Data analyst là gì? Những kỹ năng cần có của một data analyst chuyên nghiệp?

Có lẽ việc các tổ chức ngày càng dựa vào dữ liệu để đưa ra các quyết định kinh doanh quan trọng – từ phát triển sản phẩm mới, thâm nhập thị trường, đầu tư cho khách hàng đến chăm sóc khách hàng, đã làm nảy sinh ý tưởng làm việc với dữ liệu và công nghệ trong lòng giới trẻ. Vậy data analyst là gì, các công việc cụ thể là gì và chúng khác với data science như thế nào?

Trong các tổ chức ngày nay, công việc của một nhà phân tích dữ liệu thường được coi là một nhà phân tích dữ liệu của các chức năng kinh doanh quan trọng, để có thể đánh giá và so sánh hiệu suất theo thời gian. Tuy nhiên, công việc thực sự của họ không chỉ là nhìn vào các con số: Một nhà phân tích cũng cần biết cách sử dụng dữ liệu để giúp một tổ chức đưa ra các quyết định sáng suốt hơn. Rapidsharefiles nhận thấy vai trò này ở những công ty được đánh giá cao và thực sự có nhu cầu cao trên thị trường.

Data Analyst là gì?

Nhà phân tích dữ liệu hay còn gọi là Nhà phân tích dữ liệu là những người sử dụng các kỹ năng kỹ thuật để phân tích dữ liệu và báo cáo thông tin chi tiết.

Vào một ngày thông thường, một nhà phân tích dữ liệu có thể sử dụng các kỹ năng SQL để lấy dữ liệu từ cơ sở dữ liệu của công ty, sử dụng kỹ năng lập trình để phân tích dữ liệu đó và sau đó sử dụng các kỹ năng giao tiếp để báo cáo kết quả của họ cho nhiều đối tượng.

Đó là một công việc được hoàn thành tốt và được trả lương cao. Trở thành nhà phân tích dữ liệu cũng mang lại cho bạn những trải nghiệm hữu ích trên con đường tiến tới các vị trí cao hơn với tư cách là nhà khoa học dữ liệu.

Các trách nhiệm chính của một nhà phân tích dữ liệu

Để trả lời câu hỏi “Phân tích dữ liệu là gì?”, Bạn sẽ cần dựa vào loại hình tổ chức và mức độ áp dụng các phương pháp ra quyết định theo hướng dữ liệu. Tuy nhiên, trách nhiệm của một nhà phân tích dữ liệu thường bao gồm những điều sau:

– Thiết kế và duy trì hệ thống dữ liệu và cơ sở dữ liệu; điều này bao gồm sửa lỗi mã hóa và các vấn đề khác liên quan đến dữ liệu.

– Trích xuất dữ liệu từ các nguồn chính và phụ, sau đó sắp xếp lại dữ liệu đã nói ở một định dạng mà con người hoặc máy móc có thể dễ dàng đọc được.

Sử dụng các công cụ thống kê để giải thích các tập dữ liệu, đặc biệt chú ý đến các xu hướng và mẫu có thể có giá trị cho các nỗ lực phân tích chẩn đoán và dự đoán.

– Chuẩn bị các báo cáo cho lãnh đạo điều hành để truyền đạt hiệu quả các xu hướng, mô hình và dự đoán bằng cách sử dụng dữ liệu liên quan.

– Cộng tác với các lập trình viên, kỹ sư và lãnh đạo để xác định các cơ hội cải tiến quy trình, đề xuất sửa đổi hệ thống và phát triển các chính sách quản trị dữ liệu.

– Tạo tài liệu thích hợp để giúp các bên liên quan hiểu các bước của quá trình phân tích dữ liệu, sao chép hoặc lặp lại phân tích khi cần thiết.

Công việc hàng ngày của một nhà phân tích dữ liệu phụ thuộc vào nơi họ làm việc và họ làm việc với những công cụ nào. Một số nhà phân tích dữ liệu không sử dụng ngôn ngữ lập trình và thích phần mềm thống kê và Excel. Tùy thuộc vào các vấn đề mà họ đang cố gắng giải quyết, một số nhà phân tích thực hiện phân tích hồi quy hoặc tạo trực quan hóa dữ liệu. Các nhà phân tích dữ liệu có kinh nghiệm đôi khi được gọi là “nhà khoa học dữ liệu” cấp cơ sở hoặc “nhà khoa học dữ liệu đang được đào tạo”.

Các kỹ năng có giá trị nhất cho một nhà phân tích dữ liệu

Bài viết sẽ tập trung vào các kỹ năng chứ không phải công cụ (như Python, R, SQL, Excel, Tableau, …). Trọng tâm của chúng tôi sẽ là những gì bạn cần làm với tư cách là một nhà phân tích dữ liệu, chứ không phải cách bạn làm.

