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数据分析师是一个好职业吗?

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…

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前20个数据可视化实例

介绍 你一定听说过著名的说法,“一幅图胜过千言万语。”你是否曾经想过为什么呢?因为它们可以在不说任何话的情况下表达很多东西。在今天的数据驱动世界中,这句话比以往任何时候都更有价值。数据可视化是一门艺术,超越了数字和统计,为数据赋予生命,并将其转化为引人入胜的视觉故事。数据中隐藏的故事由一系列色调、形式和模式揭示,其中每个组件都和谐舞蹈。在我们数字化的时代,它作为清晰的灯塔,引导我们穿越复杂性,优雅地和精确地揭示洞见。 所以,让我们一起探索数据可视化的世界,把数据转化为艺术作品,通过每一个出色的视觉决策揭示知识。 什么是数据可视化? 数据和信息的图形表示被称为数据可视化。将非结构化数据转换为像地图、图表、图形和信息图表等可视化表示形式,帮助用户理解数据的模式、趋势和关系。 使用数据可视化进行分析和沟通的好处 通过利用图形组件、图表和交互特性,数据可视化在分析和沟通方面提供了许多优势。 可视化表示使人们更容易快速理解复杂的数据集。 可视化使人们能够发现在分析大量原始数据时可能被忽视的模式、趋势和相关性。 用户可以通过仪表板和信息图表等可视化表示形式更好地理解机会和潜在风险。 可视化使利益相关者更容易参与,并在一小部分时间内传达所有信息,而不是花费时间阅读整个统计摘要报告。 数据可视化的类型 有许多数据可视化,包括图表、图形、饼图、散点图、气泡图、直方图等。我们将在以下部分简要介绍它们。 选择适合数据的正确可视化 选择适合数据的可视化对于有效传达见解至关重要。选择可视化时考虑以下因素: 数据类型:确定您的数据是数值、分类、时间还是空间。不同的数据类型更适合特定的可视化风格。 分析目标:考虑您的研究目标。您是想展示对比、趋势、分布还是关系?不同的可视化技术在不同的领域中成功。 故事需求:考虑您想要您的数据讲述的故事。 了解您的目标受众和可视化将呈现的环境。选择适合他们的经验水平和熟悉程度的格式。 图表和图形 条形和柱形图 条形和柱形图通常比较分类数据或显示频率分布。例如,条形图可用于比较零售店不同产品的销售业绩,或显示服务的客户反馈评级分布。 线形和面积图 线形图显示由线连接的数据点,直观地表示一个特定时期的进展和波动。例如,线形图可以说明一家公司多年来的销售增长,而面积图可以显示特定行业不同竞争对手的市场份额。 饼图和环形图…

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