۱۰ مهارت تجزیه و تحلیل داده های ارزشمند

یک تحلیلگر داده ها داده ها را جمع آوری، تفسیر و تجزیه و تحلیل می کند و آنها را به اطلاعات روشنگری تبدیل می کند. یک سازمان از این اطلاعات برای اتخاذ تصمیمات تجاری و افزایش رشد خود استفاده می کند.اغلب، تجزیه و تحلیل آنها می تواند به سازمان کمک کند تا کارایی را بهبود بخشد، تولید را افزایش دهد، نیازهای مشتری را درک کند، سود را افزایش دهد و بر دیگر جنبه های ارزشمند عملیات تجاری تأثیر مثبت بگذارد. جدای از انجام تحقیقات گسترده، این متخصصان گزارش های معناداری تهیه کرده و با ذینفعان داخلی به اشتراک می گذارند.

وظایف یک تحلیلگر داده چیست؟

صرف نظر از صنعتی که در آن کار می کنند، یک تحلیلگر داده مسئولیت وظایف زیر را بر عهده دارد:

• جمع آوری و تفسیر داده های جمع آوری شده از منابع مختلف
• طراحی سیستم های داده و پایگاه داده
• تجزیه و تحلیل داده های جمع آوری شده و ارائه آن در قالبی که به راحتی قابل درک باشد
• ساده‌سازی روش‌های جمع‌آوری داده‌ها برای خودکارسازی فرآیندهای مختلف تجاری
• استفاده از نرم افزارهای آماری برای تفسیر داده ها و توجه به روندها و الگوهای موجود در مجموعه داده ها
• نگهداری پایگاه های داده با نظارت بر عملکرد و رفع خطاها
• همکاری با مهندسان، برنامه نویسان و ذینفعان برای شناسایی فرصت های مختلف برای بهبود فرآیند و توسعه سیاست های حاکمیت داده
• تهیه گزارش های آموزنده برای ذینفعان داخلی جهت استفاده در جلسات مشتری

مطالب مرتبط: علم داده چیست؟ (با چرخه عمر و برنامه های کاربردی)

تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

تجزیه و تحلیل داده ها فرآیند جمع آوری، تفسیر، ارزیابی، تجزیه و تحلیل و تجسم مجموعه داده ها برای یافتن بینش های معنی دار است که به تصمیم گیری های تجاری موثر کمک می کند. می تواند به کسب و کارها کمک کند تا جنبه های خاصی از محصولات و خدمات خود را بهبود بخشند و بر بهره وری آنها تأثیر مثبت بگذارند. همچنین از طریق تجزیه و تحلیل داده ها، سازمان ها می توانند نیازهای مشتریان و کارکنان خود را درک کنند.به عنوان مثال، تیم محصول ممکن است از تجزیه و تحلیل داده ها برای درک نحوه تعامل مشتریان با محصولات خود و ویژگی های اضافی استفاده کند. سازمان‌ها می‌توانند این بینش را برای بهبود در محصول و بهبود عملکرد با افزودن ویژگی‌های اضافی تبدیل کنند.

۱۰ مهارت برتر تجزیه و تحلیل داده ها

در اینجا ۱۰ مهارت برتر تجزیه و تحلیل داده ها برای تسلط بر حرفه ای موفق در این زمینه آورده شده است:

• زبان جستجوی ساختاریافته (SQL)
• مایکروسافت اکسل
• مهارت های ریاضی
• زبان برنامه نویسی آماری
• فراگیری ماشین
• تجسم داده ها
• جمع آوری داده ها و پاکسازی
• ارتباط
• تفکر انتقادی
• حل مسئله

۱. SQL

SQL زبان کدگذاری پایگاه داده است که مجموعه داده های بزرگ ذخیره شده در پایگاه های داده رابطه ای را استخراج، سازماندهی و مدیریت می کند. تسلط به SQL می تواند به شما در افزودن، حذف، به روز رسانی و استخراج اطلاعات از هر پایگاه داده کمک کند. بدون SQL، نمی توانید هیچ تحلیل اساسی انجام دهید. بنابراین، پیش نیاز تجزیه و تحلیل داده ها است.کارفرمایان تحلیلگران داده با این مهارت را ترجیح می دهند زیرا به آنها کمک می کند تا عملکردهای تحلیلی را انجام دهند و ساختار داده را تغییر دهند. به عنوان یک تحلیلگر داده، باید بدانید که چگونه می توانید پیوند ایجاد کنید، داده ها را بازیابی کنید، رویه های ذخیره شده را توسعه دهید و تجمیع ایجاد کنید تا بتوانید داده ها را تجزیه و تحلیل کنید و بینش تجاری معناداری را به مشتریان خود ارائه دهید.