Các công cụ – cách thức – sẽ khác nhau tùy thuộc vào vai trò chính xác của bạn, công ty thuê bạn và ngành bạn làm việc. Bạn có thể học các kỹ năng của nhà phân tích dữ liệu từ bài viết này và áp dụng chúng bằng các công cụ bạn đang học hoặc tùy thuộc vào ngành bạn muốn làm việc.

1. Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu

Nghiên cứu cho thấy việc chuẩn bị và làm sạch dữ liệu chiếm khoảng 80% công việc của các chuyên gia dữ liệu. Điều này làm cho nó trở thành một kỹ năng quan trọng cho bất kỳ ai nghiêm túc muốn theo đuổi sự nghiệp dữ liệu.

2. Khám phá và phân tích dữ liệu

Nghe có vẻ buồn cười khi liệt kê “phân tích dữ liệu” trong danh sách các kỹ năng cần thiết của nhà phân tích dữ liệu. Nhưng rõ ràng bản thân phân tích là một kỹ năng cụ thể cần thành thạo.

Về cốt lõi, phân tích dữ liệu có nghĩa là lấy một câu hỏi hoặc nhu cầu kinh doanh và biến nó thành một câu hỏi dữ liệu. Sau đó, bạn sẽ cần phải chuyển đổi và phân tích dữ liệu để tìm ra câu trả lời cho câu hỏi đó.

Một hình thức phân tích dữ liệu khác là khám phá. Khám phá dữ liệu là tìm kiếm các xu hướng hoặc mối quan hệ thú vị trong dữ liệu có thể mang lại giá trị cho doanh nghiệp.

Quá trình khám phá có thể được dẫn dắt bởi một câu hỏi nghiệp vụ ban đầu, nhưng nó cũng có thể không tuân theo bất kỳ bộ quy tắc nào. Bằng cách tìm kiếm các mẫu và lỗi trong dữ liệu của mình, bạn có thể phát hiện ra các cơ hội để giảm chi phí hoặc đẩy nhanh tốc độ tăng trưởng!

3. Kiến thức thống kê

Một nền tảng vững chắc về xác suất và thống kê là một kỹ năng quan trọng đối với một nhà phân tích dữ liệu. Kiến thức này sẽ giúp hướng dẫn bạn phân tích và khám phá, đồng thời giúp bạn hiểu dữ liệu mà bạn đang làm việc.

Ngoài ra, hiểu số liệu thống kê sẽ giúp bạn đảm bảo rằng phân tích của bạn là hợp lệ và sẽ giúp bạn tránh được các lỗi sai logic và ngụy biện phổ biến.

4. Tạo trực quan hóa dữ liệu

Trực quan hóa dữ liệu làm cho các xu hướng và mẫu trong dữ liệu dễ hiểu hơn. Con người là sinh vật trực quan, và hầu hết mọi người sẽ không thể hiểu sâu sắc một vấn đề bằng cách nhìn vào một bảng tính khổng lồ với rất nhiều con số. Là một nhà phân tích dữ liệu, bạn cần có khả năng tạo ra các biểu đồ và đồ thị để giúp truyền đạt dữ liệu và kết quả của mình một cách trực quan.

Dữ liệu có cùng số liệu thống kê có thể tạo ra các âm mưu hoàn toàn khác nhau.

Thật hiếm khi tìm thấy một công ty thuê một nhà phân tích dữ liệu mà không yêu cầu phải biết trực quan hóa dữ liệu, vì vậy nó đã trở thành một kỹ năng quan trọng của nhà phân tích dữ liệu.

5. Tạo Trang tổng quan và / hoặc Báo cáo

Là một nhà phân tích dữ liệu, bạn sẽ cần trao quyền cho những người khác trong tổ chức của mình sử dụng dữ liệu để đưa ra các quyết định quan trọng. Bằng cách xây dựng trang tổng quan và báo cáo, bạn loại bỏ các rào cản kỹ thuật và làm cho dữ liệu hiển thị và dễ hiểu đối với mọi người.

6. Kỹ năng viết và truyền đạt thông tin

Khả năng giao tiếp ở nhiều định dạng là một kỹ năng quan trọng đối với một nhà phân tích dữ liệu. Viết, nói, giải thích, lắng nghe — các kỹ năng giao tiếp mạnh mẽ trong tất cả các lĩnh vực này sẽ giúp bạn thành công.

Giao tiếp là chìa Key để hợp tác hiệu quả với đồng nghiệp của bạn.

