4 důvody, proč byste si měli najmout datového analytika

Dobrý den, všichni! Toto je Jordan ze SnapStack Solutions a já jsem tu každý týden, abych vám nabídl nejnovější zprávy a zajímavé příběhy o tom, co se děje v technologickém průmyslu. Než začnu článek z tohoto týdne, chtěl bych vám popřát radostný a prosperující rok plný zdraví, lásky a soucitu. Kéž je rok 2023 vaším dosud nejúspěšnějším rokem! 😊

Datový analytik shromažďuje, čistí a vyhodnocuje datové sady, aby odpověděl na otázky nebo řešil problémy. Pracují v různých oblastech, jako je podnikání, finance, trestní soudnictví, věda, medicína a vláda.

Na jaké typy klientů by se společnost měla zaměřit ve své příští reklamní kampani? Jaká věková skupina je nejvíce náchylná k určitému onemocnění? Jaké vzorce chování jsou spojeny s finančními podvody?

To jsou druhy otázek, které vám mohou být položeny jako datový analytik. Pokračujte ve čtení a dozvíte se více o tom, co je datový analytik, jaké dovednosti budete potřebovat a jak můžete začít na cestě k tomu, abyste se jím stali.

Co přesně je analýza dat?

Praxe získávání poznatků z dat za účelem lepších obchodních rozhodnutí se nazývá analýza dat. Analýza dat obvykle probíhá pěti iteračními fázemi:

• Určete data, která budou analyzována.
• Shromážděte informace
• Před analýzou vyčistěte data.
• Prozkoumejte data
• Analyzujte výsledky a interpretujte je

Analýza dat může mít různé podoby v závislosti na otázce, na kterou se pokoušíte odpovědět. Stručně řečeno, popisná analýza nám říká, co se stalo, diagnostická analýza nám říká, proč se to stalo, prediktivní analytika generuje budoucí projekce a normativní analýza generuje praktické rady, jaké kroky je třeba podniknout.

Role a odpovědnosti analytika dat

Datový analytik je někdo, jehož cílem je shromažďovat a analyzovat data k vyřešení konkrétního problému. Práce vyžaduje spoustu času stráveného s daty, ale také vyžaduje komunikaci objevů.

Denně mnoho analytiků dat provádí následující:

Sběr dat: Analytici často získávají data sami. Do této kategorie by mohlo spadat provádění průzkumů, sledování charakteristik návštěvníků na firemních webových stránkách nebo nákup datových sad od odborníků na sběr dat.

Čistá data: Nezpracovaná data mohou obsahovat duplikáty, chyby nebo odlehlé hodnoty. Čištění dat udržuje kvalitu dat v tabulkovém nebo počítačovém jazyce, takže vaše interpretace nejsou nesprávné ani zkreslené.

Údaje o modelu vyžaduje konstrukci a navrhování databázových struktur. Můžete se rozhodnout, jaké druhy dat uchovat a shromažďovat, jak spolu souvisí kategorie dat a jak se budou data zobrazovat.

Interpretace dat zahrnuje identifikaci vzorců nebo trendů v datech, které mohou poskytnout odpověď danému subjektu.

Přítomnost: Komunikace výsledků vašeho výzkumu bude důležitou součástí vaší profese. Toho dosáhnete vytvořením vizualizací, jako jsou grafy a grafy, generováním zpráv a prezentací informací zainteresovaným stranám.

Jaké nástroje používají analytici dat?

Analytici často používají širokou škálu nástrojů ke zlepšení přesnosti a efektivity své práce během procesu analýzy dat. Níže jsou uvedeny některé z nejčastěji používaných nástrojů v odvětví analýzy dat:

• Microsoft Excel
• Tabulky Google
• SQL
• obraz
• R nebo Python
• SAS
• Microsoft Power BI
• Notebooky Jupyter

Technické dovednosti datového analytika

Databázové nástroje: Microsoft Excel a SQL by měly být základními prvky v sadě nástrojů jakéhokoli datového analytika. Zatímco Excel se běžně používá napříč průmyslovými odvětvími, SQL zvládne větší datové sady a je obvykle uznáván jako nezbytný nástroj pro analýzu dat.

Programovací jazyky: Učení statistického programovacího jazyka, jako je Python nebo R, vám umožní pracovat s obrovským množstvím dat a řešit složité rovnice. Ačkoli Python a R jsou dva z nejpopulárnějších, je dobré podívat se na četné popisy pracovních pozic pro kariéru, o kterou máte zájem, abyste zjistili, který jazyk bude ve vašem oboru nejužitečnější.

Vizualizace dat: Být dobrým analytikem dat vyžaduje, abyste svá zjištění prezentovali jasně a přesvědčivě. Vědět, jak nejlépe komunikovat informace pomocí grafů a grafů, může zajistit, že vaši práci pochopí kolegové, zaměstnavatelé a zúčastněné strany. Mezi různé programy používané k vytváření grafiky patří Tableau, Jupyter Notebook a Excel.

Statistika a matematika: Pochopení základů, které jsou základem toho, čeho datové nástroje dosahují, bude velkým přínosem pro vaše podnikání. Důkladné porozumění statistikám a matematice vám může pomoci vybrat, které techniky jsou vhodné použít k řešení konkrétního problému, identifikovat chyby ve vašich datech a lépe porozumět výsledkům.

4 důvody, proč byste si měli najmout datového analytika

Rozpoznání vaší demografické skupiny

Pochopení vzorců klientů a demografických údajů je zásadní pro úspěch bez ohledu na to, co vaše společnost prodává, vyrábí nebo vytváří.

Vše od vašeho webu až po vaše sociální kanály a databázi klientů bude plné fascinujících dat, která při správné analýze mohou pomoci porozumět cílovému publiku a jejich chování. Poté můžete přizpůsobit služby a uvedení produktů na trh určitým skupinám, což vede k vyšším prodejům.

Rozhodování založené na důkazech

Před provedením hlavní volby by měl mít každý rozhodovací orgán ve vaší společnosti přístup k datům.

Rozhodnutí v některých velkých organizacích mohou trvat týdny, ale rozhodnutí mohou být přijímána rychleji v menších nebo agilnějších podnicích. Datový analytik může často zefektivnit rozhodovací proces analýzou, extrahováním a předložením osobám s rozhodovací pravomocí jasnou sbírku dat získaných z mnoha zdrojů.

Opakujte a otestujte znovu

Analytici dat vylučují „co kdyby“ z podnikových rozhodnutí.

Mohou sbírat a analyzovat informace, aby zajistili, že je zvolena správná cesta, a testovat, aby zjistili, které výsledky by byly pro organizaci cennější.

Budou sledovat metriky spojené s významnými změnami, takže po dokončení rozhodovacího procesu nedojde k žádným chybám nebo nákladným chybám.

Proaktivní

Každá společnost má zaměstnance, kteří mají málo času.

I když možná máte v úmyslu implementovat techniky, CRM programy a věrnostní marketing, jen málo lidí na to má čas.

Datový analytik bude k dispozici, aby proaktivně definoval, navrhl a udržoval tyto typy nástrojů a analýz, a zároveň poskytoval týmová doporučení a pomáhal kolegům zaměstnancům se sledováním a analýzou dat.

Několik zdrojů v týmu SnapStack, kteří jsou datovými analytiky, touží poskytnout nejlepší řešení. Pokud takové zdroje potřebujete, kontaktujte nás na adrese contact@snapstack.cz nebo prostřednictvím našich kanálů sociálních médií.

Užijte si zbytek týdne.

‍