在当今的商业世界中，企业严重依赖数据分析，因为它可以帮助管理层做出更明智的决策，改善营销工作并提高效率。 使用数据分析可以为企业带来优势，因为它可以让他们更快地实施变革，从而提高利润、减少开支并鼓励创造力。 此外，在当今的数字世界中，数据驱动的决策和基于分析的战略制定对于任何领域的领导者来说都是至关重要的。 在本文中，我们将讨论闪避数据和分析。
什么是数据分析？
数据分析 (DA) 是评估数据收集以识别趋势并得出有关其中包含的信息的结论的行为。 数据分析现在通常使用定制的硬件和软件。 各行业的企业越来越依赖数据分析工具和方法来帮助他们做出更明智、更具战略性的营销决策。 科学家和研究人员还使用分析工具来测试假设、理论和模型的有效性。
此外，数据分析是一个广泛的术语，涵盖了广泛的领域和技术，从传统的商业智能 (BI) 和报告到高级 OLAP 和其他类型的在线分析处理 (OLAP)。 商业分析是数据分析方法的另一个总称，在这方面是类似的。 后者专注于业务应用程序，而数据分析则更为笼统。 然而，并不是每个人都认同这个广泛的定义。 在其他情况下，“数据分析”仅指“高级分析”，而“商业智能”被视为一个单独的实体。
借助数据分析计划，企业可以提高利润、效率、营销和客户服务。 此外，分析还可以帮助企业更好地预测行业的新发展并做出反应。 数据分析可能涉及查看以前收集的信息或已实时处理的全新数据。 它可以来自各种内部和外部数据源。
数据分析如何工作？
为了得出可靠的结论，数据分析需要一个多步骤的过程。 数据科学家和数据工程师与数据分析师合作构建数据管道并协助模型设置，执行这些任务。 在以下段落中，我们将回顾数据分析所涉及的过程：
#1。 数据采集
有两种方法可以将数据收集付诸实践。 第一步是将分析所需的所有信息收集到一个地方。 如果数据来自多个系统，分析师将需要使用数据集成程序将它们整合在一起。
然而，在某些情况下，可能只需要较大数据集的一小部分。 作为分析的一部分，数据科学家将制定一个计划来划分相关的数据子集。 这样可以深入检查子集，而不需要对完整数据集进行任何更改。
#2. 调整数据质量
下一步是调查并解决所收集数据的质量问题。 分析模型的数据还必须根据既定的公司政策准备。 不一致、错误和重复都是数据质量差的例子。 数据分析和数据清理程序有助于解决这些问题。
然后，数据分析师根据他计划采用的分析模型的规范来塑造和排列信息。 数据治理政策的实施是数据质量流程的最后一步。 这些规定保证信息得到正确使用并按照既定程序进行。
＃3。 建立分析模型
然后，数据分析师与数据科学家合作开发可以产生可靠结果的分析模型。 预测建模工具等分析程序和 Python、Scala、R 和结构化查询语言 (SQL) 等编程语言用于构建这些模型。
构建完成后，将使用真实信息对模型进行测试。 分析测试数据并对模型进行调整。 该模型经过反复测试，直到达到预期结果。 最后，在生产模式下，模型在真实数据上进行测试。
#4。 介绍
数据分析的最后阶段是与客户和高层管理人员共享模型的结果。 建议演示使用图表和信息图表等视觉辅助工具。 它们易于理解并有效地传达研究结果。
数据分析的类型
有五种不同类型的数据分析。 完整的数据分析可能需要全部使用，具体取决于当前的问题，但这很少是必需的。 然而，熟悉所有类型的数据分析至关重要。
#1。 描述性数据分析
这种类型的数据分析会查看过去的事件以确定其原因。 这是分析大量数据的最简单方法。 某些数据分析师根据具体情况使用描述性分析作为摘要，以支持其他形式的分析的调查和分析。 我们可以将其称为“最佳实践”，因为它澄清了先前对过去数据的分析结果。
