자료를 수집하다
데이터 분석가의 첫 번째 단계는 데이터를 수집하는 것입니다. 내부 데이터인 경우 SQL 을 사용하여 검색할 수 있습니다. 외부 데이터를 가져오는 경우 데이터의 신뢰성, 신뢰성 및 포괄성을 보장하기가 어렵습니다. 네트워크 수집은 외부 데이터를 얻는 모든 채널에서 점점 더 주목을 받고 있습니다. 가장 일반적인 네트워크 수집 방법은 파충류를 통해 데이터를 얻는 것입니다. 대조적으로, 파충류 프로그램을 작성하여 얻은 방대한 양의 데이터는 더 사실적이고 포괄적이며 정보가 풍부한 인터넷 시대에 더 효과적입니다. 분산 시스템의 큰 데이터인 경우 Hadoop 과 Apache Spark 를 사용하여 선택하고 청소합니다.
데이터 수집에만 다른 컴퓨터 언어와 지식이 필요하다는 것을 알 수 있다. 데이터 분석가가 SQL 로만 데이터를 가져오는 것만으로는 충분하지 않다면 점차 시장에서 탈락할 것이다. SQL 데이터베이스는 대량의 데이터 트래픽을 지원할 수 없기 때문에 SparkStreaming 의 실시간 데이터 수집을 지원할 수 없습니다.
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데이터 정리
데이터 청소는 전체 데이터 분석 과정에서 없어서는 안 될 부분이며, 그 결과의 품질은 모델 효과와 최종 결론과 직접적인 관련이 있습니다. 실제로 데이터 정리는 일반적으로 분석 프로세스의 50 ~ 80% 를 차지합니다. 외국의 일부 학술 기관들은 데이터 청소 방법을 전문적으로 연구할 것이며, 관련 서적도 많다. 처리할 데이터는 누락된 값, 중복 값, 예외 값 및 데이터 유형이 잘못된 데이터 범주로 크게 나눌 수 있습니다.
데이터 시각화
데이터 시각화는 데이터를 정확하고 효율적이며 간결하며 포괄적으로 전달하는 정보와 지식입니다. 시각화는 보이지 않는 데이터 현상을 보이는 그래픽 기호로 변환하고, 복잡하고 알 수 없는 데이터와 연계되고, 규칙과 특징을 발견하고, 더 많은 상업적 가치를 지닌 통찰력과 가치를 얻을 수 있습니다. 적절한 차트를 사용한 후 데이터를 직접, 또렷하고 직관적으로 표현하여 말하는 목적을 달성했습니다. 인간의 우뇌 메모리 영상은 좌뇌메모리 추상문자보다 100 만 배 빠른 속도로 데이터 시각화가 데이터에 대한 청중의 이해와 기억을 심화시키고 강화하는 이유이다. 비즈니스 데이터 분석 권장 Tableau, 데이터 5 분 만에 시각화할 수 있습니다. 어때요?
산업 데이터 방향 구축 및 계획
업종과 분야에 따라 초점이 다르다. 예를 들어 소구의 전문 분야는 상업이고, 상업전략일 수도 있고, 마케팅일 수도 있다. 고정이 아니라 회사의 전략에 따라 발전해야 한다. 금융, 제약, 생물, 정치, 역사, 경제, 뉴스 미디어, 물류, 패션, 관광, 환경 보호와 같은 많은 업종에서 데이터 분석가의 존재가 필요합니다. 한 분야에 대해 충분히 이해하고 이 분야에 깊은 경험을 가지고 있다면, 데이터를 분석할 때 실제 문제를 더 잘 발견하고 명확히 할 수 있으며, 데이터 분석을 통해 산업 발전의 법칙에 더 잘 부합할 수 있습니다.
데이터 보고서 프레젠테이션
소구의 관점에서 볼 때, 데이터 분석가의 가치를 가장 잘 반영하는 점은 데이터를 통해 비즈니스에 가치를 부여하는 것입니다. 비즈니스와 IT 사이의 다리로서 비즈니스 요구 사항과의 커뮤니케이션은 실제로 데이터 분석가의 일상적인 업무에서 가장 중요한 부분입니다. 분석 방향이 명확해지면 데이터 분석가의 분석을 더욱 구체적으로 할 수 있습니다. 업무 부서와 잘 소통하지 않으면 데이터 분석가는 소매를 걷어 올리고 일을 시작하는데, 보통 헛수고이다. 최종 결과를 요약하는 것도 중요합니다. PPT, 메일, 모니터링 간판 등 가장 적합한 전시 수단을 선택하여 분석 결과를 업무 팀에 표시하는 것도 중요합니다.
데이터 분석가는 비즈니스 데이터 분석가와는 다른 큰 개념입니다. 상업은 주목할 만한 많은 분야 중 하나일 뿐, 수요도 많고 상대적으로 임금이 높은 업종 중 하나이다. 만약 한 데이터 분석가가 회사에서 특정 업무의 보조업무만을 담당하고 있다고 생각한다면, 금융, 생물, 거시경제, 국제관계에 종사하는 데이터 분석가들은 어떻게 말합니까?
여기서 비즈니스 데이터 분석가란 무엇입니까? 업무에 봉사하는 분석가는 업무 데이터 분석가 또는 업무 데이터 분석가라고 합니다. 제품, 운영, 시장, 광고 등의 업무 부서에 대한 데이터 지원을 제공하는 것으로 이해할 수 있습니다. 업무 데이터 분석가로서 업무 책임과 업무 요구 사항은 서로 호응하고, 업무에 깊이 들어가고, 전체 업무 데이터 분석 프로세스를 이해하고, 업무에 대한 권장사항을 제시합니다.
데이터 분석은 통계, 수학, 컴퓨터 기술과 같은 도구라고 할 수 있습니다 ... 우리 일의 모든 무기. 어떤 무기든, 최종 목적은 자신의 영역을 향상시키고, 무기로 데이터에서 문제를 발견하고, 분석적 사고로 실제 문제를 해결하는 것이다. 이것이 데이터 분석가의 가치입니다.