作为数据领域的专业人士，我亲眼目睹了数据技术对许多企业和行业的深刻影响。这些技术已经促使数据分析师的课程发生转变，除了传统的统计方法之外，现在更加强调理解和利用人工智能和机器学习技术。这些生成式人工智能工具使高级分析的访问变得更加广泛，即使是那些技术背景有限的人也能参与数据科学概念。随着该领域继续高速发展，本文试图为数据分析和数据科学领域的新的和年轻的专业人士提供一些建议。
一数据分析师对业务绩效的影响
首先，数据分析师在引导公司进行数据驱动决策方面发挥着主要作用，尤其是年轻的企业和非科技公司。基于直觉或“直觉”做出关键决策的日子已经一去不复返了。在这个时代，重点是从数据分析中得出的具体证据。数据分析师筛选数据以发现趋势、模式和相关性，提供塑造战略和运营决策的客观见解。业务决策意味着每一步都有数据支持，这减少了猜测并提高了业务策略的准确性。
数据分析不仅限于数据报告。数据分析师是动态问题解决者。您的工作是主动剖析并进行深入分析，以发现潜在的挑战。这种前瞻性思维能够预测未来趋势并提出管理风险或利用新机遇的策略。这会导致一家企业不仅能够对变化做出反应，而且领先一步，准备好适应不断变化的市场环境并蓬勃发展。
此外，数据分析师擅长识别数据集中的趋势和模式。这项技能对于预测未来的行为、结果和场景至关重要。认识到这些模式使企业能够预测市场的变化、消费者偏好的变化或新出现的风险。这种远见对于战略规划来说非常宝贵，可以让公司主动调整路线。此外，他们的职责还包括通过开发和监控关键绩效指标(KPI)和指标来衡量和改进绩效。这种严格的跟踪可以清楚地了解业务流程效率、活动有效性以及战略成功或缺点，从而提供持续改进的路线图。
最后，在竞争激烈的商业环境中，数据分析师的角色对于保持竞争优势至关重要。通过对市场趋势和竞争对手数据的细致分析，可以挖掘新机会、评估潜在威胁并制定创新战略。
数据专业人员的类型
数据分析师主要专注于提取业务洞察和报告以帮助决策。该角色需要对数据可视化有深入的了解，以便有效地传达研究结果，并使用叙述技术来阐明数据背后的叙述。数据分析师通常拥有扎实的统计学基础，这对于准确分析和解释数据非常重要。
数据科学家需要更广泛的技能，不仅包括数据分析师的核心技能，还包括实验和机器学习(ML)建模的高级熟练程度。他们擅长创建预测模型并进行彻底的测试以开发新的见解和算法。
数据工程师强调数据管道和数据库管理。他们的主要重点是数据的部署和运营管理，确保数据可访问、可靠且格式化，以便数据分析师和科学家进行分析。
机器学习工程师专门负责使机器学习模型可操作。他们的技能专注于ML操作(MLOps)和部署，专注于将ML模型集成到生产环境中以实现流程自动化和改进。
二需要的技术技能
作为数据分析师，您的角色需要一系列的技术技能。它始于坚实的数学基础，而统计学是解释数据的基本工具。当开始数据分析工作时，熟练掌握MicrosoftExcel和SQL等工具将有助于有效管理和分析数据。随着数据日益复杂，有必要全面了解机器学习(ML)和人工智能(AI)。当然还需要深入研究大数据，制定算法来处理大型数据集，不仅提取答案，还提取预测见解和战略远见。
1.微软Excel
扎实的MicrosoftExcel工作知识是基础。它通常是我们遇到的第一个工具，并作为数据操作的入门平台。在Excel中，将执行创建数据透视表等任务，这有助于汇总大型数据集，并进行初步分析以揭示基本见解。您会发现在Excel中快速排序、筛选和查找数据的能力对于日常任务是不可或缺的。无论您是验证数据质量还是探索新数据集，Excel的函数和公式都是识别异常和提取初步见解的第一道防线。它是一个跳板，使您能够在深入研究更高级的分析工具之前测试理论和假设。
2.数据清理和准备
更深入地研究数据，您将花费大量时间进行数据清理和准备。这就是您的分析敏锐度发挥作用的地方，因为您可以解决不一致和丢失数据的问题，从而将数据集细化为强大的分析形式。这个过程需要对细节的一丝不苟和系统化的方法，以确保一旦您使用更先进的工具和技术，您的数据就尽可能准确和可靠。您在这里开发的技能可以跨工具和技术转移，形成一套多功能技能，无论您在职业生涯后期发现自己处于哪种特定的分析软件或环境中，都可以为您服务。准备数据是为了确保剩下的数据能够讲述潜在模式和关系的真实故事。
3.数学与统计学
