Nhà phân tích dữ liệu làm gì 0 (DA)?

Một nhà phân tích dữ liệu thu thập, làm sạch và nghiên cứu các tập dữ liệu để giúp giải quyết các vấn đề. Đây là cách bạn có thể bắt đầu trên con đường trở thành một  chuyên gia phân tích dữ liệu

NHÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LÀM GÌ

Một nhà phân tích dữ liệu thu thập, làm sạch và diễn giải các tập dữ liệu để trả lời một câu hỏi hoặc giải quyết một vấn đề. Họ làm việc trong nhiều ngành, bao gồm kinh doanh, tài chính, tư pháp hình sự, khoa học, y học và chính phủ.

Doanh nghiệp nên nhắm đến loại khách hàng nào trong chiến dịch quảng cáo tiếp theo? Nhóm tuổi nào dễ bị mắc một bệnh cụ thể nhất? Những kiểu hành vi nào có liên quan đến gian lận tài chính?

Đây là những loại câu hỏi mà bạn có thể bị áp lực phải trả lời với tư cách là một nhà phân tích dữ liệu. Đọc tiếp để tìm hiểu thêm về nhà phân tích dữ liệu là gì, những kỹ năng bạn sẽ cần và cách bạn có thể bắt đầu trên con đường trở thành một nhà phân tích dữ liệu.

Phân tích dữ liệu là gì?

Phân tích dữ liệu là quá trình thu thập thông tin chi tiết từ dữ liệu để đưa ra các quyết định kinh doanh tốt hơn. Quá trình phân tích dữ liệu thường di chuyển qua năm giai đoạn lặp lại:

  • Xác định dữ liệu bạn muốn phân tích
  • Thu thập dữ liệu
  • Làm sạch dữ liệu để chuẩn bị cho phân tích
  • Phân tích dữ liệu
  • Giải thích kết quả phân tích

Phân tích dữ liệu có thể có nhiều dạng khác nhau, tùy thuộc vào câu hỏi bạn đang cố gắng trả lời. Bạn có thể đọc thêm về các loại phân tích dữ liệu tại đây. Tóm lại, phân tích mô tả cho chúng ta biết điều gì đã xảy ra, phân tích chẩn đoán cho chúng ta biết lý do tại sao điều đó xảy ra, phân tích dự đoán hình thành các dự đoán về tương lai và phân tích mô tả tạo ra lời khuyên hữu ích về những hành động cần thực hiện.

HOT:  Công việc phân tích dữ liệu (DA) gồm những gì ?

Nhiệm vụ và trách nhiệm của nhà phân tích dữ liệu

phân tích dữ liệu
dịch vụ phân tích dữ liệu

Nhà phân tích dữ liệu là người có công việc là thu thập và diễn giải dữ liệu để giải quyết một vấn đề cụ thể. Vai trò này bao gồm nhiều thời gian dành cho dữ liệu nhưng cũng đòi hỏi phải giao tiếp các phát hiện.

Đây là những gì nhiều nhà phân tích dữ liệu làm hàng ngày:

  • Thu thập dữ liệu: Các nhà phân tích thường tự mình thu thập dữ liệu. Điều này có thể bao gồm thực hiện các cuộc khảo sát, theo dõi đặc điểm của khách truy cập trên trang web của công ty hoặc mua bộ dữ liệu từ các chuyên gia thu thập dữ liệu.
  • Dữ liệu sạch: Dữ liệu thô có thể chứa các bản sao, lỗi hoặc ngoại lệ. Làm sạch dữ liệu có nghĩa là duy trì chất lượng của dữ liệu trong bảng tính hoặc thông qua ngôn ngữ lập trình để các diễn giải của bạn không bị sai hoặc sai lệch.
  • Dữ liệu mô hình: Điều này đòi hỏi phải tạo và thiết kế cấu trúc của cơ sở dữ liệu. Bạn có thể chọn loại dữ liệu nào để lưu trữ và thu thập, thiết lập cách các danh mục dữ liệu có liên quan với nhau và làm việc thông qua cách dữ liệu thực sự xuất hiện.
  • Diễn giải dữ liệu: Việc diễn giải dữ liệu sẽ liên quan đến việc tìm ra các mẫu hoặc xu hướng trong dữ liệu sẽ giúp bạn trả lời câu hỏi trong tầm tay.
  • Hiện tại: Truyền đạt kết quả của những phát hiện của bạn sẽ là một phần quan trọng trong công việc của bạn. Bạn thực hiện việc này bằng cách tập hợp các hình ảnh trực quan như biểu đồ và đồ thị, viết báo cáo và trình bày thông tin cho các bên quan tâm.

Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng những công cụ nào?

