어떻게 데이터 분석가가 될 수 있을까요? 어떤 기술이 필요합니까?

데이터 분석가 요구 사항: \ x0d \ x0d \ 1, 컴퓨터, 통계, 수학 등 관련 학과 이상 학력 \x0d\ 2. 데이터 웨어하우스 및 데이터 마이닝과 관련된 기술에 익숙한 깊은 통계 및 데이터 마이닝 지식, SQL； 사용에 능숙함 \x0d\ 3. 3 년 이상의 방대한 데이터 마이닝 및 분석 관련 프로젝트 업무 경험, 비교적 완벽한 데이터 수집, 정리, 분석 및 모델링에 참여한 적이 있습니다. \x0d\ 4. 비즈니스 및 비즈니스 논리에 민감하고, 기존 업계 데이터 마이닝 배경에 익숙하며, 시장 특성 및 사용자 요구 사항 이해, 인터넷 관련 업계 배경, 웹 사이트 사용자 행동 연구 및 텍스트 마이닝 경험이 선호됩니다. \x0d\ 5. 좋은 논리적 분석 기술, 조직 커뮤니케이션 기술 및 팀 정신 \x0d\ 6. 혁신, 열정, 그리고 도전을 받아들이고자 합니다. \x0d\x0d\ 1, 엄밀하고 책임감 있는 태도 \ x0d \ 엄밀하고 책임감 있는 태도는 데이터 분석가에게 꼭 필요한 자질 중 하나이다. 엄밀하고 책임있는 태도를 가져야 데이터가 객관적이고 정확해질 수 있다. 기업에서 데이터 분석가는 기업의 의사라고 할 수 있다. 그들은 기업 운영 데이터에 대한 분석을 통해 기업에 대한 문제와 문제를 찾아냈다. 자격을 갖춘 데이터 분석가는 엄밀하고 책임감 있는 태도, 중립적인 입장 유지, 기업 발전 과정의 문제점을 객관적으로 평가하고 의사결정권자에게 효과적인 참고 자료를 제공해야 합니다. 우리는 다른 요인의 영향을 받아 데이터를 바꾸고 기업의 문제점을 숨겨서는 안 되며, 이는 기업의 발전에 매우 불리하고 심지어 심각한 결과를 초래할 수도 있다. 그리고 데이터 분석가 본인에게 미래는 파멸되고, 지금부터 하는 데이터 분석 결과는 의문의 여지가 있다. 왜냐하면 당신은 더 이상 신뢰할 수 있는 사람이 아니기 때문에 동료, 지도자, 고객 앞에서 신뢰를 잃기 때문이다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 믿음명언) 따라서 데이터 분석가로서 엄밀하고 책임감 있는 태도를 가져야 하는 것도 가장 기본적인 직업윤리다. \x0d\\x0d\ 2. 모든 사람은 호기심이 강하다 \x0d\ 하지만 데이터 분석가로서 이런 호기심은 더욱 강해야 한다. 데이터에 숨겨진 진실을 적극적으로 발견하고 발굴해야 한다. 데이터 분석가의 머리 속에는 수많은' 왜', 왜 이런 결과인지, 왜 이런 결과가 아닌 이유, 왜 결과가 예상보다 낮은지 등이 있다. 이 일련의 질문은 데이터 분석 시 제기해야 하며, 데이터 분석을 통해 자신에게 만족스러운 답을 주어야 한다. 우수한 데이터 분석가일수록 자신의 호기심을 만족시키기가 쉽지 않다. 한 가지 질문에 대답하면, 그는 새로운 문제를 던져서 그의 연구를 계속할 것이다. 이런 꼬치꼬치 캐묻는 정신만이 데이터와 결론에 민감하게 유지되어 흔적을 따라 데이터 뒤의 진상을 발견할 수 있다. \x0d\\x0d\ 3. 명확한 논리적 사고 \x0d\ 데이터 분석가는 진리를 탐구하는 호기심 외에도 치밀한 사고와 명확한 논리적 추리 능력이 필요하다. 한 대사가 말한 것을 기억한다: 구조는 왕이다. 구조란 무엇입니까? 구조는 우리가 흔히 말하는 논리이다. 무슨 말을 하든, 무엇을 쓰든 조리가 있어야 하고, 목적이 있어야 하며, 눈썹수염을 잡고, 경중완급을 가리지 말아야 한다. \x0d\ 일반적으로 데이터 분석을 수행할 때 직면하는 비즈니스 문제는 복잡합니다. 복잡한 원인을 고려하고, 우리가 직면한 여러 가지 복잡한 환경 요인을 분석하고, 몇 가지 발전 가능성 중에서 최적의 방향을 선택해야 한다. 