談談有效開展資料分析的關鍵技能

來源：資料驅動智慧

作為資料領域的專業人士，我親眼目睹了資料技術對許多企業和行業的深刻影響。這些技術已經促使資料分析師的課程發生轉變，除了傳統的統計方法之外，現在更加強調理解和利用人工智慧和機器學習技術。這些生成式人工智慧工具使高階分析的訪問變得更加廣泛，即使是那些技術背景有限的人也能參與資料科學概念。隨著該領域繼續高速發展，本文試圖為資料分析和資料科學領域的新的和年輕的專業人士提供一些建議。

一 資料分析師對業務績效的影響

首先，資料分析師在引導公司進行資料驅動決策方面發揮著主要作用，尤其是年輕的企業和非科技公司。基於直覺或“直覺”做出關鍵決策的日子已經一去不復返了。在這個時代，重點是從資料分析中得出的具體證據。資料分析師篩選資料以發現趨勢、模式和相關性，提供塑造戰略和運營決策的客觀見解。業務決策意味著每一步都有資料支援，這減少了猜測並提高了業務策略的準確性。

資料分析不僅限於資料包告。資料分析師是動態問題解決者。您的工作是主動剖析並進行深入分析，以發現潛在的挑戰。這種前瞻性思維能夠預測未來趨勢並提出管理風險或利用新機遇的策略。這會導致一家企業不僅能夠對變化做出反應，而且領先一步，準備好適應不斷變化的市場環境並蓬勃發展。

此外，資料分析師擅長識別資料集中的趨勢和模式。這項技能對於預測未來的行為、結果和場景至關重要。認識到這些模式使企業能夠預測市場的變化、消費者偏好的變化或新出現的風險。這種遠見對於戰略規劃來說非常寶貴，可以讓公司主動調整路線。此外，他們的職責還包括透過開發和監控關鍵績效指標(KPI)和指標來衡量和改進績效。這種嚴格的跟蹤可以清楚地瞭解業務流程效率、活動有效性以及戰略成功或缺點，從而提供持續改進的路線圖。

最後，在競爭激烈的商業環境中，資料分析師的角色對於保持競爭優勢至關重要。透過對市場趨勢和競爭對手資料的細緻分析，可以挖掘新機會、評估潛在威脅並制定創新戰略。

資料專業人員的型別

資料分析師主要專注於提取業務洞察和報告以幫助決策。該角色需要對資料視覺化有深入的瞭解，以便有效地傳達研究結果，並使用敘述技術來闡明資料背後的敘述。資料分析師通常擁有紮實的統計學基礎，這對於準確分析和解釋資料非常重要。

• 資料科學家需要更廣泛的技能，不僅包括資料分析師的核心技能，還包括實驗和機器學習(ML)建模的高階熟練程度。他們擅長建立預測模型並進行徹底的測試以開發新的見解和演算法。

• 資料工程師強調資料管道和資料庫管理。他們的主要重點是資料的部署和運營管理，確保資料可訪問、可靠且格式化，以便資料分析師和科學家進行分析。

• 機器學習工程師專門負責使機器學習模型可操作。他們的技能專注於ML操作(MLOps)和部署，專注於將ML模型整合到生產環境中以實現流程自動化和改進。

二 需要的技術技能

作為資料分析師，您的角色需要一系列的技術技能。它始於堅實的數學基礎，而統計學是解釋資料的基本工具。當開始資料分析工作時，熟練掌握MicrosoftExcel和SQL等工具將有助於有效管理和分析資料。隨著資料日益複雜，有必要全面瞭解機器學習(ML)和人工智慧(AI)。當然還需要深入研究大資料，制定演算法來處理大型資料集，不僅提取答案，還提取預測見解和戰略遠見。

1.微軟Excel

紮實的MicrosoftExcel工作知識是基礎。它通常是我們遇到的第一個工具，並作為資料操作的入門平臺。在Excel中，將執行建立資料透視表等任務，這有助於彙總大型資料集，並進行初步分析以揭示基本見解。您會發現在Excel中快速排序、篩選和查詢資料的能力對於日常任務是不可或缺的。無論您是驗證資料質量還是探索新資料集，Excel的函式和公式都是識別異常和提取初步見解的第一道防線。它是一個跳板，使您能夠在深入研究更高階的分析工具之前測試理論和假設。

