为了处理不同的 IT 职责，当今的企业使用各种监控和管理软件，包括前端帮助台管理、基础设施监控、网络安全、项目管理和 Active Directory 管理。 每天，这些应用程序中的每一个都会创建千兆字节的数据。 此外，它带来了各种挑战。 因此，我们将这篇文章专门用于解决您需要了解的有关 IT 分析、工具、软件和其他必要信息的所有信息。
IT 分析
IT 分析是收集、分析和报告 IT 运营、管理和策略中使用的数据的方法，以发现 IT 系统可用性和大型数据集的复杂模式，同时提高性能并产生实时业务洞察力。 实施通常由 IT 部门负责的各种转型项目将不再是困难或失败。 使用正确的分析软件，您可以实时管理您的数据，从而获得最新、有用的指标，以便及早发现问题并立即解决问题。
概述
在公司内部，一组新的联系正在围绕数据、分析、IT 和运营团队中的工作人员如何协作形成。 是否有“正确”的方法来建立这些连接？
IT 范围和运营部门职责之间的传统界限正在被数据和分析所模糊。 考虑一下现代 IT 部门的基本使命：吸收公司的所有技术“混乱”（有时来自许多部门），创造必要的能力，并提供成本节约和效率。 在完成了最初的目标之后，许多 IT 企业现在都在关注下一步，即 革新.
输入数据和分析，为这种创造力打开大门。 然而， data 通常由公司所有，分析只有在用于通知业务选择时才有价值，而这些选择也由公司“拥有”。 IT 在数据和分析环境中运作时，经常需要重新调整角色和职责。
什么是分析以及为什么使用 IT？
在数据中找到有意义的模式是被称为分析的计算机科学领域的目标，该领域采用数学、统计学和机器学习。 分析过程，也称为数据分析，包括筛选大量数据集以定位、解释和交流新信息和理解。
分析是一份什么样的工作？
与公司相关的数据由业务分析师进行分析。 管理报告是为管理层提供有关各种业务流程的数据分析的过程。 公司战略分析师：这类职位将专注于评估来自整个公司的数据，并就组织的战略方向向管理层提供建议。
分析是一项硬技能吗？
虽然分析思维被归类为一种软技能，但也有一些硬技能可以帮助你成为一个更好的整体分析师。 数据分析、研究、创造性的问题解决和有效的沟通都是分析技能的例子。
分析是一项艰巨的工作吗？
数据分析既不是“硬”技能，也不是“软”技能； 相反，它是一个结合了这两种技能的过程。 Python 等编程语言、Excel 等数据库工具以及 Tableau 等数据可视化工具都是数据分析师必须具备的技术能力的一些例子。
IT 分析软件
IT分析软件是最广泛使用的数据分析方法之一。 该软件专门用于业务分析，对任何必须评估、监控和报告关键结果的数据分析师都很有用。 自助服务、预测分析和复杂的 SQL 模式使这些解决方案能够适应任何理解水平，而无需大量 IT 干预。 没有 商业智能，我们的数据 IT 分析软件列表将不完整，而 datapine 是满足新手和高级用户大部分需求的示例之一。
#1。 数据平
Datapine 是一个著名的商业智能程序，专注于为需要快速可靠的在线数据分析解决方案的初学者和高级用户提供基本而强大的分析功能。 您可以轻松地将您选择的值拖放到 datapine 的分析器中，并通过高效的用户界面生成各种图表和图形。 如果您是一位经验丰富的分析师，您可能想探索使用 SQL 模式。 这允许您创建自己的查询，同时还允许您快速返回到可视化模式。 预测分析预测引擎是另一个重要组件。 虽然有许多可用的预测工具，但 datapine 在简单性和速度方面提供了最好的。 在根据提供的数据点和选择的模型质量定义预测的输入和输出后，将展开一个包含预测的综合图表。
还值得一提的是，强大的人工智能正在成为当今分析过程中不可或缺的工具。 一旦出现业务异常，神经网络、模式识别和阈值警报就会通知您。 因此，您不必花时间手动分析大量数据。 通过仪表板或可自定义的报告与需要快速回答任何类型业务查询的任何人轻松共享您的发现。
#2。 R-工作室
R 是由统计学家创建的语言，是最常用的数据分析工具之一。 它创建于 1995 年，现在是统计分析和数据科学中使用最广泛的程序之一。 它是开源的，可在包括 Windows 和 macOS 在内的一系列平台上运行。 最流行的集成开发环境是 RStudio。 R 的数据清理、数据缩减和数据分析报告输出，具有 R 降价功能。 它使其成为一般和学术数据分析不可或缺的分析助手。
它由一个包含 10,000 多个包和扩展的庞大生态系统组成，您可以按类别浏览它们并用于进行统计分析，如回归、联合分析、因子聚类分析等。 R 可以使用单个命令进行复杂的数学运算。 让没有太多编程经验的人更容易理解。 因为它具有构建出色可视化的有效能力。 许多图形库，例如 ggplot 和 plotly，将这种语言与统计社区中的其他语言区分开来。
R 曾经主要用于学术界，但现在它已在各行各业和大公司中得到应用，例如 谷歌、Facebook、Twitter 和 Airbnb，仅举几例。 R 拥有庞大而活跃的社区，这要归功于大量使用它的研究人员、科学家和统计学家。
#3。 Python
Python 很容易用 Java 等其他流行语言编写代码，而且它的语法非常易于学习，因此在寻求具有简单编码方法的开源解决方案的客户中很受欢迎。 这是根据业务场景进行爬取、清理、建模和构建分析算法的数据分析。 Python 是一种高级语言，不受计算机本地处理器的影响。 因此，程序员不需要了解系统架构或管理内存。