此外，描述性数据分析通常由企业使用统计方法进行。 通过以这种方式分析数据，他们可以看到事情随着时间的推移发生了怎样的变化，发现异常值，比较和对比优点和缺点等。企业通常采用描述性分析来将问题的根源归零。
#2. 诊断数据分析
诊断数据分析的目标是发现过去发生意外事件的原因。 该方法使用描述性分析的结果试图解释“为什么会发生这种情况？”
诊断数据分析利用钻取、发现、挖掘和关联方法。 分析人员使用数据发现方法来定位可用于从观察中推断含义的信息。 使用计算方法从大量原始数据中“挖掘”信息。 诊断分析旨在通过识别数据中的关系或模式来得出结论。
此外，公司可以利用从这些分析中收集到的见解来制定有针对性的应对挑战的方法，而不是依赖猜测。
#3。 预测数据分析
通过分析现在或过去的数据来预测未来。 预测分析是由个人和企业在现有的过去信息数据库之上综合利用机器学习、数据挖掘和统计建模来完成的。 这些有助于他们识别趋势并预见潜在的问题或可能性。
此外，算法和方法（例如线性或逻辑回归模型）是此类分析的工具。 有多种针对不同情况而设计的算法，使用错误的算法会产生不准确的结果。 如果不将它们应用于问题，客户和外部数据位就毫无意义。 如果无法进行预测分析，公司将面临犯错误的风险，而这些错误将永远无法挽回。
#4。 规范性数据分析
规范性数据分析的目标是识别并规定对问题的最佳响应。 这种数据分析考虑了早期分析的结果，并为得出期望的结论提供了方向。
推荐引擎、贷款审批引擎、动态定价模型和机器维修计划等工具使用规范性数据分析来分析所有潜在结果，并根据每个用户的需求定制流程。 它们可以以是/否对或项目符号列表的形式呈现。 这些资源详细介绍了每个选择的结果并提出了改进建议。 规范性分析使企业能够简化审批流程并自动化决策。
＃5。 实时数据分析
在实时数据分析中，信息在输入数据库后立即进行处理。 来自消费者或外部来源的新数据是实时分析的，而不是依赖于过去信息（历史数据）的其他数据分析方法。
边缘计算、数据库内分析、内存分析、数据仓库设备、并行编程等都是实时数据分析中使用的技术。 此类数据分析的最佳用例是需要高可用性和短响应时间的应用程序。 它可以帮助企业在竞争对手之前发现趋势和绩效指标。 可以实时监控和分析竞争对手的活动。
数据和分析在商业中的作用是什么？
数据和分析的目的是帮助企业、员工和高管做出更明智的决策并提高判断的质量。 所有决策——无论大小、提前做出还是当下做出、周期性或其他、战略、战术或运营——都会受到影响。 D&A 还可以揭示以前没有被问过的问题，以及公司高管可能忽视的创造性答案和机会。
为了做出更好的业务决策，现代企业严重依赖数据，而这些数据通常来自组织直接影响范围之外的来源。
在动态、复杂的环境中做出更好、更及时的业务决策的能力是数字化转型的关键驱动力。
购买产品或服务的决定是由个人做出的，而向客户或公民提供尽可能最好的服务的决定是由组织内的团队做出的。
然而，“数据驱动决策”一词是指分析数据以确定如何做出更好选择的实践。 这就引出了决策模型的概念，该模型可以结合规定性分析方法来产生规定应采取哪些步骤的输出。 除了阐明模型之外，还有诊断模型和规范模型。 每一个对于做出某些类型的选择都是有用的。
重要的是，决策不仅决定何时采取行动，还决定何时不采取行动。
随着具有前瞻性思维的公司将数据和分析融入其业务战略和数字化转型，业务成果正在变得可衡量和沟通，并且正在促进数据驱动的业务改进。
数据分析技术
数据分析师可以使用各种分析方法和技术处理数据并提取信息。 以下是一些最常见的方法。
