根据劳工统计局（BLS）的数据，研究分析师，包括数据分析师的就业预计将在2021年至2031年间增长23％。数据分析职业的显著增长为有抱负的候选人带来了前景。它深刻地影响了向公众提供的服务和产品。作为数据分析师，您必须具备解决问题和分析技能以及计算机科学，统计学和数学的技术知识。该领域为个人和职业增长提供了充足的机会，使您可以与尖端技术一起工作。但是，这个令人兴奋的职业道路究竟包括什么？让我们探讨一下为公司提供数据分析服务的理想候选人所面临的期望。
数据分析师做什么？
数据分析是指从数据中获取信息或分析它以用于业务利益。它提供了关键的质量见解，指导公司的决策过程。工作的职责包括：
- 收集分析数据。它将涉及通过各种方式发现或收集不同类型的数据。例如，调查，投票，问卷以及跟踪网站上的访客特征。或者，根据要求和可用性，可以购买数据集。
- 编程语言对前一步骤生成的数据进行清理处理，称为原始数据。名称意味着存在不需要的信息，包括异常值，错误和重复项，需要处理。清理过程旨在提高数据质量并使其可用。
- 现在需要对数据进行建模，为其提供结构和有组织的表现形式。它还涉及将数据进行分类和其他相关流程，使其可呈现。
- 因此形成的数据将服务于多种目的。使用将取决于问题陈述，这也将确定解释方法。数据解释主要涉及查找数据中的趋势或模式。
- 数据的展示同样是一项重要任务，其中最重要的要求是让信息以与预期相同的方式到达观众和相关方。它需要表达和沟通技巧。通常，数据分析师使用图表和图形，随后是报告撰写和信息呈现。
成为数据分析师的原因
有多种原因可以鼓励人们成为数据分析师。最重要的五个原因是：
- 需求高：数据生成的增加导致了大量未处理的数据。它包含许多公司可以使用的秘密。可以执行任务的个人需求呈指数级增长，标准需求为每年3000个职位。
- 动态领域：如果您喜欢应对挑战并在克服问题中找到乐趣，则数据分析师工作有很多提供。每天都有新的有趣挑战，这是一个需要分析思维和头脑风暴以提出解决方案的地方。在这个过程中您也可以学到很多，有益于自我提高。
- 高薪：数据分析师职位的薪资水平很高，值得追求此职业。薪资涨幅根据行业而异，并在某些领域承诺更高的收入和奖金。
- 通用性：数据分析师的需求不限于特定领域。每个行业都会产生大量数据，并需要根据信息做出逻辑决策。因此，该职位对每个专业化的人士都开放，而不受您的背景或兴趣的限制。
- 引领职业选择：有技能的数据分析师将为职位和公司带来价值。成长，晋升和额外福利的可能性无处不在。它使您有机会做出改变，领导团队，教导他们，变得有竞争力或塑造劳动力文化。
需求和未来就业趋势
目前数据分析师的需求很高，薪资水平也很好。根据当前数据生成的速度，未来的需求也有望增长。随着新技术的产生和数据收集的便利性，未来肯定会为人才提供新的机会。未来数据分析师的一些预期新职位包括：
- 解释人工智能的功能和适用性。对新开发功能的质量分析。
- 在业务运营和数据处理中组合实时分析。它将指导基于逻辑和策略的规划。
- 生成的数据解释报告需要自我解释和易于解释。数据可视化至关重要，并且该领域具有良好的职业前景。
- 预计引入增强型分析，其中可以通过ML算法和NLP算法处理复杂数据集。它将是引人入胜且普遍可访问。
- 发展机器学习和物联网，以确保当前不可能的事情成为可能。
数据分析领域的专业化方向
数据分析岗位提供了特定的工作领域。可以期待的不同专业化方向包括：
风险分析师
这包括为金融机构和保险公司等以金钱为基础的公司工作。他们的工作主要集中在基于数据的预测。风险分析师必须根据要求浏览经济状况、财务文件和其他相关资料。
预算分析师
他们通常在企业或行业中工作，以协助分析上下趋势。这个领域的典型例子包括私营企业、教育机构和政府机构。这里的工作也依赖于财务状况和文件。
运营分析师
这些工作职位与解决企业中的问题有关。这里的具体重点是运营，包括不同的项目、制造业或公司中的任何其他运营问题。
研究分析师
他们关注研究和对可用数据的深入洞察。研究分析师必须处理市场信息，为投资、销售和设计未来战略提取信息。这里关注金融、投资和股权专业知识。
市场分析师
它涉及到对市场状况的专注，强调客户的趋势、需求和需求。它包括产品和服务、目标受众以及公司所提供的理想价格。
业务智能分析师
业务智能分析师分析复杂的数据集，提供洞见并为业务改进提供基于数据的建议。他们开发和维护仪表板、报告和数据模型，确保准确和及时的信息。他们的角色涉及将数据转化为可操作的洞见，以支持战略决策和推动业务成功。
医疗保健分析师
这个领域基本上是为医疗保健系统而设，包括医院和制药公司。这里的工作广泛关注公共卫生、临床信息、药品、索赔、费用、患者行为和满意度。最终目的是改进流程。
成为数据分析师必备的8种技能
寻求数据分析师职位的候选人必须具备技术和专业技能。
技术技能
1.掌握Microsoft等数据库工具的知识
Microsoft Excel通过数据透视表汇总和简化数据，并提供迷人的表示方法、命令、插件或附加功能来处理数据。SQL帮助管理关系数据库中的数据，解释、读取和操作。
2.能够使用R或Python等编程语言进行工作
需要掌握编程语言以进行统计分析、机器学习、Web开发、数据操作以及与Web应用程序的集成，以简化复杂的数学问题和数据处理。
3.良好的展示技能来呈现解释的数据
这涉及使用像Jupyter Notebook和Tableau这样的软件。它们通过提供交互式和动态可视化来帮助策划仪表板和报告。帮助数据探索、分析和迭代开发，允许独立运行代码单元和调试。
