数据分析中完善的知识体系

开课吧小一2021-05-08 17:01

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作为数据分析师,无论最初的职业定位方向是技术还是业务,最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此,一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。

数据分析中完善的知识体系

数据采集。了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌,包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程,避免由于违反数据采集规则导致的数据问题;同时,对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度,尤其是数据中的异常变化。

数据存储。无论数据存储于云端还是本地,数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。

数据提取。数据提取是将数据取出的过程,数据提取的核心环节是从哪取、何时取、如何取。

数据分析中完善的知识体系

数据挖掘。数据挖掘是面对海量数据时进行数据价值提炼的关键。

数据分析。数据分析相对于数据挖掘更多的是偏向业务应用和解读,当数据挖掘算法得出结论后,如何解释算法在结果、可信度、显著程度等方面对于业务的实际意义,如何将挖掘结果反馈到业务操作过程中便于业务理解和实施是关键。

数据展现。数据展现即数据可视化的部分,数据分析师如何把数据观点展示给业务的过程。数据展现除遵循各公司统一规范原则外,具体形式还要根据实际需求和场景而定。

数据应用。数据应用是数据具有落地价值的直接体现,这个过程需要数据分析师具备数据沟通能力、业务推动能力和项目工作能力。

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