God dag, alla! Det här är Jordan från SnapStack Solutions, och jag är här varje vecka för att erbjuda de senaste nyheterna och intressanta berättelser om vad som händer i teknikbranschen. Innan jag börjar veckans artikel vill jag önska er ett glatt och välmående år fyllt med hälsa, kärlek och medkänsla. Må 2023 bli ditt mest framgångsrika år hittills! 😊
En dataanalytiker samlar in, rensar och utvärderar datamängder för att svara på frågor eller lösa problem. De arbetar inom en mängd olika områden som affärer, finans, straffrätt, vetenskap, medicin och regering.
Vilka typer av kunder ska ett företag rikta sig till i sin nästa reklamkampanj? Vilken åldersgrupp är mest mottaglig för en specifik sjukdom? Vilka beteendemönster är förknippade med ekonomiskt bedrägeri?
Det här är de typer av frågor du kan ställas som dataanalytiker. Fortsätt läsa för att lära dig mer om vad en dataanalytiker är, vilka färdigheter du behöver, och hur du kan komma igång på vägen mot att bli en.
Praktiken att extrahera insikter från data för att fatta bättre affärsbeslut kallas dataanalys. Analysen av data fortsätter vanligtvis genom fem iterativa steg:
Dataanalys kan ta olika former beroende på vilken fråga du försöker svara på. I ett nötskal berättar beskrivande analys vad som hände, diagnostisk analys berättar varför det hände, prediktiv analys genererar framtida prognoser och föreskrivande analys genererar praktiska råd om vilka åtgärder som ska vidtas.
En dataanalytiker är någon vars mål är att samla in och analysera data för att lösa ett specifikt problem. Jobbet kräver mycket tid med data, men det kräver också att kommunicera upptäckter.
Dagligen gör många dataanalytiker följande:
Datainsamling: Analytiker förvärvar ofta data på egen hand. Att genomföra undersökningar, spåra besökarnas egenskaper på en fast webbplats eller köpa datamängder från datainsamlande proffs kan alla falla under denna kategori.
Rena data: Rådata kan innehålla dubbletter, misstag eller avvikelser. Att rensa data håller kvaliteten på data i ett kalkylblad eller datorspråk så att dina tolkningar varken är felaktiga eller sneda.
Modelldata kräver konstruktion och utformning av databasstrukturer. Du kan bestämma vilka typer av data som ska behållas och samlas in, hur datakategorier är relaterade till varandra och hur data ska visas.
Datatolkning innebär att identifiera mönster eller trender i data som kan ge ett svar på det aktuella ämnet.
Present: Att kommunicera resultaten av din forskning kommer att vara en viktig del av ditt yrke. Du åstadkommer detta genom att skapa visualiseringar som diagram och grafer, generera rapporter och presentera information för intresserade parter.
Analytiker använder ofta ett brett utbud av verktyg för att förbättra noggrannheten och effektiviteten i sitt arbete under dataanalysprocessen. Följande är några av de mest använda verktygen i dataanalysbranschen:
Databasverktyg: Microsoft Excel och SQL bör vara häftklamrar i verktygslådan för alla dataanalytiker. Medan Excel ofta används i branscher, kan SQL hantera större datamängder och erkänns vanligtvis som ett måste-ha-verktyg för dataanalys.
Programmeringsspråk: Att lära sig ett statistiskt programmeringsspråk, som Python eller R, kan låta dig arbeta med enorma mängder data och lösa komplicerade ekvationer. Även om Python och R är två av de mest populära, är det en bra idé att titta på många arbetsbeskrivningar för en karriär du är intresserad av för att se vilket språk som kommer att vara mest användbart inom ditt område.
Datavisualisering: Att vara en bra dataanalytiker kräver att du presenterar dina resultat tydligt och övertygande. Att veta hur man bäst kommunicerar information med hjälp av diagram och grafer kan säkerställa att ditt arbete förstås av kollegor, arbetsgivare och intressenter. Bland de olika programmen som används för att skapa grafik är Tableau, Jupyter Notebook och Excel.
Statistik och matematik: Att förstå grunderna bakom vad dataverktyg åstadkommer att gynna ditt företag mycket. En grundlig förståelse för statistik och matematik kan hjälpa dig att välja vilka tekniker som är lämpliga att använda för att lösa ett specifikt problem, identifiera misstag i dina data och få en bättre förståelse för resultaten.
Att förstå kundmönster och demografi är avgörande för framgång oavsett vad ditt företag säljer, tillverkar eller skapar.
Allt från din webbplats till dina sociala flöden och klientdatabas kommer att vara full av fascinerande data som, när de analyseras korrekt, kan hjälpa till att förstå din målgrupp och deras beteenden. Du kan sedan anpassa tjänster och produktlanseringar till vissa grupper, vilket resulterar i högre försäljning.
Innan du gör ett stort val bör varje beslutsfattare i ditt företag ha tillgång till data.
Beslut i vissa stora organisationer kan ta veckor, men beslut kan fattas snabbare i mindre eller mer smidiga företag. En dataanalytiker kan ofta effektivisera beslutsprocessen genom att analysera, extrahera och presentera för beslutsfattare en tydlig insamling av data som erhållits från många källor.
Dataanalytiker eliminerar ”vad om” från företagsbeslut.
De kan skörda och analysera information för att säkerställa att rätt väg tas och testa för att upptäcka vilka resultat som skulle vara mer värdefulla för organisationen.
De kommer att spåra mätvärden kopplade till betydande förändringar så att när beslutsprocessen är klar kommer det inte att finnas några misstag eller kostsamma misstag.
Varje företag har anställda som har kort tid.
Även om du kanske har all avsikt att implementera tekniker, CRM-program och lojalitetsmarknadsföring, har få människor tid att göra det.
En dataanalytiker kommer att vara till hands för att definiera, designa och underhålla dessa typer av verktyg och analyser proaktivt, samtidigt som de ger teamrekommendationer och hjälper kollegaanställda med dataspårning och analys.
Flera resurser på SnapStacks team som är dataanalytiker är angelägna om att ge de bästa lösningarna. Om du behöver sådana resurser, vänligen kontakta oss på contact@snapstack.cz eller via våra sociala mediekanaler.
Njut av resten av veckan.
Det har pratats mycket om Rust och dess oslagbara prestanda, minnessäkerhet och samtidighet. Är detta helt enkelt en höjdflod av popularitet i den tekniska horisonten när fler och fler programmeringsspråk dyker upp eller är Rust framtidens programmeringsspråk?
Läs mer
När det gäller webbutveckling finns det ett språk som ofta jonglerar både rampljuset och skuggorna - JavaScript. Dess uppfinning var ett avgörande ögonblick för interaktiv webbutveckling, en epok som outplånligt etsade sitt namn på pelarna på internet.
Läs mer
