布未公开的数据可能是构成数据欺诈的一种方式。对于数据分析师,了解何时开放、何时掌握数据、何时应该遵守NDA协议、何时应该额外注意数据隐私都是特别重要的。请始终注意保护数据,特别是保护敏感性数据。
数据分析能力并不仅仅只局限于数据,而是同时需要较好的交流能力。有多少小说由于作者无法有效地沟通而淹没在编辑部?许多数据分析也会因为分析师无法有效地向领导阐述结论而变得毫无意义。因此,你需要能够为数据分析做好准备并有效地传达数据分析的结论。分析细节执行战术分析计划并得出好结论的能力对于向业务领导和沟通数据分析流程,都是至关重要的交际技能..
数据分析行业发展迅猛。保持了解业内最新进展并学习最新数据分析技术是从优秀到卓越的必经之路。跟上技术的快速变化以及通过实践获得证明,学习并不仅仅是在学校学习;实际上,需要耗费的成本会更低。亲自实践新数据分析工具或这些工具在项目中的使用,是学习的最好方法之一。因此,请保持学习和实践的习惯。作为一名合格的数据分析师,不断扩展你的技能集并推动自己不断进步,将是你不断成长的关键因素。
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