5 kỹ năng hàng đầu cho nhà phân tích dữ liệu năm 2022

TÓM TẮT

Hầu hết các tổ chức đều sẽ trải qua 4 giai đoạn phân tích và đều sẽ hướng về giai đoạn thứ phân tích thứ 4:

1.    Giai đoạn thứ 1: Ai cũng tự mình làm báo cáo (Còn gọi là thời kỳ “Phân tích tự phát”)

2.    Giai đoạn thứ 2: Chỉ một số cá nhân có chuyên môn sâu làm phân tích dữ liệu (Còn gọi là thời kỳ “Phân tích tập trung”)

3.    Giai đoạn thứ 3: Ai cũng được khuyến khích để sử dụng dữ liệu trong việc ra quyết định (Còn gọi là thời kỳ “Lan tỏa phân tích”)

4.    Giai đoạn thứ 4 – Mọi nhân viên đều có khả năng tự phân tích dữ liệu.

ĐÔI LỜI CHIA SẺ

Trong một lần thực hiện dự án tư vấn cho một start-up công nghệ lớn năm trước, mình có cơ hội được chia sẻ những quan sát thú vị về các giai đoạn phân tích mà tổ chức nào cũng sẽ lần lượt đi qua dù là ban lãnh đạo có nhận thức được quá trình chuyển đổi đó một cách rõ ràng hay không. Điều khiến mình thấy tâm đắc đó là anh giám đốc điều hành thực sự hết sức phấn khởi về những gì được chia sẻ và đã triển khai một lộ trình chuyển hóa 5 năm cho tổ chức. Tuần trước mình có cơ hội gặp lại và hỏi thăm về kế hoạch năm xưa với anh giám đốc thì được biết rằng kế hoạch vẫn đang tiến triển rất thuận lợi và tổ chức đã chạm được tới một số cột mốc nhất định sẵn sàng phát triển hơn nữa trong tương lai. Trong bài viết này, mình muốn chia sẻ tóm lược lại các giai đoạn này tới mọi người, hi vọng sẽ giúp được cho một tổ chức nào đó.

Ngoài ra, trong các tuần gần đây thì mình cũng có khá nhiều cuộc hội thoại 1-1 với đọc giả. Có một điều cũng rất ngạc nhiên đó là có những bạn đã chi tận 10tr-20tr để học hàng loạt các khóa học mà cuối cùng vẫn chưa kiếm được công việc như mong đợi. Lí do các bạn gặp khó khăn trong kiếm việc cũng có liên quan rất nhiều tới nội dung của bài viết này. Nếu có bạn nào đang ở trong hoàn cảnh tương tự thì có thể liên hệ mình. Vì thời gian có hạn nên mỗi ngày mình chỉ có thể cam kết giúp được tối đa 2 bạn đạt được công việc như mong đợi. "First Come First Served" nhé.

Ngoài ra, các chủ đề thuộc về đam mê mà mình đang liên tục nghiên cứu tìm hiểu bao gồm

  1. Phân tích dữ liệu nâng cao
  2. Tâm lý học hành vi
  3. Văn hóa tổ chức

Nếu bạn nào mong muốn hỏi hoặc thảo luận về các chủ đề trên thì mình rất sẵn lòng hồi đáp.

NỘI DUNG CHÍNH

#Mon #Analytics #NhatCMA

Hiện nay, có rất nhiều bạn trẻ lẫn các anh chị đã đi làm một thời gian ở nhiều lĩnh vực nghề nghiệp khác nhau có mong muốn thay đổi nghề nghiệp để trở thành một người làm phân tích dữ liệu chuyên nghiệp. Bên cạnh đó, cũng có một bộ phận không nhỏ muốn phát triển kỹ năng phân tích dữ liệu mà vẫn theo đuổi nghề nghiệp chuyên môn hiện tại. Trong bài viết này, mình xin được chia sẻ những kinh nghiệm và đúc kết của mình để mọi người hình dung phần nào một trong những lý do chính dẫn tới xu hướng này. Ngoài ra, nếu bạn là một người ở vị trí quản lý cấp cao và ban lãnh đạo tổ chức, hay bạn là nhân sự tuyển dụng, đọc hiểu các thông tin trong bài viết này sẽ cung cấp cho bạn rất nhiều kiến thức thiết yếu cho công việc của bạn.