2.資料清理和準備

更深入地研究資料，您將花費大量時間進行資料清理和準備。這就是您的分析敏銳度發揮作用的地方，因為您可以解決不一致和丟失資料的問題，從而將資料集細化為強大的分析形式。這個過程需要對細節的一絲不苟和系統化的方法，以確保一旦您使用更先進的工具和技術，您的資料就儘可能準確和可靠。您在這裡開發的技能可以跨工具和技術轉移，形成一套多功能技能，無論您在職業生涯後期發現自己處於哪種特定的分析軟體或環境中，都可以為您服務。準備資料是為了確保剩下的資料能夠講述潛在模式和關係的真實故事。

3.數學與統計學

熟練掌握數學和統計學對於準確解釋資料是必不可少的。您經常需要應用高階統計方法來分析和理解資料集。這包括使用迴歸分析、假設檢驗和預測建模等技術。您的角色不僅包括理解這些方法，還包括知道何時以及如何適當地應用它們。使用這些技術可以從資料中提取有意義的模式和關係，這對於做出明智的決策至關重要。

統計學的重點是解釋所提供的敘述性資料並認識到分析的侷限性。它需要確定結果的重要性並確認解釋依賴於可靠的統計證據。您執行徹底統計分析的技能支援您的見解的可信度，將其確立為您分析技能的基本要素。瞭解這個領域可以幫助您避免常見錯誤，例如偏見或誤解資料趨勢。例如，理解p值是該領域的基礎，因為它有助於確定您的發現的統計顯著性，從而為您的工作增加一層精確度。

4.資料視覺化

作為資料分析師，將複雜的資料集轉換為視覺故事是工具包的關鍵部分。利用各種資料視覺化軟體，例如Tableau或MicrosoftPowerBI，您可以將數字和統計資料轉換為圖表、圖形和儀表板，這些圖表、圖形和儀表板不僅資訊豐富，而且引人入勝。當您建立視覺化時，您正在將抽象且通常令人費解的原始資料世界轉換為即使對於那些沒有技術背景的人來說也可以立即理解的格式。

這裡的挑戰在於為資料選擇正確的視覺化型別。餅圖、折線圖、熱圖、散點圖-每一種都有特定的用例，您的工作是將資料與最合適的視覺格式相匹配。

這個過程涉及對色彩理論、佈局和設計原理的理解，使視覺化不僅準確而且直觀易懂。請記住，資料視覺化的最終目標是使決策者能夠快速有效地掌握複雜的概念和資料衍生的見解。這是一項需要創造性和分析性思維的技能，確保資料不僅能說話，而且能清晰地說話。

5.資料庫知識

您的職責包括檢索、更新和運算元據庫中的資料。這涉及編寫高效且準確的SQL查詢。深入瞭解資料庫管理系統、其架構設計和互動技術對於有效執行這些任務非常重要。

SQL是資料庫語言。您對SQL的熟練程度使您能夠提取和運算元據，並且瞭解不同查詢型別的細微差別（無論您正在處理簡單的SELECT語句還是複雜的JOIN）都是您日常工作的一部分。這包括最佳化查詢效能以及維護資料完整性和一致性。此外，熟悉資料庫設計原則和規範化也是必要的。這些原則有助於資料庫內資料的有效組織。在某些情況下，責任延伸到資料庫維護和管理，以確保資料始終可訪問且準確。

6.資料分析與探索

資料分析和探索涉及深入研究資料以發現為業務決策提供資訊的模式、異常或趨勢。有效的資料探索需要在技術知識和好奇心之間取得平衡。您需要提出正確的問題，並熟練使用各種資料視覺化工具（例如PcitcABCD），以易於理解的方式展示您的發現。您工作的這方面是科學與藝術的結合——應用分析技術的科學和在商業環境中解釋研究結果的藝術。