熟练掌握数学和统计学对于准确解释数据是必不可少的。您经常需要应用高级统计方法来分析和理解数据集。这包括使用回归分析、假设检验和预测建模等技术。您的角色不仅包括理解这些方法，还包括知道何时以及如何适当地应用它们。使用这些技术可以从数据中提取有意义的模式和关系，这对于做出明智的决策至关重要。
统计学的重点是解释所提供的叙述性数据并认识到分析的局限性。它需要确定结果的重要性并确认解释依赖于可靠的统计证据。您执行彻底统计分析的技能支持您的见解的可信度，将其确立为您分析技能的基本要素。了解这个领域可以帮助您避免常见错误，例如偏见或误解数据趋势。例如，理解p值是该领域的基础，因为它有助于确定您的发现的统计显着性，从而为您的工作增加一层精确度。
4.数据可视化
作为数据分析师，将复杂的数据集转换为视觉故事是工具包的关键部分。利用各种数据可视化软件，例如Tableau或MicrosoftPowerBI，您可以将数字和统计数据转换为图表、图形和仪表板，这些图表、图形和仪表板不仅信息丰富，而且引人入胜。当您创建可视化时，您正在将抽象且通常令人费解的原始数据世界转换为即使对于那些没有技术背景的人来说也可以立即理解的格式。
这里的挑战在于为数据选择正确的可视化类型。饼图、折线图、热图、散点图-每一种都有特定的用例，您的工作是将数据与最合适的视觉格式相匹配。
这个过程涉及对色彩理论、布局和设计原理的理解，使可视化不仅准确而且直观易懂。请记住，数据可视化的最终目标是使决策者能够快速有效地掌握复杂的概念和数据衍生的见解。这是一项需要创造性和分析性思维的技能，确保数据不仅能说话，而且能清晰地说话。
5.数据库知识
您的职责包括检索、更新和操作数据库中的数据。这涉及编写高效且准确的SQL查询。深入了解数据库管理系统、其架构设计和交互技术对于有效执行这些任务非常重要。
SQL是数据库语言。您对SQL的熟练程度使您能够提取和操作数据，并且了解不同查询类型的细微差别（无论您正在处理简单的SELECT语句还是复杂的JOIN）都是您日常工作的一部分。这包括优化查询性能以及维护数据完整性和一致性。此外，熟悉数据库设计原则和规范化也是必要的。这些原则有助于数据库内数据的有效组织。在某些情况下，责任延伸到数据库维护和管理，以确保数据始终可访问且准确。
6.数据分析与探索
数据分析和探索涉及深入研究数据以发现为业务决策提供信息的模式、异常或趋势。有效的数据探索需要在技术知识和好奇心之间取得平衡。您需要提出正确的问题，并熟练使用各种数据可视化工具（例如PcitcABCD），以易于理解的方式展示您的发现。您工作的这方面是科学与艺术的结合——应用分析技术的科学和在商业环境中解释研究结果的艺术。
这项工作涉及各种数据探索技术，例如细分和同期群分析，这有助于理解业务的不同方面。您将使用这些平台来执行从简单的描述性统计到复杂的预测模型的各种任务。
7.计算机编程语言
最终，你会来到这里。如果你想获得“数据分析师”的头衔，这是没有商量余地的。当您想要处理杂乱、非结构化且不断变化的现实世界数据时，R、Python甚至JavaScript等计算机编程语言都是重要的技术。Python以其简单性和大量的库在数据分析中特别受欢迎，其任务范围从数据操作到机器学习。R因其统计分析功能而备受推崇，使其成为数据驱动决策的首选。JavaScript虽然在数据分析中不像R或Python那样常见，但其在大规模数据环境和实时数据处理中的性能很有价值。
学习编程，就像任何技能一样，涉及到一个既令人兴奋又充满挑战的学习曲线。具体编码，是一项通过坚持和实践而发展的技能。当你踏上这条道路时，最初的“好吧，这看起来很有趣”的兴奋可能很快就会遇到数据结构和算法的复杂性。面对挑战是这个过程的正常部分，所以当你遇到“不……”的时刻或者你的分析思维需要一些刺激时，请毫不犹豫地向同行甚至人工智能导师（例如ChatGPT）寻求帮助。当您盯着满是代码的屏幕但没有任何效果时，请花点时间退一步问：“我可以从这个错误中学到什么？“每个错误都是加深您解决问题和编程技能的机会。给自己留出实验和失败的空间，因为那才是真正学习发生的地方！对我来说，学习编码就是学习如何有效地学习，适应新的挑战，并将有限的知识应用到一个非常复杂的领域。一般来说，这是无价的技能，尤其是在数据分析的各个方面。
8.数据管理
