數(shù)據(jù)分析師在市場(chǎng)的認(rèn)可度高,薪酬高,潛力大,就是因?yàn)槿髮傩源嬖?、賦予了它極其好的吸引屬性,許多人在對(duì)數(shù)據(jù)分析完全不了解的情況下也愿意嘗試朝該方向去走,為的就是美好“錢途”。那么,到底數(shù)據(jù)分析師的工作職責(zé)是什么?下面就由我來(lái)具體分析和介紹一下。
第一,數(shù)據(jù)獲得,數(shù)據(jù)得到乃是分析的基礎(chǔ)條件,如果沒(méi)有先得到大量的、超過(guò)10tb的數(shù)據(jù)根本無(wú)法開(kāi)始精準(zhǔn)的分析過(guò)程,數(shù)據(jù)怎么獲得?通過(guò)爬蟲、網(wǎng)絡(luò)、信息這些渠道來(lái)得到。但為了確保有針對(duì)性方向的得到數(shù)據(jù),要先熟悉業(yè)務(wù),就這些業(yè)務(wù)需要什么支持、來(lái)明確數(shù)據(jù)分析的方式。
第二,數(shù)據(jù)清洗,即便是通過(guò)贈(zèng)送禮物、線下實(shí)體調(diào)查的方式來(lái)得到數(shù)據(jù)、其實(shí)也無(wú)法保證數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性、準(zhǔn)確性,還是有可能會(huì)出現(xiàn)重復(fù)項(xiàng)、無(wú)效項(xiàng),為了避免錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的加入給分析流程帶去反效果得先進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗,將無(wú)效的數(shù)據(jù)清除掉才可以。
第三,數(shù)據(jù)分層建模,在這個(gè)過(guò)程中需要用到的系統(tǒng)軟件編程語(yǔ)言是比較多的,如java、linux、hadoop等等,這些軟件系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)分析的從業(yè)流十分重要,沒(méi)有它們作為基礎(chǔ)一切都是空談根本無(wú)從談起,千萬(wàn)要注意。特別是linux和hadoop,它是許多軟件打開(kāi)的渠道,學(xué)得好了對(duì)軟件的操作將有巨大幫助,hadoop更是被許多人直接等同于大數(shù)據(jù)分析,它的重要性不言而喻。
第四,反向測(cè)試,在得到幾個(gè)模型之后需要利用數(shù)據(jù)套入反向建模、看看到底哪個(gè)模型是靠譜的、跟數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)百分百統(tǒng)一的,這個(gè)模型就應(yīng)該被保留下來(lái)。
第五,借助于模型做文檔的撰寫,以可視化結(jié)論的方式來(lái)呈現(xiàn)結(jié)果,數(shù)據(jù)分析的結(jié)論主要給兩類人,一是行業(yè)專家,二是非專業(yè)人士,既然非專業(yè)人才也要看,當(dāng)然就應(yīng)該以淺顯易懂的方式將參數(shù)之間的關(guān)系表達(dá)呈現(xiàn)出來(lái)才對(duì),不是嗎?
以上所說(shuō)五大模塊其實(shí)就是數(shù)據(jù)分析師的日常從業(yè)內(nèi)容了,值得一說(shuō)的是,上面的工作并不是直接由一個(gè)數(shù)據(jù)分析師來(lái)負(fù)責(zé)的,往往是每個(gè)人負(fù)責(zé)其中的一個(gè)小模塊,所以大家也不用對(duì)分析師的日常工作感到恐懼,只要做好自己負(fù)責(zé)的那個(gè)模塊(長(zhǎng)期從業(yè)之后就能變得流程化,不過(guò)是簡(jiǎn)單的鼠標(biāo)點(diǎn)擊動(dòng)作執(zhí)行而已)就可以了。
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