- 蒙特卡洛。 概率 使用蒙特卡罗模拟对事件进行建模。 这些模拟比其他数据分析方法提供了更强的预测能力，因为它们考虑了更广泛的值和因素，这对于降低风险和防止损失很有用。
- 回归分析。 回归分析的目标是确定一个因变量的变化对其他因变量的潜在影响。
- 时间序列分析。 时间序列分析是一种研究一段时间内的数据并在数据点的值与其出现频率之间建立因果联系的方法。 金融市场和商业周期是这种数据分析方法的常见应用。
- 因子分析。 使用因子分析，您可以将大量数据集缩小到更易于管理的大小。 希望通过采用这一策略，可以发现以前被掩盖的趋势。
- 群组分析。 群组分析是将数据集分割成具有可比较特征的子集的过程，通常基于客户档案。 这为数据分析师和其他数据分析用户对选定的数据样本进行更深入的统计检查铺平了道路。
数据分析工具
数据分析的技术能力迅速发展，它采用各种数学和统计方法来进行数字处理。 如今，数据分析师可以从各种有助于收集数据、归档数据、处理数据和呈现结果的程序中进行选择。
数据分析从未特别依赖于电子表格或 Microsoft Excel 等程序。 当今的数据分析师经常使用未经过滤的编程语言来更改和操作数据库。 Python 是一种开源编程语言，用途广泛。 对于统计分析或图形建模，可以使用更专业的数据分析程序，例如 R。
在报告或传达结论时，数据分析师也有支持。 Tableau 和 Power BI 都是数据可视化和分析应用程序，用于通过仪表板和报告收集数据、进行分析以及共享结果。
即将推出的新工具也可以为数据分析师提供帮助。 Apache Spark 是一个有助于处理大量数据的开源平台，而 SAS 是一种可以帮助数据挖掘的分析工具。 如今的数据分析师可以使用各种技术工具，这使他们能够增加为组织带来的价值。 另外，请阅读 最佳数据分析工具：更新
为什么数据分析很重要？
现代企业的大多数部门都依赖数据分析来分析当前事件并规划未来。 采取这些措施可能会产生许多积极成果。 这些优点包括：
#1。 减少运营费用
尽管最初存在成本问题，但投资数据分析师最终还是具有经济意义的。 通过彻底的数据分析，规避财务风险、加强数据安全等措施，可以实现省钱。 企业还使用数据分析来了解哪些部门花费了太多资金，哪些部门需要更多的现金注入。 这会带来节省，特别是在运营和生产领域，并最终减少对人力的需求。
#2. 提高你的决策能力
数据分析还使企业能够做出更快、更明智的决策，节省时间和金钱，否则这些时间和金钱将浪费在浪费的策略、无效的程序、错误的广告以及未经证实的新产品和服务创意上。 采用数据驱动方法进行决策的领导者使他们的团队能够更加主动地发现可能性，因为他们可以根据经验证据而不是自己的个人偏好或周围人的意见来采取行动。 分析或收集方法中的错误可能会导致数据错误或误导，但决策者认识到数据可能揭示某种趋势或预测结果仍然至关重要。
此外，完成数据分析入门课程后，您应该参加 DATA 2100：中级数据分析。 本课程将教您如何进行调查和实验研究。 您将了解调查研究的细节，从问卷设计到样本选择，再到数据分析和解释。 这门自定进度的在线课程将磨练您的 R 编程能力，同时教您如何设计和分析随机实验。
＃3。 降低运营效率并提高运营安全性
应用见解来提高运营效率的能力是数据分析的另一个重要优势。 公司可以通过学习客户评论和他们收集的大量数据来改进他们的产品。 使用数据分析可以发现简化流程、削减成本或增加收入的机会。 使用数据分析，企业可以快速识别哪些流程产生最佳结果，哪些流程表现不佳。 然后，决策者可以调整策略，以更好地预测和预防问题，以及管理风险和做出改变。
