公司真正需要什么样的数据分析师?

公司真正需要什么样的数据分析师?

因此，人们希望在数据分析师中看到以下品质：

讲述数据故事：优秀的数据分析师可以阅读数据，并围绕数据讲述故事。数据专家从不超越数据，总是提供多种可能的解释。

例如，他们可以说：“我们在Facebook上推出一个广告活动后，我们似乎获得了更多的潜在客户。这可能是关于此活动有效性的信号，但潜在客户数量的增长也可能是由季节性变化引起的。需要进行更深入的分析。”

数据可视化技能：创建具有视觉吸引力、具有意义、易于解释的图形的能力对数据分析师也非常重要。其故事总是受益于出色的可视化，这使得决策者的工作变得更加容易。

技术专长：专业数据分析师可以使用电子表格为组织提供隐藏在数据中的洞察力。但是，为了提供快速的结果，并创建专业的可视化，数据分析师通常需要电子表格之外的技术专业知识。

因此，人们期望数据分析师熟悉Python编程语言，并熟练使用Tableau或Microsoft Power BI等工具。

针对速度优化的编码样式：组织不需要数据分析师具有与软件工程师或机器学习工程师相同的编程技能。数据分析师应该知道如何使用Python清理数据，如何执行数据分析，以及如何使用清晰的可视化和表格来呈现信息。

网上有一些很好的课程可以培训这些技能。此外，数据分析师应该熟悉为数据分析创建的流行的数据包，并使用这些数据包以最有效的方式分析数据。

领域专业知识：并非所有公司都需要数据分析师的领域专业知识，但这绝对是专业数据分析师的一项关键优势技能。换句话说，如果有人想成为好的数据分析师，他们应该熟悉某个领域。这种技能将帮助他们区分对业务真正重要的模式和不值得数据专家和决策者花费时间的发现。

既然人们知道什么样的数据分析师可以成为组织的宝贵资产，那么总结一下人们对优秀数据分析师的期望，以及为什么每个组织都需要这样的专家。

每个公司都需要数据分析师

如果组织的管理者做出数据驱动的决策，那么该组织肯定需要数据分析师。组织希望招募具有上述技能的优秀专家，他们可以：

收集正确的数据。

清理数据。

执行数据分析。

使用精美且有意义的可视化来呈现信息。

发现数据中有趣的模式，并提供可能需要统计人员和机器学习工程师进一步关注的见解。

执行分析时，优先考虑对业务更重要的区域。

总而言之，优秀的数据分析师是决策者的主要助手，他们将数据转化为有意义的故事，快速回答疑难问题，并推动组织业务朝着正确的方向发展。