Các giai đoạn phân tích trong tổ chức

Đầu tiên, chúng ta cần hiểu rằng bất kỳ tổ chức nào cũng đã hoặc sẽ phải trải qua 3 giai đoạn sau liên quan tới việc thực hành áp dụng phân tích dữ liệu ở cấp độ tổ chức.

Giai đoạn thứ 1: Ai cũng tự mình làm báo cáo (Còn gọi là thời kỳ “Phân tích tự phát”)

Điểm nổi bật thường thấy trong giai đoạn này chính là sự thiếu nhất quán về mặt số liệu giữa các phòng ban trong các cuộc họp. Phần lớn các báo cáo đều được làm trên Excel dưới dạng các bảng chi tiết nhiều dòng cột và được cập nhật thủ công (Hoặc tự động hóa nhờ VBA).

Ví dụ: trong cuộc họp hằng tuần, trưởng phòng kinh doanh thì bảo tuần rồi chúng ta bán được 10k sản phẩm trong khi trưởng phòng marketing bảo chỉ bán được 9k thôi. Lí do của sự khác biệt vì 1 bên lấy số cập nhật tới hôm qua, còn 1 bên lấy số cập nhật tới hiện tại. Nghĩa là, không có ai kiểm soát dữ liệu chung mà tập thể cùng nhìn vào.

Ví dụ trên là một tình huống đơn giản, còn có rất nhiều tình huống khác như điều chỉnh bằng tay kết quả dựa theo những trao đổi thông qua nói chuyện với nhau mà không có một hệ thống nào ghi nhận lại. Trong giai đoạn này, tổ chức có thể có hoặc chưa có phòng công nghệ thông tin (IT), và cho dù là có hoặc chưa, thì phòng IT cũng không chịu trách nhiệm trong việc chuẩn hóa số liệu được sử dụng cho mục đích ra quyết định đối với các hoạt động kinh doanh hằng ngày. Họ đơn thuần là đảm bảo hệ thống vẫn chạy ổn định.

Giai đoạn thứ 2: Chỉ một số cá nhân có chuyên môn sâu làm phân tích dữ liệu (Còn gọi là thời kỳ “Phân tích tập trung”)

Điểm nổi bật thường thấy trong giai đoạn này chính là sự xuất hiện của chức năng phân tích dữ liệu và báo cáo Dashboard tự động cập nhật hằng ngày. Bất kỳ ai cũng có thể đăng nhập và xem thông tin ngay trên web bằng tài khoản riêng của tổ chức cấp cho từng cá nhân.

Ví dụ: trong cuộc họp hằng tuần, cả trưởng phòng kinh doanh và marketing đều sẽ nhìn vào một trang báo cáo dưới dạng biểu đồ được thiết kế và cập nhật sẵn tới ngày hôm qua. Cả 2 đều sẽ cùng nhìn thấy một con số duy nhất là tuần vừa rồi bán được 10k sản phẩm và họ còn thấy được các khía cạnh phân tích khác nhau của con số 10k sản phẩm đó theo từng ngày, theo khu vực, theo sự kiện, theo nhân viên bán hàng, theo khách hàng, theo nhóm ngành …

Tùy theo qui mô của tổ chức mà những cá nhân làm phân tích dữ liệu này (DA) sẽ thuộc về những bộ phân chức năng khác nhau. Đối với các tổ chức vừa và nhỏ, chức năng phân tích dữ liệu tổng hợp này thường sẽ được giao cho bộ phận kế toán tài chính hoặc sẽ được gọi là nhóm phân tích dữ liệu trực thuộc bộ phận kinh doanh (Phòng ban tạo ra doanh số luôn được ưu tiên đầu trong việc sử dụng kết quả phân tích dữ liệu). Đối với các tổ chức lớn, thì bộ phận phân tích số liệu còn hay được gọi là nhóm Business Intelligence (BI) và thường trực thuộc ban tổng giám đốc khi nói tới sơ đồ tổ chức (Để đảm bảo sự minh bạch, cân bằng về ưu tiên công việc và trung lập trong việc làm báo cáo cho toàn bộ tổ chức).