此外，对具有预测建模经验的数据科学家的需求量很大，因为这种专业知识广泛应用于从商业和非营利战略到政治竞选规划的各个领域。 从深入研究简单回归分析开始，DATA 4010：来自 Penn LPS Online 的数据分析高级主题继续涵盖 R 中更复杂的主题，例如映射、文本分析、网页抓取和使用字符串变量。 除了数据可视化的基础知识之外，您还将学习高级技术，例如使用 Shiny R 包构建交互式数据表示。
＃4。 寻找新产品/服务机会
通过使用数据分析深入了解当前的客户群，公司可以通过填补其已提供的产品和服务的市场空白来更好地进行创新。 利用数据，企业不仅可以监控产品的销售情况和客户的满意度，还可以监控竞争对手的表现。 组织可以利用从数据分析中获得的见解来改善客户服务，调整营销策略以满足目标人群的需求，并更新产品线以满足客户不断变化的偏好。 公司的成功或失败可能取决于其利用大数据增强的灵活性所提供的见解的能力。
＃5。 更深入地了解特定市场
企业可以通过分析客户的数字足迹来深入了解客户的品味、需求和浏览/购买习惯。 通过分析从这些市场获取的数据并相应地调整其产品和服务，公司可以更快地发现目标领域的趋势和模式。 企业越了解消费者是谁以及他们想要什么，就越能培养客户的忠诚度，确保他们满意并提高销售额。 如果领导者不注意，他们可能会看到自己的客户转向关注的竞争对手。
越来越明显的是，无论您是在寻找入门级职位还是领导职位，评估数据并以简单易懂的方式解释研究结果的能力对于在当今就业市场取得成功至关重要。 Penn LPS Online 的 DATA 1010《数据分析简介》将通过编程语言 R 教您跨多个领域的数据分析基础知识。完成本课程后，您将能够使用定量数据快速准确地诊断问题，得出合理的结论，并设计有效的解决方案。
成为数据分析师需要哪些技能？
首先，了解数据分析师所扮演的角色至关重要。 所有数据分析师都对数据感兴趣，尽管冒着陈述显而易见的风险。 他们使用复杂的技术工具来筛选大量未经处理的数据并得出有用的结论。 数据分析师的职责通常还包括清理不良信息、评估数据质量以及为管理层编写报告。
您可能已经意识到，所有这些职责都要求数据分析师拥有完善的技术技能工具包。 请考虑以下几个选择。
#1。 数据清理和准备
研究表明，数据清理者和准备者将花费大约 80% 的时间来完成这些任务。 因此，这个能力至关重要。
数据分析师工作的一个组成部分是从许多来源收集信息并将其格式化以供统计和逻辑检查。 它也是数据清理的一部分，用于填补任何空白并纠正任何可能导致分析失败的不一致之处。
虽然数据准备不一定是数据分析中最令人着迷的部分，但如果您将其视为一项有趣且具有挑战性的问题解决活动，则可能会如此。
#2。 统计知识
数据分析师需要牢牢掌握概率和统计知识。 这种理解将指导您的调查和分析，使您能够理解调查结果。
此外，了解统计数据还可以帮助您确保分析有效，并帮助您避免常见的谬误和逻辑错误。
您的具体工作及其相关数据将决定您的统计专业知识要求的精确性质和深度。
例如，对于使用概率分析的公司，需要更深入地熟悉相关领域。
＃3。 写作与交流
数据分析师拥有的一项重要技能是以不同方式呈现信息的能力。 任何数据分析职位的成功都需要出色的沟通技巧，包括写作、口语、解释和倾听。
与他人合作时，沟通至关重要。 例如，在与业务利益相关者举行的启动会议中，认真倾听可以帮助您掌握他们所需的分析类型。
同样，能够向不是您所在领域专家的同事传达困难的想法也很重要。
以书面形式表达自己，无论是研究总结还是数据探索发现的解释，都同样重要。