数据管理集中在两个关键领域：数据的质量和安全性。质量是指数据的准确性、完整性和可靠性，需要实施流程以及持续的改进和验证周期，以确保数据准确性、纠正错误并保持各种数据源的一致性。另一方面，数据安全是指保护数据免遭未经授权的访问和破坏。这一责任需要了解数据保护法律和政策并实施访问控制和加密等安全措施。在此角色中，您在保护敏感信息方面负有重大责任。您管理这些数据方面的技能不仅可以保持分析的完整性，还可以维护您的组织对其利益相关者的信任。
9.人工智能和机器学习
在不断发展的数据分析领域，您对人工智能(AI)和机器学习(ML)的熟悉程度越来越重要。这包括构建和实施人工智能和机器学习算法的充满挑战和回报的道路，这些算法识别模式并从数据中获取见解。您应该至少了解机器学习的核心原理，以便能够为手头的数据选择合适的模型，并微调这些模型以获得最佳性能。您的工作可能涉及用于预测建模的监督学习或用于发现数据中隐藏模式的无监督学习。
AI和ML使您能够处理超越传统统计方法的大规模复杂数据分析任务。它们实现了数据分析过程的自动化，从而可以更有效、更准确地处理更大的数据集
10.大数据分析工具
大多数公司都在处理大数据集。这是您想要开始使用ApacheHadoop和ApacheSpark等工具的地方，因为您将处理大量结构化和非结构化数据。这些工具旨在有效地处理传统数据库无法处理的庞大数据集。
例如，ApacheHadoop使用分布式文件系统，允许跨计算机集群处理大型数据集。它以其稳健性和可扩展性而闻名，使您能够处理PB级的数据。与此同时，ApacheSpark因其数据处理速度而闻名，尤其是在复杂的迭代算法和数据转换方面。它是一种高级分析引擎，支持广泛的数据处理任务，从批处理到实时分析和机器学习。
二需要的软技能
技术技能无疑很重要，但软技能在数据分析师角色中的重要性同样不可否认。作为数据分析师，您的技术专业知识需要辅以一系列人际交往和认知能力。这些软技能使您能够有效地传达您的发现、与团队成员协作并在组织内推动有影响力的决策。它们是微妙而强大的驱动因素，可以增强您驾驭数据复杂性及其在业务环境中的影响的能力。
关注细节很重要，因为数据中的小错误可能会导致严重的误解。充分了解您的行业可以帮助您将您的发现放在正确的背景下。随着人工智能的最新进步，讲述数据故事已成为一项越来越重要的技能，它使您能够以易于理解且引人入胜的方式呈现复杂的数据。您解决问题的能力将在应对数据分析挑战时受到考验。培养批判性和好奇心可以鼓励质疑假设、探索新观点以及发现数据中隐藏的见解，从而使您受益匪浅。这些软技能完善了您的个人资料，使您成为一名高效的数据分析师。
1.业务和领域知识
您作为数据分析师的效率会因您的业务和领域知识而显着增强。当您想要弥合原始数据和战略业务决策之间的差距时，这些知识是相关的。它涉及了解您所从事的行业，包括其挑战、竞争格局、客户行为和市场趋势。当您掌握这些知识时，您不仅可以处理数字，更重要的是，您可以根据特定的业务环境来解释它们。
2.探索的愿望
这种学习和探索的内在愿望促使您更深入地研究数据、提出问题并寻找解决问题的新方法。您的好奇心引导您探索不熟悉的数据集，尝试新的分析技术，并不断寻找新的学习机会。
这种对知识的不懈追求促使您跟上数据科学的最新趋势，尝试新兴工具和技术，并不断提高您的分析技能。正是这种特质使您能够发现隐藏的模式、发现新兴趋势并产生创新的想法。数据分析的好奇心在于利用数据的力量来探索未知并发现新的可能性。它可以让您的作品保持新鲜感、相关性和影响力。
3.注重细节
您对细节的敏锐洞察力确保您获得的见解基于准确、可靠的数据。在向利益相关者展示数据结果时，这项技能尤其重要，即使是很小的错误也可能导致错误的结论或业务决策。从本质上讲，对细节的关注是为了保持数据分析过程的完整性，确保考虑到每一条信息并解决每个潜在的陷阱。这项技能使您能够提供精确且值得信赖的分析，从而增强您的工作在同事和更广泛的组织眼中的价值和可信度。
4.解决问题
你不可避免地会遇到挑战和障碍。欢迎来到游戏😉您经常需要批判性和创造性地思考，以克服数据不一致、软件限制或资源限制等问题。解决问题有时就是救火🔥和制定快速解决方案，但最终您需要考虑有效、可持续的解决方案，以提高工作的整体质量。
解决问题包括分析情况、确定问题的根本原因以及集思广益潜在的解决方案。它涉及适应性、随机思考以及以创新方式应用您的技术知识。
5.批判性思维