۲. مایکروسافت اکسل

مایکروسافت اکسل یکی از شناخته شده ترین ابزارها برای کار با داده است. جدا از ارائه تجزیه و تحلیل سریع، راه آسانی برای ذخیره داده ها ارائه می دهد. در نتیجه، بسیاری از سازمان ها ذخیره و تجزیه و تحلیل داده ها را در اکسل ترجیح می دهند. علاوه بر این، کارفرمایان تحلیلگران با دانش پیشرفته اکسل را ترجیح می دهند، زیرا به دستکاری و تجسم داده ها کمک می کند تا بینش های سودآوری را از آن استخراج کنند.برای مثال، می‌توانید از ویژگی «Named Range» برای ایجاد یک پایگاه داده موقت در اکسل استفاده کنید یا از «Pivot Tables» برای خلاصه کردن، سازمان‌دهی مجدد، گروه‌بندی، شمارش، مرتب‌سازی یا محاسبه میانگین داده‌های خود استفاده کنید. همچنین می‌توانید از Visual Basic for Application (VBA) برای ایجاد ماکروهایی که تجزیه و تحلیل سریع داده‌ها را تسهیل می‌کنند، استفاده کنید.

۳. مهارت های ریاضی

تحلیلگران داده اغلب نیاز به تعیین کمیت و پردازش بارهای داده دارند. به همین دلیل، آنها باید مهارت های ریاضی قوی داشته باشند. علاوه بر این، تخصص در ریاضیات پیشرفته می تواند به شما در درک اعداد و نحوه عملکرد و ترکیب آنها برای پشتیبانی از تجزیه و تحلیل شما کمک کند.برای مثال، ممکن است از توزیع احتمال برای تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها برای کشف بینش های معنادار استفاده کنید. یا ممکن است از مفهوم کاهش ابعاد برای پردازش مجموعه داده با متغیرهای بیش از حد استفاده کنید. وقتی کارفرمایان یک تحلیلگر داده استخدام می کنند، ریاضیات را به بیشترین مهارت تبدیل می کند.

۴. زبان برنامه نویسی آماری

زبان برنامه نویسی آماری مانند پایتون و R می تواند به انجام تحلیل شما به روشی کمک کند که هیچ صفحه گسترده ای قادر به انجام آن نیست. توانایی نوشتن کدها به این زبان‌ها تضمین می‌کند که می‌توانید مجموعه داده‌های بزرگ را با کارایی بیشتری تجزیه و تحلیل و تجسم کنید. تسلط بر یک زبان برای برتری در محل کار شما کافی است. هر دو این زبان های برنامه نویسی آماری می توانند به شما در انجام وظایف روزانه خود کمک کنند.تحلیلگران داده از R به طور خاص برای تجزیه و تحلیل داده های آماری و از Python برای رویکرد کلی تر به تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می کنند. از آنجایی که هر دو زبان متن باز هستند، یادگیری هر یک از آنها می تواند اشتغال شما را افزایش دهد و شما را سریع استخدام کند.

مطالب مرتبط: CDP چیست؟ تعریف، مقایسه و مزایا

۵. یادگیری ماشینی

یادگیری ماشین شاخه ای از هوش مصنوعی (AI) است که در تجزیه و تحلیل داده ها مهم است. در درجه اول بر روی ساخت الگوریتم هایی متمرکز است که به طور خاص برای یافتن روندها و الگوها در یک مجموعه داده طراحی شده اند. با گذشت زمان، الگوریتم دقت یافتن الگوها را بهبود می بخشد. یک تحلیلگر داده می تواند از یادگیری ماشین برای ایجاد خودکار مدل های تحلیلی استفاده کند.همچنین، بسیاری از سازمان‌هایی که از ماشین‌های بسیار تخصصی برای انجام تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌کنند، ترجیح می‌دهند افراد حرفه‌ای را استخدام کنند که درک کنند یادگیری ماشین چگونه کار می‌کند. با توجه به اینکه هوش مصنوعی یک زمینه رو به رشد است، تحلیلگران داده با مهارت های یادگیری ماشینی بسیار ارزشمند هستند و اغلب نسبت به داوطلبانی که یادگیری ماشینی را درک نمی کنند ترجیح داده می شوند.

