데이터 분석을 위한 전제 조건은 비즈니스를 이해하는 것입니다. 즉, 업계 지식, 회사의 업무 및 프로세스에 익숙해지면 고유한 견해를 갖는 것이 좋습니다. 업계 인식과 회사 업무 배경을 벗어나면 분석 결과는 오프라인 연일 뿐 사용 가치는 별로 없다.
2. 관리
한편으로는 데이터 분석 프레임 워크를 구축하기위한 요구 사항입니다. 예를 들어, 분석 아이디어의 결정을 안내하기 위해 마케팅과 관리에 대한 이론적 지식이 필요합니다. 관리 이론에 익숙하지 않으면 데이터 분석 프레임워크를 구축하기가 어렵고 후속 데이터 분석도 어렵다. 반면, 기능은 데이터 분석의 결론을 위한 지도적인 분석 건의를 하는 것이다.
3. 분석
데이터 분석의 기본 원리와 효과적인 데이터 분석 방법을 숙지하고 효과적인 데이터 분석을 위해 실제 작업에 유연하게 적용할 수 있는 것을 말합니다. 기본 분석 방법에는 비교 분석, 그룹 분석, 교차 분석, 구조 분석, 깔때기 차트 분석, 종합 평가 분석, 계수 분석, 행렬 관련 분석 등이 있습니다. 고급 분석 방법에는 관련 분석, 회귀 분석, 클러스터 분석, 판별 분석, 주성분 분석, 계수 분석, 대응 분석, 시계열 등이 포함됩니다.
4. 도구 사용
데이터 분석과 관련된 일반적인 도구를 습득하는 것을 의미합니다. 데이터 분석 방법은 이론이고, 데이터 분석 도구는 데이터 분석 방법 이론을 실현하는 도구입니다. 점점 더 많은 양의 데이터에 직면하여 우리는 계산기로 분석할 수 없고, 강력한 데이터 분석 도구를 이용하여 데이터 분석을 완성해야 한다.
5. 디자인
설계를 이해하는 것은 차트를 사용하여 데이터 분석가의 분석 관점을 효과적으로 표현하여 분석 결과를 한눈에 파악할 수 있도록 하는 것입니다. 그래프의 디자인은 그래픽의 선택, 레이아웃의 디자인, 색상의 조화 등과 같은 큰 문제이다. 이 모든 것은 특정 설계 원칙을 습득해야합니다.
확장 데이터:
데이터 분석가? 데이터 엔지니어 (Datician) 는 다양한 산업 데이터의 수집, 정리 및 분석을 전문으로 하고 데이터를 기반으로 업계 연구, 평가 및 예측을 수행하는 전문가를 가리키는 데이터 엔지니어입니다.
이것은 데이터로 말하는 시대이자 데이터로 경쟁하는 시대이다. 현재 세계 500 대 기업의 90% 이상이 데이터 분석 부서를 설립하고 있다. IBM, Microsoft, Google 등 유명 회사들은 데이터 서비스에 적극적으로 투자하고, 데이터 부서를 구축하고, 데이터 분석 팀을 양성하고 있습니다. 정부와 점점 더 많은 기업들이 데이터와 정보가 기업의 지적 자산과 자원이 되었으며, 데이터 분석 및 처리 능력이 점점 더 의존하는 기술적 수단이 되고 있음을 인식하고 있습니다.
바이두 백과-데이터 분석가