批判性思维是逻辑和系统解决问题的关键技能。作为数据分析师，您的工作不仅涉及收集和分析数据，还涉及质疑其来源、了解其局限性并以细致入微的方式解释结果。批判性思维使您能够辨别数据的质量，识别数据源或方法中的偏差，并评估数据驱动结论的有效性。这项技能是超越数字来理解它们代表什么和不代表什么。
你应该不断地问“为什么？”之类的问题。和“如果呢？”。这种分析思维可以帮助您做出明智的决策，确保您的分析不仅准确，而且相关且可靠。数据分析中的批判性思维并不是要找到您期望看到的内容。这是关于揭示数据揭示的真相。
6.数据讲故事
数据讲故事是为了让复杂的信息变得易于理解和吸引人。当面对原始数据时，您的受众可能很难理解其重要性。通过讲故事，您可以将复杂的信息提炼成引人入胜、易于理解的格式。例如，精心设计的信息图表比杂乱的电子表格更能有效地传达故事。当您以叙述的方式呈现数据时，它就会变得具有相关性，并对观众产生更重大的影响。
杰出的数据故事讲述者拥有独特的特质，可以提升他们的工作水平。首先，他们了解受众，根据他们的理解水平和兴趣定制叙事。例如，在与业务主管交谈时，他们会避免技术细节，而是选择相关的示例。他们还强调数据的含义，关注“原因”而不仅仅是显示数字。此外，他们熟练地使用可视化，选择图表和图形来增强他们的叙述而不引起混乱。
在推进故事讲述时，请考虑数据驱动设计。以交互方式将数据集成到视觉效果中，例如使用热图进行网站流量分析。讲故事的人还应该采用各种技巧来吸引观众，例如制造悬念或添加引文或案例研究等人文元素。拥抱技术也是关键，创造性地使用数据可视化工具、演示软件，甚至生成人工智能（例如旅程中的传播模型）来制作引人入胜的动态故事。这种先进的方法确保叙述不仅内容丰富，而且能引起观众的深刻共鸣。
三人工智能会取代数据分析师吗
自2022年GitHubCopilot和ChatGPT推出以来，人工智能是否会取代数据分析师的问题一直是人们广泛关注和争论的话题。人工智能和机器学习技术在各个领域的引入导致了工作角色和行业的变革。做法。从制造业到客户服务等行业的历史证据表明，技术往往会改变角色，而不是彻底取代它们。在数据分析领域也观察到同样的模式。
在数据分析的背景下，人工智能主要是一种增强数据分析师能力的工具，而不是取代他们。例如，人工智能可以自动执行日常任务，例如数据清理、预处理，甚至数据分析的某些元素。然而，人工智能缺乏复制人类细致入微的创造力、战略思维和对复杂的业务问题的理解能力的能力。这些是人类数据分析师擅长并做出重大贡献的领域。
此外，麦肯锡全球研究院的一份报告表明，虽然人工智能可以接管某些任务，但它也创造了新的角色并需要新的技能。数据分析师的角色正在不断发展，包括与人工智能一起工作，使用这些工具来增强分析过程，并专注于更高阶的任务。例如，人工智能可以快速处理和分析大型数据集，但基于这些分析的解释、决策和策略制定仍然是以人为中心的任务。
为什么数据分析师应该拥抱人工智能
人工智能与数据分析的集成改变了分析师的工作方式，使他们能够专注于数据解释和决策的更复杂和更具战略性的方面。
日常任务的效率：人工智能最显着的优势是它能够自动执行日常和耗时的任务。例如，人工智能算法可以快速清理和预处理数据，如果手动完成，这一过程将花费数小时。
创新的数据解释：人工智能不仅可以处理数据，还可以帮助解释数据。使用OpenAI的ChatGPT或Google的BERT等自然语言处理(NLP)工具，分析师可以从社交媒体帖子或客户评论等非结构化数据中提取有意义的见解，否则很难进行分析。
数据合成：生成式人工智能可以创建模仿现实世界数据的合成数据集，使分析师能够在安全且受控的环境中测试假设和模型。这促进了创新实验并降低了真实数据出错的风险。
新兴的职业机会：数据分析领域的人工智能革命正在创造新的职业道路。人工智能数据分析师或人工智能战略顾问等职位正在兴起，它们将传统数据分析与人工智能专业知识相结合。这些角色在金融、医疗保健和电子商务等行业至关重要，在这些行业中，大规模数据分析与预测建模相结合可推动关键业务决策。
人工智能在数据分析中的集成代表了数据分析师的角色和技能的重大转变。我相信，分析师应该在职业生涯的早期就开始使用生成式人工智能来加速他们的学习和发展，同时保持对基本原理的批判性认识。生成人工智能，就像人类一样，能够产生偏见或产生错误的解释或信息。