Giai đoạn thứ 3: Ai cũng được khuyến khích để sử dụng dữ liệu trong việc ra quyết định (Còn gọi là thời kỳ “Lan tỏa phân tích”)

Điểm nổi bật thường thấy trong giai đoạn này chính là sự xuất hiện của chức năng phân tích dữ liệu và báo cáo Dashboard tự động cập nhật hằng ngày giống như giai đoạn 2 và bao gồm cả các cá nhân làm phân tích của từng bộ phận (BA). Bất kỳ ai cũng có thể đăng nhập và xem thông tin ngay trên web bằng tài khoản riêng của tổ chức cấp cho từng cá nhân. Ngoài ra, các cá nhân làm phân tích của từng bộ phận còn được quyền truy cập vào hạ tầng cơ sở dữ liệu đã được xây dựng trong giai đoạn 2 để tự mình phát triển thêm những phân tích mới.

Ví dụ: trong quá trình vận hành mỗi ngày, các trưởng bộ phận đã trải qua giai đoạn 2 sẽ bắt đầu quen thuộc với việc sử dụng dữ liệu để ra quyết định. Họ sẽ có xu hướng đưa ra nhiều yêu cầu phân tích chi tiết, thường xuyên hơn và chỉ riêng nhóm BI là không đủ có thể thực hiện kịp thời theo các yêu cầu này. Chính vì thế, họ sẽ có một đến hai chuyên viên có năng lực gần giống như nhóm BI để hỗ trợ cho các yêu cầu này. Ngoài ra, các bạn chuyên viên này sẽ được kỳ vọng là chủ động thực hiện các phân tích độc lập sâu hơn mà không cần chờ tới yêu cầu cụ thể từ các quản lý bộ phận. Đồng thời, các bạn chuyên viên này cũng sẽ hỗ trợ rất nhiều yêu cầu số liệu đến từ các bạn ở cấp nhân viên của từng bộ phận mà mình đang phụ trách.

Tại giai đoạn này, trách nhiệm của nhóm phân tích dữ liệu trung tâm hay còn gọi là nhóm BI như đã đề cập ở giai đoạn 2 sẽ chuyển sang thiết lập bảng định nghĩa, chú giải và giám sát quá trình thu thập lẫn phân tích dữ liệu đang diễn ra trong tổ chức. Không chỉ dừng lại ở đó, nhóm này cũng sẽ là người phụ trách thiết lập các chính sách giám sát, phân quyền và chia sẻ (gọi chung các hoạt động trên là Data Governance). Một hoạt động quan trọng khác mà nhóm chuyên gia này (Subject Matter Experts SMEs) cần phải thực hiện đó là thúc đẩy và lan tỏa văn hóa ra quyết định bằng dữ liệu đến mọi cá nhân trong tổ chức thông qua các buổi đào tạo nội bộ và chia sẻ định kỳ nhằm đưa tổ chức chuẩn bị để có thể hướng tới giai đoạn thứ 4 trong tương lai.

Tương lai của hầu hết mọi tổ chức là hướng tới giai đoạn thứ 4

Hiện nay, trên thế giới đã có được các tổ chức (ví dụ như Uber hay Amazon) mà theo nhiều chuyên gia gọi là đạt tới giai đoạn thứ 4 – Mọi nhân viên đều có khả năng tự phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, trong bài viết này mình sẽ không đi sâu vào bàn luận về nó vì ở Việt Nam hiện tại, mặc dù mình đã làm việc và tư vấn cho nhiều công ty cũng như trao đổi với rất nhiều học viên của mình đã dạy trong nhiều năm thuộc rất nhiều tổ chức khác nhau thì mình chưa hề thấy dấu hiệu tồn tại của tổ chức nào đạt được giai đoạn thứ 3 một cách trọn vẹn.

Các tổ chức thuộc các mảng khác nhau thì thường sẽ đang thuộc các giai đoạn khác nhau. Để giúp mọi người dễ nhớ thì phần lớn các tổ chức thuộc mảng tài chính ngân hàng và công ty start-up công nghệ đều đang ở giai đoạn thứ 2 và các tổ chức thuộc các mảng khác đều hầu hết đang ở giai đoạn thứ 1. Đây là quan sát mình đúc kết được áp dụng cho hầu hết các tổ chức Việt Nam tại thời điểm năm 2020. Còn hầu hết các tập đoàn đa quốc gia có chi nhánh tại Việt Nam thì đều đang ở giai đoạn thứ 3.