如果您想在数字世界中取得进步，请学会简单直接的沟通。 这是一项“软”技能，但不要因此而忽视它。
传达您的发现的重要性并说服他人实施您的建议的能力与您的分析能力同样重要。
#4。 解决问题
作为数据分析师，您每天都会面临故障、错误和障碍等挑战。 数据分析师拥有的另一项重要技能是识别问题并提出创造性解决方案的能力。
下面列出了一些可能的结果：
- 您可能需要了解您正在使用的程序或编程语言的特殊性。
- 有时，由于公司资源的限制，您需要跳出框框思考。
- 您的数据可能缺少一些关键部分。
- 如果时间不多了，您可能需要进行“足够好”的分析。
在任何情况下，数据分析师创造性思考和解决问题的技能都是非常宝贵的。
#5. 创建数据可视化
可视化后可以更好地理解数据的趋势和模式。 由于大多数人更喜欢视觉提示而不是数字提示，因此图表或图形比电子表格更容易理解。
制作易于观察的图表非常重要，以确保有效地传达您的发现。 另外，远离任何可能误导读者的内容，例如饼图或修改轴值。
可视化也可以是数据探索的一个重要方面。 如果你只看数字，你可能会错过当你可视化数据时突然想到的事情。
找到不需要数据可视化的数据科学功能非常困难，这使其成为一项关键的数据分析师技能。
＃6。 数据分析与探索
在数据分析师的关键技能列表中，“数据分析”可能看起来不太合适，但实际上，这是一项基本技能。
分析数据以回答业务问题或满足需求是数据分析的核心功能。
探索性分析是研究数据的另一种方法。 数据探索是挖掘数据以发现可以帮助公司的隐藏模式或相关性的过程。
探索可能是由业务问题引导的，也可能是完全无引导的。 如果您花时间寻找数据趋势，您可能能够节省资金或为您的公司开辟新市场。
营销数据和分析
数据分析在营销中的应用正在演变成越来越重要的角色。 当您开展营销活动时，您始终可以通过客户的点击、点赞、打开和分享了解有关客户的一些信息。
数据为王。 然而，真正的优势在于处理和分析数据以得出见解的能力，这最终将改善对未来举措的判断。
营销并不总是那么容易。 如果您刚刚开始新的广告活动，或者正在尝试各种方法来接触潜在客户，那么情况会困难得多。
如果您没有分析，您将无法知道您的营销策略的效果如何，哪些有效，哪些无效。 这可能效率低下并且可能导致严重的影响。
某些企业有可能在不使用分析的情况下取得显着的成果。 他们可能无法解释其举措的成功，可能只是说：“我们很幸运。” 与此同时，当营销努力彻底失败时，没有人能查明原因。
什么是营销数据分析？
营销数据分析是研究营销数据以获得有意义的见解的实践。 这包括建立关键的营销指标、收集可靠的数据、跟踪一段时间内的指标，以及将结果应用于更好的未来策略。
“营销分析”听起来只是统计数据，但它的意义远不止于此。 为了实现营销目标，这是一个结合人员、工具和技术的过程。
营销数据分析使您能够发现什么有效以及为什么有效。 此过程将帮助您充分利用它的功能。
为什么数据分析在营销中很重要？
企业以多种方式使用营销数据分析。 考虑一些常见的例子：
#1. 预测潜在结果
使用当前和历史数据，可以通过预测分析构建预测模型。 此外，使用这种类型的分析，您可以确定对给定内容或营销的兴趣程度，以及您可以预期从给定潜在客户购买的时间范围。 如果您牢牢掌握不同人群（例如按年龄定义的人群）如何接受您的折扣和特价商品，您就可以实现利润最大化，覆盖更广泛的人群，并通过更有针对性的广告吸引新消费者。
#2. 客户的趋势和偏好
如果您了解客户的趋势和偏好，您将能够改变您的营销组合，使其对您想要覆盖的人群更具吸引力。
这些数据还可以帮助您将消费者群划分为更易于管理的部分，以便进行更有针对性的广告工作。