Python 的可移植性是另一个显着的特点。 没有必要构建全新的代码，因为用户可能只是在多个操作系统上运行代码而无需进行任何修改。 Python 是一种高度可移植的语言，因为程序员可以在 Windows 和 Mac OS X 上使用它。因此，它是一种跨行业的受人尊敬和可用的语言。 使用它的最受欢迎的组织是 Spotify、Netflix、Dropbox 和 Reddit。 由于文本挖掘和机器学习等功能，Python 正在成为高级分析程序的公认权威。
#4。 SQL 控制台
SQL 是一种用于管理和查询关系数据库中数据的编程语言。 因此，它特别擅长处理数据作为分析师的数据库工具。 它是众多业务案例和数据场景中的分析工具之一。 因此，它在数据科学界非常流行。
解释很简单：因为大多数数据都在关系数据库中，你需要访问和解锁它的价值。 SQL 是企业成功的重要组成部分，掌握它的分析师可能会给他们的技能组合带来竞争优势。 存在不同的关系（基于 SQL）数据库管理系统。 如 MySQL、PostgreSQL、MS SQL 和 Oracle，并掌握这些数据分析软件。 这对任何专业分析师来说都是非常有价值的。 我们将专注于 MySQL Workbench，因为它是最受欢迎的。
#5。 MySQL 工作台
分析师使用 MySQL Workbench 以可视化方式设计、建模和管理数据库。 优化 SQL 查询、管理 MySQL 设置并使用各种工具来提高 MySQL 应用程序性能。 它将使您能够创建和检查数据库和对象（例如触发器或存储过程）、设置服务器等等。 备份和恢复以及审计数据检查都是简单的任务。 MySQL Workbench 是为从事关系数据库管理工作的分析师提供的完整解决方案。 以及需要保持数据库清洁和有效以及数据库迁移的企业。
#5。 SAS 预测
SAS Forecasting for Desktop 已成为最受欢迎和最复杂的数据分析程序之一。 具有多种预测方法，例如层次协调、事件建模、假设分析和情景规划。
自动预测、可扩展性和建模； 一个无限的模型库； 易于使用的图形用户界面； 事件建模控制台； 和假设分析。 数据准备是他们提供的预测程序的七个主要方面之一。 SAS 将根据您在建模过程中输入的变量自动选择变量以生成预测，以帮助您了解组织中发生的情况。
此外，通过结合 SAS Forecast Server 和 Visual Forecasting 解决方案，该数据包使客户能够进行大量预测并自动执行他们的程序。 由于该组织已经存在了几十年。 他们已经确立了自己作为预测分析权威人物的地位，因此给他们一个机会是有意义的。
#6。 欧文数据建模师 (DM)
在数据仓库和云中，Erwin DM 可以处理结构化和非结构化数据。 根据他们的官方网站，这是“发现、可视化、设计、分发和标准化高质量的企业数据资产”。 为了实现您的业务目标和需求，欧文可以帮助您减少复杂性并了解数据源。 他们还提供自动化流程，使您能够自动开发模型和设计，从而减少错误并提高效率。 这是专注于数据架构的分析工具之一。 并允许您开发逻辑、概念和物理数据模型。
其他功能，例如数据仓库或云中所有数据（无论是结构化数据还是非结构化数据）的单一界面。 使该解决方案非常适合您的分析需求。 Erwin 数据建模器有七个不同的版本。 使其非常适合需要不同数据建模功能的企业和分析师。
数据分析师做数学吗？
扎实的数学基础是数据分析领域取得成功所必需的，就像任何其他科学事业一样。 在开始培训成为数据分析师之前，建议您温习数学知识，并在必要时进行必要的改进。 查看以下列表，了解研究的一些重要方面：
我需要 Python 来进行数据分析吗？
现在是您采取行动的时候了，因为在未来几年内，对数据科学家和数据分析人员的需求预计将增长 XNUMX% 以上。 如果您想从事数据分析师的职业或将您的职业发展为数据科学家，那么学习并精通 Python 是绝对必要的。
数据分析的4个步骤是什么？
因此，必须了解四个分析层，分别描述为描述性、诊断性、预测性和规范性。
描述性分析。
诊断分析。
预测分析。
规范分析。
SQL 是一种足够的数据分析语言吗？
数据分析师还需要 SQL 知识，以便他们理解关系数据库（如 Oracle、Microsoft SQL 和 MySQL）中包含的信息。 为了正确准备和组织数据，学习 SQL 是绝对必要的。 例如，如果分析师需要使用大数据工具进行分析，那么 SQL 就是他们需要熟悉的语言。
常见问题
数据分析师的三大技能是什么？
数据分析师的基本技能
- SQL。 SQL 或结构化查询语言是无处不在的行业标准数据库语言，可能是数据分析师最重要的技能。 …
- Microsoft Excel。
- 批判性思考。
- R 或 Python——统计编程。
- 数据可视化。
- 演讲技巧。
- 机器学习。
数据分析有多难？
正如我上面提到的，数据分析并不是一个很难进入的领域，因为它的学术性不强，你可以在此过程中学习所需的技能。 这意味着您需要每周花几个小时来学习这些技能，以便进行有效的职业过渡。
我可以自学数据分析吗？
是的，您可以自学数据分析的基础知识。 要学习 R，有编程经验的人可能只需要一周的非全日制学习，而初学者可能需要接近三周的全日制学习。 当然，这些技能都不是孤立使用的。
数字分析难吗？
从本质上讲，Web 分析非常困难，因为我们处理非常复杂的数据集、统计分析、试图将在线和离线数据联系在一起、季节性等等。 这需要一个非常聪明的人才能做到这一点，而且不会犯错误。
相关飞机