這項工作涉及各種資料探索技術，例如細分和同期群分析，這有助於理解業務的不同方面。您將使用這些平臺來執行從簡單的描述性統計到複雜的預測模型的各種任務。

7.計算機程式語言

最終，你會來到這裡。如果你想獲得“資料分析師”的頭銜，這是沒有商量餘地的。當您想要處理雜亂、非結構化且不斷變化的現實世界資料時，R、Python甚至JavaScript等計算機程式語言都是重要的技術。Python以其簡單性和大量的庫在資料分析中特別受歡迎，其任務範圍從資料操作到機器學習。R因其統計分析功能而備受推崇，使其成為資料驅動決策的首選。JavaScript雖然在資料分析中不像R或Python那樣常見，但其在大規模資料環境和實時資料處理中的效能很有價值。

學習程式設計，就像任何技能一樣，涉及到一個既令人興奮又充滿挑戰的學習曲線。具體編碼，是一項透過堅持和實踐而發展的技能。當你踏上這條道路時，最初的“好吧，這看起來很有趣”的興奮可能很快就會遇到資料結構和演算法的複雜性。面對挑戰是這個過程的正常部分，所以當你遇到“不……”的時刻或者你的分析思維需要一些刺激時，請毫不猶豫地向同行甚至人工智慧導師（例如ChatGPT）尋求幫助。當您盯著滿是程式碼的螢幕但沒有任何效果時，請花點時間退一步問：“我可以從這個錯誤中學到什麼？“每個錯誤都是加深您解決問題和程式設計技能的機會。給自己留出實驗和失敗的空間，因為那才是真正學習發生的地方！對我來說，學習編碼就是學習如何有效地學習，適應新的挑戰，並將有限的知識應用到一個非常複雜的領域。一般來說，這是無價的技能，尤其是在資料分析的各個方面。

8.資料管理

資料管理集中在兩個關鍵領域：資料的質量和安全性。質量是指資料的準確性、完整性和可靠性，需要實施流程以及持續的改進和驗證週期，以確保資料準確性、糾正錯誤並保持各種資料來源的一致性。另一方面，資料安全是指保護資料免遭未經授權的訪問和破壞。這一責任需要了解資料保護法律和政策並實施訪問控制和加密等安全措施。在此角色中，您在保護敏感資訊方面負有重大責任。您管理這些資料方面的技能不僅可以保持分析的完整性，還可以維護您的組織對其利益相關者的信任。

9.人工智慧和機器學習

在不斷髮展的資料分析領域，您對人工智慧(AI)和機器學習(ML)的熟悉程度越來越重要。這包括構建和實施人工智慧和機器學習演算法的充滿挑戰和回報的道路，這些演算法識別模式並從資料中獲取見解。您應該至少了解機器學習的核心原理，以便能夠為手頭的資料選擇合適的模型，並微調這些模型以獲得最佳效能。您的工作可能涉及用於預測建模的監督學習或用於發現資料中隱藏模式的無監督學習。

AI和ML使您能夠處理超越傳統統計方法的大規模複雜資料分析任務。它們實現了資料分析過程的自動化，從而可以更有效、更準確地處理更大的資料集

10.大資料分析工具

大多數公司都在處理大資料集。這是您想要開始使用ApacheHadoop和ApacheSpark等工具的地方，因為您將處理大量結構化和非結構化資料。這些工具旨在有效地處理傳統資料庫無法處理的龐大資料集。

例如，ApacheHadoop使用分散式檔案系統，允許跨計算機叢集處理大型資料集。它以其穩健性和可擴充套件性而聞名，使您能夠處理PB級的資料。與此同時，ApacheSpark因其資料處理速度而聞名，尤其是在複雜的迭代演算法和資料轉換方面。它是一種高階分析引擎，支援廣泛的資料處理任務，從批處理到實時分析和機器學習。