＃3。 广播和消息发送
使用数据分析，您可以确定哪些渠道和媒体在接触和转化目标受众方面最有成效。 利用这些数据可以开展更精确、更成功的营销活动。
#4。 客户支持
使用分析可以识别消费者遇到困难或需要帮助的领域，从而改善客户支持。 这些信息可用于创建培训材料以及改进自助服务的替代方案。
营销中数据分析的优点和缺点
数据分析在当今的经济格局中变得越来越重要。 我将举几个例子来说明原因。
PROS
#1.更好的营销策略
数据分析让您能够中立地了解您的营销工作。 这将使您做出更明智的选择，而不是依赖猜测。 在做出决策之前和之后应用分析可以帮助您获得最佳结果。 这将有助于监控营销活动的结果并根据需要进行调整。
#2. 节省时间和金钱
数据分析使人们能够确定哪种营销方法最有成效地创造成果，并相应地选择这些策略。 这不仅可以帮助您在未来的计划中节省时间和金钱，还可以确保资金不会花在没有效果的活动上。
＃3。 对其他领域的影响
营销分析的应用可能会对其他领域产生影响。 例如，它可以显着提高您的品牌认知度、内容质量、渠道优化以及对客户的了解。
CONS
对于许多企业来说，建立可靠地衡量和跟踪重要 KPI 的分析流程可能很困难。 开发可靠的分析方法面临着各种各样的困难。 以下是我们需要克服的一些主要障碍。
#1. 营销数据海量且多样
当今的营销环境广阔而复杂。 现在大多数分发都是在线进行的，活动生成的信息可以在各种平台上阅读。 虽然这些丰富的信息很有帮助，但它通常会导致营销部门的数据过载。
#2. 手段不足
另一个典型的困难是公司需要更多的资源来有效地利用数据分析。 增加具有分析专业知识的员工数量将是首要关注点。 许多公司缺乏投入数据分析的资源，而有时间投入营销数据分析的公司就更少了。
＃3。 教育和培训不足
许多营销公司缺乏使用数据分析的专业知识。 统计分析、数据可视化和技术专业知识都是有效的营销数据分析所必需的。 牢牢掌握市场和所提供的产品至关重要。 需要这些能力来解释数据并得出有用的结论。
数据分析如何帮助营销策略？
即使没有明确的营销策略或分析流程，企业也可以参与营销活动。 分析可能不属于初创公司和小型企业营销预算的一部分。 没有它他们能成功吗？ 可能不会，因为营销分析有助于保持方法的统一。 如果没有适当的分析程序，您还不如在黑暗中开车。
有了正确的数据分析方法，您就可以了解您的营销现在的情况并找出改进的方法。 另外，请阅读 分析服务：数据分析服务指南
分析还可以帮助您了解策略的效果如何，以便您可以在必要时对其进行调整。 您将能够全神贯注于手头的任务，从而提高工作效率。
如何在营销中使用数据分析
有多种有效方法可以将数据分析融入营销中，这些方法可以根据您的客户或公司及其所在行业的需求进行定制。 充分利用营销数据分析的一些基础知识如下：
#1. 想想你过去的营销努力
确定您的公司或客户之前是否使用过数据分析来指导营销决策是至关重要的第一步。 这就是为什么了解他们的营销活动有多成功很重要。 图表和其他视觉数据表示可以揭示销售趋势和营销活动的有效性。
#2. 检查市场的近期轨迹
检查市场的健康状况可以揭示有关您希望通过营销活动覆盖的人群的有用详细信息。 最重要的是，它可以让您了解市场新进入者是否有可行的机会。 一种常见的方法是检查竞争产品所占的市场份额。
通过研究他们的竞争对手并观察市场变化，您可以帮助您的客户宣传他们的业务。 对于像生产办公用品的企业来说，向远程办公人员做广告是一个可行的选择。 随着越来越多的公司采用远程办公政策，员工正在寻找舒适的方式在家开展业务。