Như vậy, kỹ năng phân tích dữ liệu sẽ sớm trở thành yêu cầu cơ bản của bất kỳ cá nhân nào trong tổ chức. Việc nắm bắt các kỹ năng này còn giúp tạo ra một lợi thế cạnh tranh khác biệt cho chính chúng ta dù cho chúng ta có chuyển sang theo đuổi sự nghiệp phân tích dữ liệu chuyên nghiệp hay vẫn theo đuổi sự nghiệp công việc hiện tại.

Cuối cùng, chúng ta có thể thấy rằng, việc tổ chức cần đến sự có mặt của những người làm phân tích là một điều đã trở nên khá hiển nhiên vì những lợi ích to lớn mà dữ liệu mang lại để giúp tổ chức phát triển vượt bậc trong tương lai. Cụ thể hơn, các cá nhân có kỹ năng làm phân tích dữ liệu được kỳ vọng là có khả năng:

1.    Tập hợp được dữ liệu cần thiết

2.    Thể hiện dữ liệu một cách dễ hiểu

3.    Đưa ra những đề xuất hỗ trợ ra quyết định

Miễn là chúng ta đáp ứng được 3 kỳ vọng trên thì chúng ta đã có thể tự tin vào khả năng phân tích dữ liệu của mình dù cho chúng ta sử dụng bất kỳ công cụ, ngôn ngữ lập trình, hay kỹ thuật mô hình hóa chuyên sâu nào.

LỜI KẾT

Nếu bạn thấy có chỗ nào chưa thực tiễn hoặc có đôi lời chia sẻ thêm về chủ đề này, hãy đưa ra nhận định của bạn trong phần bình luận bên dưới nhé.

Ngoài ra, dành riêng cho những ai mong muốn trao đổi thêm để áp dụng vào thực tế trong tổ chức, mình có mức phí tư vấn ưu đãi trong ngày trao đổi chính thức đầu tiên (gọi vui là ngày làm quen) là $1/giờ (các ngày tiếp theo sẽ là $100/giờ). Nếu bạn quan tâm, hãy chuẩn bị sẵn một danh sách các câu hỏi để tận dụng tối đa ưu đãi ngày làm quen nhé.

Đối với các tổ chức ở quy mô vừa, nhỏ và siêu nhỏ, mình cũng có dịch vụ triển khai hệ thống phân tích dữ liệu tinh gọn với chi phí đầu tư ban đầu ngang với đầu tư một cái laptop thông thường. Nếu bạn quan tâm thì liên hệ với mình để thảo luận thêm.

Các nhà phân tích dữ liệu được yêu cầu sử dụng nhiều kỹ năng khác nhau hàng ngày;Tất cả mọi thứ từ phân tích chuyên sâu đến trực quan hóa dữ liệu và kể chuyện.Một phút, bạn sẽ sáng tác một truy vấn SQL để khám phá bộ dữ liệu, tiếp theo bạn sẽ đứng trước một ban giám đốc phác thảo cách doanh nghiệp cần thích nghi theo phát hiện của bạn.

Đã đề cập đến sự khác biệt giữa các nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu, mức lương của nhà phân tích dữ liệu và một số thuật ngữ phân tích dữ liệu chính cho mọi người chỉ bắt đầu, chúng tôi sẽ xem xét các kỹ năng chính liên quan đến việc là nhà phân tích dữ liệu.Có lẽ bạn đã sở hữu một số kỹ năng, vì chúng bao gồm một loạt các bộ kỹ năng chạm vào giao tiếp, phân tích và giải quyết vấn đề.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ đi đến tận cùng của ý nghĩa của một nhà phân tích dữ liệu.Chúng tôi hiện đang cung cấp một phần giới thiệu ngắn cho khóa học phân tích dữ liệu, tập trung vào việc nắm bắt các nguyên tắc cơ bản của Microsoft Excel, một công cụ chính trong phân tích.Đó là một giới thiệu rõ ràng và dễ tiếp cận về các phân tích dữ liệu sẽ dạy cho bạn một trong những kỹ năng cốt lõi liên quan đến việc trở thành một nhà phân tích dữ liệu.Nó cũng nhẹ nhàng loại bỏ mọi nghi ngờ còn lại mà bạn có thể có về sự phù hợp của bạn cho lĩnh vực này: Có, bạn cũng có thể trở thành một nhà phân tích dữ liệu!