۶. تجسم داده ها

تجسم داده ها توانایی برقراری ارتباط و ارائه بینش و یافته های خود از طریق نمودارها، نمودارها یا سایر تصاویر است. این یک مهارت ضروری است زیرا اطلاعات را به گونه ای تسهیل می کند که برای کسی که هیچ آموزشی در تجزیه و تحلیل داده ها ندارد به راحتی قابل درک باشد. با استفاده از این مهارت، می توانید به رهبران سازمانی در درک ایده های پیچیده و شناسایی الگوها کمک کنید.همچنین، با تجسم داده‌ها، می‌توانید راه‌حل‌های تجاری ساده‌سازی شده‌ای ارائه کنید که درک و شناخت را به حداکثر می‌رساند. توانایی استفاده از نمودار مناسب برای پاسخ به یک سوال رایج تجاری می تواند شما را به یک کاندیدای مطلوب برای نقش تحلیلگر داده تبدیل کند.

مطالب مرتبط: تجزیه و تحلیل داده چیست؟ (با اهمیت و چرخه حیات)

۷. جمع آوری و پاکسازی داده ها

جمع‌آوری داده‌ها فرآیند جمع‌آوری و مدیریت داده‌ها بر اساس متغیرهای مرتبط با هدفی است که سازمان می‌خواهد از طریق تجزیه و تحلیل به آن دست یابد. این اساس و یک ضرورت برای یک شغل در تجزیه و تحلیل داده است. در حالی که باید درک جامعی از جمع آوری داده ها داشته باشید، درک پاکسازی داده ها مهم است.پاکسازی داده ها در حال حذف و رفع همه داده های نادرست در مجموعه داده است. این شامل داده های تکراری، خراب و فرمت نادرست است. تمیز کردن داده ها یک مهارت مطلوب است زیرا صحت داده ها را تضمین می کند، زیرا عدم دقت در مجموعه داده اغلب منجر به تجزیه و تحلیل اشتباه می شود.

۸. مهارت های ارتباطی

تحلیلگران داده با دپارتمان ها و متخصصان مختلف برای ایجاد راه حل های سودآور برای یک سازمان همکاری می کنند. شما در ارتباط نزدیک با نمایندگان فناوری اطلاعات، توسعه دهندگان، دیگر تحلیلگران داده، مشتریان و رهبران سازمانی ارتباط برقرار کرده و کار می کنید. بنابراین، شما باید بتوانید بینش‌های حاصل از تجزیه و تحلیل خود را به‌طور مؤثر انتقال دهید و راه‌حل‌هایی برای بهبود بهره‌وری سازمان خود پیشنهاد دهید.همچنین ممکن است شما مسئول نوشتن گزارش های عملکردی باشید که به راحتی قابل درک باشد. مهارت های ارتباطی عالی برای یک تحلیلگر داده شامل گوش دادن فعال، ارتباط نوشتاری و کلامی است.

مطالب مرتبط: مهارت های ارتباطی: تعاریف و مثال ها

۹. تفکر انتقادی

هنگام انجام تجزیه و تحلیل داده ها برای رسیدن به راه حل های منطقی، باید یک فرضیه را تعیین کنید. برای تعیین یک فرضیه، ضروری است که بدانیم چه داده هایی را جمع آوری کنیم و چگونه آنها را پردازش کنیم. مهارت های عالی تفکر انتقادی به شما این امکان را می دهد که نوع داده های جمع آوری شده را درک کنید، ارتباط بین نقاط داده متمایز را شناسایی کنید و از آن اطلاعات برای ایجاد راه حل های هوشمند برای یک مشکل تجاری استفاده کنید. کارفرمایان ترجیح می دهند متفکران انتقادی را برای ارزیابی تمام اطلاعات موجود برای رسیدن به تصمیمات منطقی استخدام کنند.

۱۰. حل مسئله

بسیاری از سازمان ها تحلیلگران داده را برای تفسیر و تجزیه و تحلیل داده ها برای حل یا جلوگیری از بروز مشکلات استخدام می کنند. مهارت های خوب حل مسئله می تواند به شما کمک کند تا مسائل فعلی و بالقوه را شناسایی کنید و بر اساس داده هایی که جمع آوری می کنید، راه حل مناسبی را تعیین کنید.مهارت های مرتبط با حل مسئله که یک تحلیلگر داده باید از آن برخوردار باشد، قابلیت اطمینان و تصمیم گیری است. کارفرمایان برای کارمندانی که می توانند برای شناسایی و اجرای راه حل ها در سریع ترین زمان ممکن به آنها تکیه کنند، ارزش زیادی قائل هستند.