＃3。 监控新兴市场模式
有时，借助数据分析，可以预见改变游戏规则的市场走势。 您可以通过分析营销数据获得的见解来改进营销工作并提高目标受众的满意度。 预测短期和长期的营销趋势需要了解引起客户兴趣的因素。
＃4。 使用数据推动营销变革
如果您跟踪消费者当前对某个品牌的活动，就可以更简单地了解消费者的品味如何随着时间的推移而变化。 例如，当您发现看到客户书面材料的人越来越少时，您可能需要在营销策略中包含更多视频内容。 公司通常可以通过快速适应客户行为的微小变化来保持甚至扩大市场份额，从而增加收入并获得新客户。
道奇数据和分析
Dodge Construction Network (DCN) 是一家解决方案技术公司，提供超越商业建筑领域的一整套数据、分析和关系，以创建该领域最有效的信息、知识、见解和联系来源。 此外，Dodge Data & Analytics、The Blue Book Network、Sweets、IMS 和 Principia 只是该组织支持的几个行业解决方案。 这些解决方案已经存在很长时间了，并赢得了商业建筑行业的信任。
总而言之，这些选择为各种规模的企业（从本地团队到多州企业集团）开辟了独特且可行的前景。 一个多世纪以来，道奇建筑网络为该行业提供了持续增长和繁荣所需的数据。
道奇数据和分析的角色
为了更好地了解和利用关键项目前景和关系，他们协助建筑行业利益相关者，包括建筑材料制造商和分销商、总承包商、分包商和专业行业、建筑师、设计专业人员和建筑服务提供商。 我们提供市场研究服务，帮助企业制定近期和长期扩张计划，以及尖端的工作流程集成解决方案，以加快预施工阶段。 相关文章： 数据分析公司：2023 年顶级数据分析公司
这些选项为建筑专业人士提供了发展业务所需的数据，并使各种规模的企业更容易管理建筑项目的复杂需求。 道奇建筑网络因其在该领域拥有百年经验而成为当今商业建筑背后的推动力。
数据分析需要编码吗？
是的。 当通过互联网攻读数据分析学位时，编码是绝对必须的。 然而，它不需要非常先进的编程技能。 然而，有必要对 R 和 Python 有一个基本的了解。 除此之外，对 SQL 等查询语言的全面理解也是必要的。
应届生可以成为数据分析师吗？
是的。 如今，雇主寻找已经完成数据分析课程或训练营的人才。 在申请入门级数据分析师职位时，您之前的工作作品集也很有帮助。
结论
如今，数据分析是投资最多的研究领域之一。 Gartner 表示，到 2025 年，传统分析将被情境驱动分析和人工智能等新方法所取代。 Gartner 还预见到互联治理、数据共享和数据结构扩散方面将出现重大发展。
然而，如果公司要充分发挥这些工具的潜力，就必须精通数据分析及其多种形式和用途。 即使在竞争激烈的行业中，正确实施分析也可以促进公司成功并加快取得成果。
常见问题解答
数据分析师的薪水高吗？
是的。 数据分析师的薪资很高。 美国劳工统计局 (BLS) 报告称，美国年工资中位数为 58,260 美元。 数据分析师的典型工资要高得多。
数据分析师工作多少小时？
数据分析师通常每周工作 40 到 60 小时，从周一到周五。 该时间表取决于公司的营业时间。 通常需要在工作日上午 9 点至下午 5 点或上午 8 点至下午 6 点之间工作。
数据分析是个好职业吗？
是的。 有能力的数据分析师是世界上最受欢迎的专家之一。 由于需求量大且合格申请人很少，即使是入门级的数据分析师也可以期待高于平均水平的薪酬和福利。
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参考文献