Trở thành một nhà phân tích dữ liệu: các kỹ năng chính bạn cần

  1. Kỹ năng giải quyết vấn đề tuyệt vời
  2. Kỹ năng số rắn
  3. Trình độ excel và kiến thức về ngôn ngữ truy vấn
  4. Chuyên môn về trực quan hóa dữ liệu
  5. Kỹ năng giao tiếp tuyệt vời
  6. Đi theo chính

1. Kỹ năng giải quyết vấn đề tuyệt vời

Giải quyết vấn đề là một trong những kỹ năng quan trọng nhất mà nhà phân tích dữ liệu nên sở hữu.Khoảng 90% phân tích là về tư duy phê phán, và biết những câu hỏi đúng đắn để hỏi.Nếu các câu hỏi bạn đặt ra là nền tảng về kiến thức của doanh nghiệp, sản phẩm và ngành công nghiệp, bạn sẽ nhận được câu trả lời bạn cần.Phân tích dữ liệu là về việc được trình bày với một vấn đề (tức là, tại sao chúng tôi lại bán nhiều xe đạp màu đỏ?

Phân tích dữ liệu là rất nhiều về suy nghĩ logic thông qua các vấn đề bạn gặp phải.Bạn sẽ đi đến kết luận đúng đắn nhanh hơn nếu bạn quen thuộc với những thách thức và sắc thái của dữ liệu.Nếu xe đạp đỏ aren bán tốt, tại sao điều này có thể là?Có phải vì các màu khác có phạm vi lớn hơn?Những chiếc xe đạp đỏ thường có giá cao hơn các xe đạp khác?Có phải xe đạp đỏ chỉ có sẵn ở dạng xe đạp leo núi, do đó làm nản lòng cư dân thành phố để mua chúng?Các nhà phân tích dữ liệu rút ra kết luận nhanh hơn bằng cách sử dụng logic của họ để hiểu dữ liệu.

2. Kỹ năng số rắn

5 kỹ năng hàng đầu cho nhà phân tích dữ liệu năm 2022

Nhiều nhà phân tích dữ liệu don don đến từ thế giới của các con số thường xuyên, họ đến từ một nền tảng kinh doanh hoặc tiếp thị.Nó hoàn toàn có thể phát triển kiến thức của bạn về lĩnh vực này khi bạn đi.Mặc dù không nhất thiết là một ‘kỹ năng, nhưng năng khiếu cho các con số chắc chắn là một điều tốt cho bất kỳ nhà phân tích dữ liệu đầy tham vọng nào.Bạn sẽ cần phải mang đến một trình độ chuyên môn số cho vai trò, từ giáo dục chính thức hoặc kinh nghiệm khác.Bạn có thể tìm hiểu hầu hết các kỹ năng số liên quan đến phân tích dữ liệu, chẳng hạn như phân tích hồi quy, liên quan đến việc kiểm tra hai hoặc nhiều biến và mối quan hệ của chúng mà không phải quay lại trường.

Có một nền tảng kỹ lưỡng về thống kê cũng có lợi, bạn có thể bắt đầu bằng cách tìm hiểu về các thống kê mô tả và suy luận, và làm việc từ đó.Bạn sẽ cần một sự đánh giá cao cho các truy vấn, là các lệnh được sử dụng bởi các máy tính để thực hiện các tác vụ.Trong phân tích, các lệnh này được sử dụng để trích xuất thông tin từ các bộ dữ liệu.Trải hóa kiến thức của bạn về khoa học ứng dụng và đại số tuyến tính sẽ giúp mọi thứ dễ dàng hơn, mặc dù don don sẽ được đưa ra nếu đây là một bí ẩn đối với bạn.