4.掌握统计学和数学的信息和应用能力
统计学通过可变性、相关性、中心趋势和模式识别来总结和描述数据。数学有助于算法开发和数据建模，提供线性回归、概率和多个重要理论的概念。
专业技能
6.具有解决问题和克服挑战的热情
处理各种各样和大量的数据将会带来挑战。需求和问题将因人而异，没有解决方案。分析和解决问题的思维方式将帮助您克服困难，而不是寻找现有答案。它将帮助您创造解决方案。
7.清晰明确地沟通
数据可视化在数据分析中至关重要。但必须有效地向团队成员、上级、管理层和其他涉及当局传达，以便更轻松和更清晰地进行解释。未能澄清它们将降低您工作的价值，导致您的努力白费。
8. 行业核心知识
数据分析适用于广泛的行业。例如，工作于特定行业，如医疗保健，将让您接触到医学术语。熟悉它们将简化工作流程，提高结果和工作的效率。
数据分析师使用的工具
数据分析师必须在线工作。不同的职责需要各种工具和熟练掌握。其中重要的有：
SAS
SAS或统计分析软件用于统计建模。它通过提供全面的程序、函数和数据编程技术来进行数据处理和操作。SAS允许描述、推断统计和回归、时间序列和生存分析，这有助于分析过程。它还通过信息图表、绘图和图形提供可视化和数据挖掘，并具有自定义选项。数据分析师还使用SAS有效地对大型数据表进行子集、排序和合并数据处理。
Microsoft Excel
它是电子表格软件，通过分类和众多函数进行数据组织和操作。ToolPal允许统计分析，而简单的函数有助于基本的统计分析，如平均值、标准偏差、模式和百分位数。它还提供了许多数据表示方法。Excel提供了场景建模的What-If分析。该类别中包括场景管理器、目标搜索和数据表，包括敏感性分析。
SQL
数据分析师在处理关系型数据库时主要使用该软件。他们需要使用它来检索、操作和过滤数据，以进行聚合、多个表的连接和计算。SQL允许将数据转换为不同的数据类型并创建新的派生列。它还提供与Excel类似的基本函数。这里的一个特征性特征是WHAT子句，用于根据搜索标准（例如特定范围或值的包含或排除以及逻辑条件）查找数据。此外，数据分析师使用SQL定义索引、修改数据库结构、安全和权限管理以及优化查询性能。
Jupyter Notebooks
这是一款基于Web的应用程序，在数据分析师的任务中极为有益和高效，例如创建和共享包含实时代码和叙述文本的文档。Jupyter Notebook通过在不同的编程语言中编写和执行代码提供交互式环境。它与重要的分析库（如NumPy、Pandas和Scikit-learn）在Python中集成，有利于统计和机器学习。一些基于可视化的库包括Seaborn、Matolotlib和Plotly。它具有可重复性、灵活的学习环境和集成服务，如API和云平台的特征。
Google Sheets
人们通常选择Google Sheets作为基于Web的电子表格，因为它们提供实时编辑和共享选项。允许多个用户随时进行工作或监控结果，提供所有操作，如格式化、排序和筛选列。通过评论进行沟通并以不同格式（如CSV和Excel）共享文件的能力伴随着导入数据的能力。除了基本功能外，数据分析师通过Google Analytics等平台的插件和集成受益于Google Sheets。
R或Python
编程语言R和Python具有不同的用途：R有助于统计计算和分析，而Python广泛用于通用编程。Python适合于集成外部来源和其大量的库、资源和专为数据分析设计的工具。机器学习和数据分析师都使用R和Python通过它们的包，如xgboost、caret、Scikit-learn和TensorFlow。数据分析师利用它们进行数据操作、可视化、分析和转换。
Tableau
人们主要将其用于数据可视化和商业智能，以分析、可视化和吸引人地共享数据。Tableau提供了一个拖放界面，有助于创建交互式可视化而无需编码。它连接了外部来源，如电子表格和数据库，提供了数据探索和分析功能。这些包括对数据进行切片和切块、应用过滤器和钻取以查找趋势和模式。它也是最受欢迎的选项之一，因为它具有数据治理和安全功能，可以实现访问控制和权限。它还有助于遵守隐私法规。
Microsoft Power BI
Microsoft Power BI是一种业务智能工具，有助于处理原始数据。Microsoft Power BI提供了各种各样的功能。它允许数据探索和分析。高级分析选项，如A zure Machine Learning和认知服务，有助于数据分析师进行情感分析和机器学习模型的整合。它还支持自然语言处理、交互式仪表板创建和自定义可视化。这些工具与移动友好的程序访问相结合。响应式设计可以根据不同的设备和屏幕大小灵活调整，让您随时随地工作。它还支持行级安全和基于角色的访问控制。
今天开始您的数据分析师职业生涯！
没有哪个职业是一蹴而就的。要在任何领域站稳脚跟，需要纪律和恒心。进入职业的驱动因素或目的是保持一致性和继续努力的关键。不管生活的哪个阶段，现在获取知识很容易。无论您的背景如何，您都可以选择正确的职业道路，以实现成为数据分析师的目标。您可能认为成为数据分析师是一份好工作。答案取决于您的热情和将其作为职业的意愿。如果您热爱这份工作的不同方面，您永远不必问自己是否成为数据分析师很好。前往Analytics Vidhya提供的认证AI和ML Blackbelt Plus计划了解数据分析是否是一个好的职业。