为什么要进行数据分析?数据分析师又需要哪些知识储备?

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:506 次浏览
2022-09-16 17:16:36

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将得出的数据分析经验加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据分析经验的功能,发挥数据分析经验的作用。

数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立,但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能,并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

数据分析目的:

数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来,从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中,数据分析可帮助人们做出判断,以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据,使之成为信息的过程。

这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期,包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程,以提升有效性。例如设计人员在开始一个新的设计以前,要通过广泛的设计调查,分析所得数据以判定设计方向,因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。

而数据分析仅靠数据分析软件是不够的,数据分析师就因此而生,他们不仅需要熟练掌握数据分析软件的用法,还要将数据分析软件以外的数据分析方法知识内容熟练运用在工作中。

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数据分析师需要学习的内容:

1、统计学

我看一些人推荐了不少统计学的专业书籍,很多人读《概率论与数理统计》,其他统计相关的内容也没怎么看过。对于互联网的数据分析来说,并不需要掌握太复杂的统计理论。所以只要按照本科教材,学一下统计学就够了。

2、编程能力

学会一门编程语言,会让你处理数据的效率大大提升。如果你只会在Excel上复制粘贴,动手能力是不可能快的。我比较推荐Python,上手比较快,写起来比较优雅。

3、数据库

数据分析师经常和数据库打交道,不掌握数据库的使用可不行。学会如何建表和使用SQL语言进行数据处理,可以说是必不可少的技能。

4、数据仓库

许多人分不清楚数据库和数据仓库的差异,简单来说,数据仓库记录了所有历史数据,专门设计为方便数据分析人员高效使用的。

5、数据分析方法

对于互联网数据分析人员来说,可以看一下《精益创业》和《精益数据分析》,掌握常用的数据分析方法,然后再根据自己公司的产品调整,灵活组合。

很显然在目前的信息时代,借助类似于FineBI的这些工具,可以让企业加速融入企业数据分析的趋势。备受市场认可的软件其实有很多,选择时必须要结合实际的情况。一般的情况下,都建议选择市面上较主流的产品,比较容易达到好的效果,目前企业数据分析BI软件市场占有率前列的,就是帆软BI软件——FineBI。数据分析经验,数据分析软件,数据分析方法

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