이를 위해서는 사실에 대한 충분한 이해가 필요하며, 문제의 전체적, 국부적인 구조를 진정으로 빗어 내고, 깊이 생각해 보고, 구조 간의 논리적 관계를 정리해야 한다. 그래야만 진정으로 객관적이고 과학적으로 비즈니스 질문에 대한 답을 찾을 수 있다. \x0d\\x0d\ 4. 모방 \x0d\ 데이터 분석을 할 때 자신의 생각을 갖는 것도 중요하지만, 과거의 경험도 배워야 데이터 분석가가 빠르게 성장할 수 있다. 따라서 모방은 학습 성적을 빠르게 높이는 효과적인 방법이다. 여기서 말하는 모방은 주로 다른 사람의 우수한 분석 사상과 방법을 가리키는 것이지, 직접' 복사' 하는 것이 아니다. 성공적인 모방은 다른 사람의 방법의 본질을 이해하고, 그들의 분석 원리를 이해하고, 표면을 통해 본질을 건드려야 한다. 이러한 에센스를 자신의 지식으로 바꾸는 데 능숙해야 한다. 그렇지 않으면' 계속 모방하고, 영원히 초월할 수 없다' 는 것이다. \x0d\ x0d \ 5. 과감한 혁신 \ x0d \ 모방을 통해 다른 사람의 성공 경험을 배울 수 있지만, 모방하는 데 너무 오래 걸리지 말고, 매번 모방한 후에 총결하고, 개선이나 혁신을 제안하는 것이 좋습니다. 혁신은 훌륭한 데이터 분석가가 갖추어야 할 정신이다. 끊임없이 혁신해야 자신의 분석 수준을 높이고, 더 높은 각도에서 문제를 분석하고, 전체 연구 분야와 사회에 더 많은 가치를 가져다 줄 수 있다. 현재의 분석 방법과 연구 과제가 끊임없이 변화함에 따라, 낡은 규범을 고수하는 것은 새로운 문제를 잘 해결할 수 없다. \x0d\\x0d\ 기술 요구 사항: \x0d\\x0d\ 1, 비즈니스 이해. \x0d\ 데이터 분석의 전제는 비즈니스를 이해하는 것입니다. 즉, 업계 지식, 회사의 비즈니스 및 프로세스에 익숙해지면 고유한 통찰력을 갖는 것이 좋습니다. 업계 인식과 회사 업무 배경을 벗어나면 분석 결과는 오프라인 연일 뿐 사용 가치는 별로 없다. \x0d\2. 관리를 알다. \x0d\ 한편으로는 데이터 분석 프레임 워크를 구축하기위한 요구 사항입니다. 예를 들어, 분석 아이디어를 결정하려면 마케팅, 관리 등의 이론 지식으로 지도해야 한다. 관리 이론에 익숙하지 않으면 데이터 분석 프레임워크를 구축하기가 어렵고 후속 데이터 분석도 어렵다. 반면, 기능은 데이터 분석의 결론을 위한 지도적인 분석 건의를 하는 것이다. \x0d\3. 분석을 이해하다. \x0d\ 는 데이터 분석의 기본 원리와 효과적인 데이터 분석 방법을 숙지하고 실제 작업에 유연하게 적용함으로써 데이터 분석을 효과적으로 수행하는 것을 의미합니다. 기본 분석 방법에는 비교 분석, 그룹 분석, 교차 분석, 구조 분석, 깔때기 차트 분석, 종합 평가 분석, 계수 분석, 행렬 관련 분석 등이 있습니다. 고급 분석 방법에는 관련 분석, 회귀 분석, 클러스터 분석, 판별 분석, 주성분 분석, 계수 분석, 대응 분석, 시계열 등이 포함됩니다. \x0d\4. 공구를 알아보다. \x0d\ 는 데이터 분석과 관련된 일반적인 도구를 익히는 것을 의미합니다. 데이터 분석 방법은 이론이고, 데이터 분석 도구는 데이터 분석 방법 이론을 실현하는 도구입니다. 점점 더 많은 양의 데이터에 직면하여 우리는 계산기로 분석할 수 없고, 강력한 데이터 분석 도구를 이용하여 데이터 분석을 완성해야 한다. \x0d\5. 디자인을 이해하다. \x0d\ 설계를 이해하는 것은 차트를 사용하여 데이터 분석가의 분석 관점을 효과적으로 표현하여 분석 결과를 한눈에 파악할 수 있도록 하는 것입니다. 그래프의 디자인은 그래픽의 선택, 레이아웃의 디자인, 색상의 조화 등과 같은 큰 문제이다. 이 모든 것은 특정 설계 원칙을 습득해야합니다.