3. Thành thạo Excel và kiến thức về ngôn ngữ truy vấn

Như chúng tôi đã đề cập trước đó, kiến thức về Microsoft Excel là một kỹ năng thiết yếu để phân tích dữ liệu hiệu quả.Nó có một chương trình bảng tính được sử dụng bởi hàng triệu người trên thế giới để lưu trữ và chia sẻ thông tin, thực hiện các hoạt động toán học và thống kê và tạo báo cáo và trực quan hóa tóm tắt những phát hiện quan trọng.Đối với các nhà phân tích dữ liệu, nó là một công cụ mạnh mẽ để nhanh chóng truy cập, tổ chức và thao túng dữ liệu để lấy và chia sẻ thông tin chi tiết.Các nhà phân tích dữ liệu làm việc với Excel mỗi ngày, vì vậy bạn sẽ phải thực sự biết vlookup của bạn từ các bảng trục của bạn.Bạn muốn tìm ra nơi những chiếc xe đạp màu đỏ bán nhiều nhất?Tò mò về việc giá trung bình của xe đạp đỏ cao hơn xe đạp xanh?Excel có thể giúp cung cấp câu trả lời cho các loại câu hỏi này.

Cũng như Excel, các nhà phân tích cần phải làm quen với ít nhất một ngôn ngữ truy vấn.Các ngôn ngữ này được sử dụng để hướng dẫn máy tính thực hiện các nhiệm vụ cụ thể, bao gồm nhiều ngôn ngữ liên quan đến phân tích dữ liệu.Các ngôn ngữ phổ biến nhất để phân tích dữ liệu là SQL và SAS.Để giới thiệu tốt về SQL, hãy thử trò gian lận này.Các ngôn ngữ lập trình như Python và R cũng có nhiều chương trình mạnh mẽ dành riêng để phân tích dữ liệu.

Nhiều ngôn ngữ có sẵn thực hiện các chức năng khác nhau hoặc được hướng đến một ngành cụ thể.SAS chủ yếu được sử dụng trong ngành y tế, trong khi SQL thường được sử dụng để truy xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu.Nếu bạn có ý tưởng về ngành công nghiệp mà bạn muốn làm việc, thì đó là một số nghiên cứu và tìm hiểu những ngôn ngữ họ sử dụng.

4. Chuyên môn về trực quan hóa dữ liệu

5 kỹ năng hàng đầu cho nhà phân tích dữ liệu năm 2022

Thật khó để có được một chủ đề phức tạp và trình bày những phát hiện một cách đơn giản, nhưng đó chính xác là công việc của nhà phân tích dữ liệu!Nó nói về việc biến những phát hiện của bạn thành những thông tin dễ tiêu hóa dễ tiêu hóa.Kể một câu chuyện hấp dẫn với dữ liệu của bạn là rất quan trọng, và rất nhiều điều này liên quan đến việc sử dụng các phương tiện trực quan.Biểu đồ và biểu đồ hình tròn là một phương tiện phổ biến và cực kỳ hiệu quả để minh họa kết quả dữ liệu.

Cả Microsoft Excel và Tableau đều tự hào có nhiều tùy chọn để trực quan hóa dữ liệu, cho phép bạn trình bày các phát hiện một cách chính xác.Kỹ năng nằm ở việc biết cách tốt nhất để trình bày dữ liệu, để những phát hiện của bạn tự nói lên.Có một thứ gì đó có xu hướng giữa các chuyên gia công nghệ để nói bằng các thuật ngữ phức tạp và bí truyền, nhưng để trở thành một nhà phân tích dữ liệu tốt là truyền đạt các phát hiện một cách dễ dàng và hiệu quả thông qua các hình ảnh trực quan đơn giản.

5. Kỹ năng giao tiếp tuyệt vời

Cũng như có thể trực quan hóa các phát hiện của bạn, chính xác, các nhà phân tích dữ liệu phải có khả năng truyền đạt các phát hiện bằng lời nói.Các nhà phân tích dữ liệu làm việc liên tục với các bên liên quan, đồng nghiệp và nhà cung cấp dữ liệu, vì vậy kỹ năng giao tiếp tốt là rất cần thiết.Bạn đang nói chuyện với mọi người tốt như thế nào?Bạn có thể chia thông tin kỹ thuật một cách hiệu quả thành các từ đơn giản?Đây là một kỹ năng quan trọng đi đôi với việc trực quan hóa dữ liệu, đó là tất cả trong việc giao hàng!