二 需要的軟技能

技術技能無疑很重要，但軟技能在資料分析師角色中的重要性同樣不可否認。作為資料分析師，您的技術專業知識需要輔以一系列人際交往和認知能力。這些軟技能使您能夠有效地傳達您的發現、與團隊成員協作並在組織內推動有影響力的決策。它們是微妙而強大的驅動因素，可以增強您駕馭資料複雜性及其在業務環境中的影響的能力。

關注細節很重要，因為資料中的小錯誤可能會導致嚴重的誤解。充分了解您的行業可以幫助您將您的發現放在正確的背景下。隨著人工智慧的最新進步，講述資料故事已成為一項越來越重要的技能，它使您能夠以易於理解且引人入勝的方式呈現複雜的資料。您解決問題的能力將在應對資料分析挑戰時受到考驗。培養批判性和好奇心可以鼓勵質疑假設、探索新觀點以及發現資料中隱藏的見解，從而使您受益匪淺。這些軟技能完善了您的個人資料，使您成為一名高效的資料分析師。

1.業務和領域知識

您作為資料分析師的效率會因您的業務和領域知識而顯著增強。當您想要彌合原始資料和戰略業務決策之間的差距時，這些知識是相關的。它涉及瞭解您所從事的行業，包括其挑戰、競爭格局、客戶行為和市場趨勢。當您掌握這些知識時，您不僅可以處理數字，更重要的是，您可以根據特定的業務環境來解釋它們。

2.探索的願望

這種學習和探索的內在願望促使您更深入地研究資料、提出問題並尋找解決問題的新方法。您的好奇心引導您探索不熟悉的資料集，嘗試新的分析技術，並不斷尋找新的學習機會。

這種對知識的不懈追求促使您跟上資料科學的最新趨勢，嘗試新興工具和技術，並不斷提高您的分析技能。正是這種特質使您能夠發現隱藏的模式、發現新興趨勢併產生創新的想法。資料分析的好奇心在於利用資料的力量來探索未知並發現新的可能性。它可以讓您的作品保持新鮮感、相關性和影響力。

3.注重細節

您對細節的敏銳洞察力確保您獲得的見解基於準確、可靠的資料。在向利益相關者展示資料結果時，這項技能尤其重要，即使是很小的錯誤也可能導致錯誤的結論或業務決策。從本質上講，對細節的關注是為了保持資料分析過程的完整性，確保考慮到每一條資訊並解決每個潛在的陷阱。這項技能使您能夠提供精確且值得信賴的分析，從而增強您的工作在同事和更廣泛的組織眼中的價值和可信度。

4.解決問題

你不可避免地會遇到挑戰和障礙。歡迎來到遊戲😉您經常需要批判性和創造性地思考，以克服資料不一致、軟體限制或資源限制等問題。解決問題有時就是救火🔥和制定快速解決方案，但最終您需要考慮有效、可持續的解決方案，以提高工作的整體質量。

解決問題包括分析情況、確定問題的根本原因以及集思廣益潛在的解決方案。它涉及適應性、隨機思考以及以創新方式應用您的技術知識。

5.批判性思維

批判性思維是邏輯和系統解決問題的關鍵技能。作為資料分析師，您的工作不僅涉及收集和分析資料，還涉及質疑其來源、瞭解其侷限性並以細緻入微的方式解釋結果。批判性思維使您能夠辨別資料的質量，識別資料來源或方法中的偏差，並評估資料驅動結論的有效性。這項技能是超越數字來理解它們代表什麼和不代表什麼。

你應該不斷地問“為什麼？”之類的問題。和“如果呢？”。這種分析思維可以幫助您做出明智的決策，確保您的分析不僅準確，而且相關且可靠。資料分析中的批判性思維並不是要找到您期望看到的內容。這是關於揭示資料揭示的真相。

6.資料講故事

資料講故事是為了讓複雜的資訊變得易於理解和吸引人。當面對原始資料時，您的受眾可能很難理解其重要性。透過講故事，您可以將複雜的資訊提煉成引人入勝、易於理解的格式。例如，精心設計的資訊圖表比雜亂的電子表格更能有效地傳達故事。當您以敘述的方式呈現資料時，它就會變得具有相關性，並對觀眾產生更重大的影響。

