数据分析师

数据分析师收集、清理和研究数据集以帮助解决问题。以下是你如何开始走上一条成为一体的道路。

数据分析师收集、清理和解释数据集，以回答问题或解决问题。他们在许多行业工作，包括商业、金融、刑事司法、科学、医学和政府。

企业在下一次广告活动中应该瞄准什么样的客户？哪个年龄段最容易感染某种特定疾病？哪些行为模式与财务欺诈有关？

作为一名数据分析师，你可能会被迫回答这些类型的问题。继续阅读，了解更多关于什么是数据分析师、你需要什么技能以及如何开始成为数据分析师的信息。

通过谷歌数据分析专业证书，探索数据分析师的职业道路。学习关键的分析技能，如数据清理、分析和可视化，以及电子表格、SQL、R编程和Tableau等工具。

什么是数据分析？

数据分析是从数据中收集见解，为更好的商业决策提供信息的过程。分析数据的过程通常经过五个迭代阶段：

• 确定要分析的数据
• 收集数据
• 清理数据，为分析做准备
• 分析数据
• 解释分析结果

数据分析可以采取不同的形式，这取决于你试图回答的问题。您可以在此处阅读有关数据分析类型的更多信息。简言之，描述性分析告诉告诉我们为什么发生，预测性分析形成了对未来的预测，规定性分析创建了关于采取什么行动的可行建议。
数据分析师的任务和职责
数据分析师的工作是收集和解释数据以解决特定问题。这个角色包括花大量时间处理数据，但也需要交流研究结果。

以下是许多数据分析师每天的工作：

• 收集数据：分析师通常自己收集数据。这可能包括进行调查、跟踪公司网站上的访问者特征，或从数据收集专家那里购买数据集。
• 干净数据：原始数据可能包含重复、错误或异常值。清理数据意味着保持电子表格或编程语言中的数据质量，这样你的解释就不会出错或失真。
• 模型数据：这需要创建和设计数据库的结构。您可以选择要存储和收集的数据类型，确定数据类别如何相互关联，并研究数据的实际显示方式。
• 解释数据：解释数据将涉及到在数据中找到可以回答手头问题的模式或趋势。
• 现在：交流你的调查结果将是你工作的关键部分。要做到这一点，您可以将图表等可视化工具组合在一起，编写报告，并向感兴趣的各方展示信息。

数据分析师使用什么工具？

在数据分析过程中，分析师经常使用各种各样的工具来提高工作的准确性和效率。数据分析行业中一些最常见的工具包括：

• Microsoft Excel

• Google Sheets

• SQL

• Tableau

• R or Python

• SAS

• Microsoft Power BI

• Jupyter Notebooks

数据分析师薪酬和工作前景

Glassdoor的数据显示，2021年12月，美国数据分析师的平均底薪为69517美元。这取决于你的资历、你在美国的位置以及其他因素。

数据分析师的需求量很大。世界经济论坛将其列为美国就业增长的第二位[1]。劳工统计局还报告称，相关职业的增长率极高。

从2020年到2030年，运筹学分析师职位预计将增长25%，市场研究分析师职位预计增长22%，数学家和统计学家职位预计增长33%。这远高于7.7%的总就业增长率。

数据分析师与数据科学家：有什么区别？

数据分析师和数据科学家都处理数据，但他们处理数据的方式不同。数据分析师通常使用现有数据来解决已定义的业务问题。数据科学家建立新的算法和模型来预测未来。进一步了解数据科学家和数据分析师之间的区别。

数据分析师的类型

随着技术的进步，我们可以收集的信息类型和数量迅速扩大，了解如何收集、分类和分析数据已成为几乎任何行业的关键部分。你可以在刑事司法、时尚、食品、技术、商业、环境和公共部门等领域找到数据分析师。

执行数据分析的人可能有其他头衔，例如：

• 医疗保健分析员
• 市场研究分析师
• 业务分析师
• 商业智能分析师
• 运筹学分析师
• 情报分析员

如何成为一名数据分析师

通往数据分析师职业生涯的道路不止一条。无论你是刚从学校毕业还是想转行，第一步通常是评估你拥有哪些可转移的技能，并培养你在这个新角色中需要的新技能。

数据分析师技术技能

数据库工具：Microsoft Excel和SQL应该是任何数据分析师工具箱中的支柱。虽然Excel在各个行业中无处不在，但SQL可以处理更大的数据集，并被广泛认为是数据分析的必要条件。

• 编程语言：学习Python或R等统计编程语言可以处理大量数据并执行复杂的方程。尽管Python和R是最常见的语言之一，但最好看看你感兴趣的职位的几个职位描述，以确定哪种语言对你的行业最有用。
• 数据可视化：以清晰而引人注目的方式展示您的发现对于成为一名成功的数据分析师至关重要。了解如何最好地通过图表呈现信息，将确保同事、雇主和利益相关者了解您的工作。Tableau、Jupyter Notebook和Excel是用于创建视觉效果的众多工具之一。
• 统计和数学：了解数据工具实际操作背后的概念将对你的工作有很大帮助。扎实掌握统计和数学将帮助你确定哪些工具最适合解决特定问题，帮助你发现数据中的错误，并更好地理解结果。

如果这看起来很多，不要担心——有很多课程会教你作为数据分析师所需的基本技术技能。Coursera上的这门IBM数据分析师专业证书课程是一个很好的起点。

数据分析师工作技能

• 
  问题解决：数据分析师需要对所提出的问题和需要解决的问题有很好的理解。他们还应该能够找到可能揭示故事的模式或趋势。拥有批判性思维技能将使你能够专注于正确类型的数据，识别最具启发性的分析方法，并找出工作中的差距。
• 沟通：能够将你的想法传达给其他人对你作为数据分析师的工作至关重要。作为一名数据分析师，具备与同事和其他利益相关者沟通的良好书面和口头技能。
• 行业知识：了解你所从事的行业——医疗保健、商业、金融或其他——会让你在工作和求职中占据优势。如果你想进入一个特定的行业，花点时间关注你所在行业的新闻，或者读一本关于这个主题的书。这可以使您熟悉行业的主要问题和趋势。

成为数据分析师的途径

掌握这些技能是成为数据分析师的第一步。以下是一些你可以采取的路线，这些路线足够灵活，适合你的生活。

• 专业证书：入门级专业证书项目通常不需要以前在该领域的经验。他们可以教你SQL或统计学等基本技能，同时让你有机会为你的投资组合创建项目，并对你的工作提供实时反馈。Coursera上的几个专业证书项目正是这样做的。
• 学士学位：劳工统计局建议涉及数据分析的工作应获得学士学位。如果你正在考虑获得一个学位，成为一名数据分析师，那么把你的课程重点放在统计学、数学或计算机科学上，可以让你在潜在雇主面前领先一步。许多在线学士学位都有灵活的时间表，所以你可以根据自己的优先事项来安排学位。
• 自学：如果你想要一条不包括正式培训的道路，你可以自己学习数据分析所需的技能。开始使用此数据分析初学者阅读列表。一旦你准备好开始构建投资组合，这里有一些数据分析项目的想法。

有关如何成为数据分析师（有学位或没有学位）的更多信息，请查看我们的分步指南。

数据分析师职业发展

成为一名数据分析师也可以为其他职业打开大门。许多刚开始是数据分析师的人后来成为了数据科学家。与分析师一样，数据科学家使用统计学、数学和计算机科学来分析数据。然而，科学家可能会使用先进的技术建立模型和其他工具来洞察未来趋势。