Bạn thường cần phải trình bày những phát hiện của mình trước khán giả, những người có thể không quen thuộc với các phương pháp và quy trình phân tích của bạn.Công việc của nhà phân tích dữ liệu là dịch rõ ràng những phát hiện của họ thành các thuật ngữ phi kỹ thuật.Khán giả của bạn muốn nghe những phát hiện của bạn theo những cách liên quan đến vai trò của chính họ.Nhà thiết kế xe đạp quan tâm đến việc nghe những thiết kế của chiếc xe đạp đỏ aren bán tốt, và nếu khách hàng chọn không mua một thiết kế nhất định màu đỏ.Người quản lý tiếp thị muốn biết liệu xe đạp đỏ có bán tốt ở một quốc gia nhất định hay không và liệu doanh số có bị ảnh hưởng do thiếu chi tiêu tiếp thị hay không.Người quản lý sản phẩm muốn biết liệu có sự thay đổi chung về mức độ phổ biến đối với xe đạp thiết bị cố định hay không và liệu việc giảm doanh số bán xe đạp đỏ có khả năng kéo dài trong một thời gian dài hơn hay không.Các nhà phân tích dữ liệu quan trọng của nó sẽ xem xét khán giả của họ.

Key Takeaways

  • Các nhà phân tích dữ liệu aren một con ngựa con lừa!Họ có một bộ kỹ năng rộng rãi kết hợp một loạt các kỹ năng.
  • Một người đứng đầu toán học và thống kê là cốt lõi cho công việc của một nhà phân tích dữ liệu.
  • Cũng như kiến thức Excel mạnh mẽ, một lệnh tốt của ít nhất một ngôn ngữ lập trình là bắt buộc để thực hiện phân tích dữ liệu hiệu quả.
  • Có khả năng hỏi một cách hiệu quả điều này có nghĩa là gì?là một phần thiết yếu của phân tích dữ liệu.
  • Tương tự, việc sở hữu khả năng truyền đạt các phát hiện của bạn cả về mặt trực quan và bằng lời nói là rất quan trọng đối với vai trò của nhà phân tích dữ liệu.
  • Phân tích dữ liệu là một lĩnh vực thực hành;Nhận được một hương vị của những gì nó giống như trong khóa học ngắn giới thiệu miễn phí này.

Vì vậy, bây giờ bạn đã tìm hiểu về các kỹ năng chính liên quan đến công việc của một nhà phân tích dữ liệu.Nếu điều đó khiến bạn tò mò tìm hiểu thêm, blog phân tích dữ liệu của chúng tôi chứa nhiều bài viết liên quan hơn về làm việc trong lĩnh vực này.Và, nếu bạn muốn tìm hiểu làm thế nào để trở thành một nhà phân tích dữ liệu, hãy xem hướng dẫn này.

Các kỹ năng hàng đầu cần thiết cho nhà phân tích dữ liệu là gì?

7 Kỹ năng phân tích dữ liệu theo yêu cầu để bạn được thuê vào năm 2022..
SQL.Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc, hoặc SQL, là ngôn ngữ tiêu chuẩn được sử dụng để giao tiếp với cơ sở dữ liệu.....
Lập trình thống kê.....
Học máy.....
Xác suất và Thống kê.....
Quản lý dữ liệu.....
Trực quan thống kê.....
Econometrics..

5 loại phân tích dữ liệu là gì?

Ở các giai đoạn khác nhau của phân tích kinh doanh, một lượng dữ liệu khổng lồ được xử lý và tùy thuộc vào yêu cầu của loại phân tích, có 5 loại phân tích - mô tả, chẩn đoán, dự đoán, phân tích nhận thức và nhận thức.Descriptive, Diagnostic, Predictive, Prescriptive and cognitive analytics.

5 bước trong phân tích dữ liệu là gì?

Trong bài đăng này, chúng tôi sẽ giải thích năm bước để bạn bắt đầu phân tích dữ liệu ...
Bước 1: Xác định câu hỏi & mục tiêu ..
Bước 2: Thu thập dữ liệu ..
Bước 3: Wrangling dữ liệu ..
Bước 4: Xác định phân tích ..
Bước 5: Kết quả giải thích ..