傑出的資料故事講述者擁有獨特的特質，可以提升他們的工作水平。首先，他們瞭解受眾，根據他們的理解水平和興趣定製敘事。例如，在與業務主管交談時，他們會避免技術細節，而是選擇相關的示例。他們還強調資料的含義，關注“原因”而不僅僅是顯示數字。此外，他們熟練地使用視覺化，選擇圖表和圖形來增強他們的敘述而不引起混亂。

在推進故事講述時，請考慮資料驅動設計。以互動方式將資料整合到視覺效果中，例如使用熱圖進行網站流量分析。講故事的人還應該採用各種技巧來吸引觀眾，例如製造懸念或新增引文或案例研究等人文元素。擁抱技術也是關鍵，創造性地使用資料視覺化工具、演示軟體，甚至生成人工智慧（例如旅程中的傳播模型）來製作引人入勝的動態故事。這種先進的方法確保敘述不僅內容豐富，而且能引起觀眾的深刻共鳴。

三 人工智慧會取代資料分析師嗎

自2022年GitHubCopilot和ChatGPT推出以來，人工智慧是否會取代資料分析師的問題一直是人們廣泛關注和爭論的話題。人工智慧和機器學習技術在各個領域的引入導致了工作角色和行業的變革。做法。從製造業到客戶服務等行業的歷史證據表明，技術往往會改變角色，而不是徹底取代它們。在資料分析領域也觀察到同樣的模式。

在資料分析的背景下，人工智慧主要是一種增強資料分析師能力的工具，而不是取代他們。例如，人工智慧可以自動執行日常任務，例如資料清理、預處理，甚至資料分析的某些元素。然而，人工智慧缺乏複製人類細緻入微的創造力、戰略思維和對複雜的業務問題的理解能力的能力。這些是人類資料分析師擅長並做出重大貢獻的領域。

此外，麥肯錫全球研究院的一份報告表明，雖然人工智慧可以接管某些任務，但它也創造了新的角色並需要新的技能。資料分析師的角色正在不斷髮展，包括與人工智慧一起工作，使用這些工具來增強分析過程，並專注於更高階的任務。例如，人工智慧可以快速處理和分析大型資料集，但基於這些分析的解釋、決策和策略制定仍然是以人為中心的任務。

為什麼資料分析師應該擁抱人工智慧

人工智慧與資料分析的整合改變了分析師的工作方式，使他們能夠專注於資料解釋和決策的更復雜和更具戰略性的方面。

• 日常任務的效率：人工智慧最顯著的優勢是它能夠自動執行日常和耗時的任務。例如，人工智慧演算法可以快速清理和預處理資料，如果手動完成，這一過程將花費數小時。

• 創新的資料解釋：人工智慧不僅可以處理資料，還可以幫助解釋資料。使用OpenAI的ChatGPT或Google的BERT等自然語言處理(NLP)工具，分析師可以從社交媒體帖子或客戶評論等非結構化資料中提取有意義的見解，否則很難進行分析。

• 資料合成：生成式人工智慧可以建立模仿現實世界資料的合成資料集，使分析師能夠在安全且受控的環境中測試假設和模型。這促進了創新實驗並降低了真實資料出錯的風險。

• 新興的職業機會：資料分析領域的人工智慧革命正在創造新的職業道路。人工智慧資料分析師或人工智慧戰略顧問等職位正在興起，它們將傳統資料分析與人工智慧專業知識相結合。這些角色在金融、醫療保健和電子商務等行業至關重要，在這些行業中，大規模資料分析與預測建模相結合可推動關鍵業務決策。

人工智慧在資料分析中的整合代表了資料分析師的角色和技能的重大轉變。我相信，分析師應該在職業生涯的早期就開始使用生成式人工智慧來加速他們的學習和發展，同時保持對基本原理的批判性認識。生成人工智慧，就像人類一樣，能夠產生偏見或產生錯誤的解釋或資訊。