7. Kiến thức miền

Kiến thức tên miền là điều bạn cần biết về ngành cũng như công ty bạn đang làm việc. Ví dụ, nếu bạn đang làm việc cho một công ty có cửa hàng trực tuyến, bạn sẽ cần hiểu các khía cạnh của thương mại điện tử. Ngược lại, nếu bạn đang phân tích dữ liệu về các hệ thống cơ khí, bạn có thể cần phải hiểu các hệ thống đó và cách chúng hoạt động.

Kiến thức miền khác nhau tùy theo ngành, vì vậy bạn cần nghiên cứu và học hỏi nhanh chóng khi lĩnh vực công việc của bạn thay đổi. Nếu không hiểu những gì chúng ta đang phân tích, sẽ rất khó để làm điều đó một cách hiệu quả.

8. Giải quyết vấn đề

Là một nhà phân tích dữ liệu, bạn sẽ phải đối mặt với các vấn đề, lỗi và rào cản mỗi ngày. Vì vậy, kỹ năng giải quyết vấn đề là vô cùng quan trọng.

Dù trong hoàn cảnh nào, kỹ năng giải quyết vấn đề vững chắc sẽ là một tài sản đáng kinh ngạc đối với bất kỳ nhà phân tích dữ liệu nào.

Định nghĩa chính xác về “nhà phân tích dữ liệu” sẽ khác nhau giữa các ngành và giữa các công ty, vì vậy có thể không phải tất cả các kỹ năng này đều được yêu cầu cho mọi công việc của nhà phân tích dữ liệu.

Tương tự, có thể có những kỹ năng mà một số công ty yêu cầu không có trong danh sách này. Mục đích của chúng tôi ở đây là thu thập những kỹ năng phổ biến nhất mà một nhà phân tích dữ liệu có để xây dựng một lộ trình học tập vững chắc cho những ai muốn theo nghề này.

Lương của nhân viên phân tích dữ liệu

Theo trang Indeed.com, tính đến ngày 6 tháng 4 năm 2021, mức lương trung bình của một nhà phân tích dữ liệu ở Mỹ là 72.945 đô la, cộng với tiền thưởng hàng năm là 2.500 đô la.

Tuy nhiên, các nhà phân tích dữ liệu có kinh nghiệm tại các công ty hàng đầu có thể kiếm được nhiều hơn đáng kể. Các nhà phân tích dữ liệu cấp cao tại các công ty như Facebook và Target đã báo cáo mức lương khoảng 130.000 USD tính đến tháng 4 năm 2021.

Sự khác biệt giữa Nhà phân tích dữ liệu và Nhà khoa học dữ liệu và Nhà phân tích kinh doanh là gì?

Sự khác biệt trong những gì một nhà phân tích dữ liệu làm so với một nhà phân tích kinh doanh hoặc một nhà khoa học dữ liệu phụ thuộc vào cách ba vai trò này sử dụng dữ liệu.

Nhà phân tích dữ liệu hoạt động như một người gác cổng vào dữ liệu của tổ chức để các bên liên quan có thể hiểu dữ liệu và sử dụng nó để đưa ra các quyết định kinh doanh chiến lược. Đây là vị trí kỹ thuật yêu cầu bằng đại học hoặc thạc sĩ về phân tích, mô hình máy tính, khoa học hoặc toán học.

Nhà phân tích kinh doanh đóng vai trò chiến lược tập trung vào việc sử dụng thông tin mà nhà phân tích dữ liệu phát hiện ra để xác định các vấn đề và đề xuất các giải pháp. Những nhà phân tích này thường có bằng cấp trong các ngành như quản trị kinh doanh, kinh tế hoặc tài chính.

Các nhà khoa học dữ liệu đưa các hình ảnh hóa dữ liệu do các nhà phân tích dữ liệu tạo ra tiến thêm một bước nữa, sàng lọc dữ liệu để xác định điểm yếu, xu hướng hoặc cơ hội cho một tổ chức. Vai trò này cũng yêu cầu nền tảng về toán học hoặc khoa học máy tính, cùng với một số nghiên cứu hoặc cái nhìn sâu sắc về hành vi của con người để giúp đưa ra các dự đoán sáng suốt.

Tại các công ty khởi nghiệp và các tổ chức nhỏ khác, không có gì lạ khi một nhà phân tích dữ liệu đảm nhận một số trách nhiệm mô hình dự đoán hoặc ra quyết định mà lẽ ra phải được giao cho người khác. nhà khoa học dữ liệu.

Vì vậy, trong bài viết này, Rapidsharefiles đã đề cập đến chuyên viên phân tích dữ liệu là gì và bạn cần học những gì để trở thành chuyên viên phân tích dữ liệu. Hy vọng chúng đã giúp bạn nắm bắt được những kiến ​​thức cơ bản để áp dụng vào các dự án đang triển khai.

Theo Rapidsharefiles

>> Có thể bạn quan tâm: Dữ liệu tối – Khái niệm dữ liệu mới nhưng không mới