Trong quá trình phân tích dữ liệu, các nhà phân tích thường sử dụng nhiều công cụ khác nhau để làm cho công việc của họ chính xác và hiệu quả hơn. Một số công cụ phổ biến nhất trong ngành phân tích dữ liệu bao gồm:

  • Microsoft Excel
  • Google Trang tính
  • SQL
  • Hình ảnh
  • R hoặc Python
  • SAS
  • Microsoft Power BI
  • Máy tính xách tay Jupyter
  • ….
HOT:  [Thuê] Phân tích tài chính doanh nghiệp giá rẻ 102

Mức lương của nhà phân tích dữ liệu và triển vọng việc làm

Mức lương cơ bản trung bình cho một nhà phân tích dữ liệu ở Mỹ là 69.517 USD vào tháng 12 năm 2021, theo Glassdoor. Điều này có thể thay đổi tùy thuộc vào thâm niên của bạn, nơi bạn sống ở Hoa Kỳ và các yếu tố khác.

Các nhà phân tích dữ liệu đang có nhu cầu cao. Diễn đàn Kinh tế Thế giới đã liệt kê nó vào vị trí số hai trong việc tăng việc làm ở Hoa Kỳ . Cục Thống kê Lao động cũng báo cáo các ngành nghề liên quan có tốc độ tăng trưởng rất cao.

Từ năm 2020 đến năm 2030, vị trí nhà phân tích nghiên cứu hoạt động dự kiến ​​sẽ tăng 25%, nhà phân tích nghiên cứu thị trường tăng 22% và nhà toán học và thống kê tăng 33%. Con số này cao hơn rất nhiều so với tổng tỷ lệ tăng trưởng việc làm là 7,7%.

Các loại nhà phân tích dữ liệu

Khi công nghệ tiên tiến đã nhanh chóng mở rộng các loại và lượng thông tin chúng ta có thể thu thập, việc biết cách thu thập, sắp xếp và phân tích dữ liệu đã trở thành một phần quan trọng của hầu hết mọi ngành công nghiệp. Bạn sẽ tìm thấy các nhà phân tích dữ liệu trong lĩnh vực tư pháp hình sự, thời trang, thực phẩm, công nghệ, kinh doanh, môi trường và công cộng — trong số nhiều lĩnh vực khác.

Những người thực hiện phân tích dữ liệu có thể có các chức danh khác như:

  • Nhà phân tích y tế và chăm sóc sức khỏe
  • Nghiên cứu thị trường Chuyên viên phân tích
  • phân tích kinh doanh
  • nhà phân tích tình báo kinh doanh
  • Nhà phân tích nghiên cứu hoạt động
  • nhà phân tích tình báo

Kỹ năng của nhà phân tích dữ liệu

  • Ngôn ngữ lập trình: Học một ngôn ngữ lập trình thống kê như Python hoặc R sẽ cho phép bạn xử lý các tập dữ liệu lớn và thực hiện các phương trình phức tạp. Mặc dù Python và R là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất, nhưng bạn nên xem một số mô tả công việc của một vị trí mà bạn quan tâm để xác định ngôn ngữ nào sẽ hữu ích nhất cho ngành của bạn.
  • Trực quan hóa dữ liệu: Trình bày những phát hiện của bạn một cách rõ ràng và hấp dẫn là yếu tố quan trọng để trở thành một nhà phân tích dữ liệu thành công. Biết cách tốt nhất để trình bày thông tin thông qua biểu đồ và đồ thị sẽ đảm bảo đồng nghiệp, nhà tuyển dụng và các bên liên quan sẽ hiểu công việc của bạn. Tableau, Jupyter Notebook và Excel là một trong nhiều công cụ được sử dụng để tạo hình ảnh.
  • Thống kê và toán học: Biết các khái niệm đằng sau những gì các công cụ dữ liệu đang thực sự làm sẽ giúp bạn rất nhiều trong công việc của mình. Nắm vững về số liệu thống kê và toán học sẽ giúp bạn xác định công cụ nào tốt nhất để sử dụng để giải quyết một vấn đề cụ thể, giúp bạn bắt lỗi trong dữ liệu của mình và hiểu rõ hơn về kết quả.
HOT:  Sự khác biệt: phân tích dữ liệu vs phân tích nghiệp vụ

Kỹ năng làm việc của nhà phân tích dữ liệu

  • Giải quyết vấn đề: Một nhà phân tích dữ liệu cần phải hiểu rõ về câu hỏi được đặt ra và vấn đề cần được giải quyết. Họ cũng có thể tìm ra các mẫu hoặc xu hướng có thể tiết lộ một câu chuyện. Có kỹ năng tư duy phản biện sẽ cho phép bạn tập trung vào đúng loại dữ liệu, nhận ra các phương pháp phân tích tiết lộ nhất và nắm bắt những lỗ hổng trong công việc của bạn.
  • Giao tiếp: Khả năng truyền đạt ý tưởng của bạn cho người khác sẽ rất quan trọng đối với công việc của bạn với tư cách là một nhà phân tích dữ liệu. Kỹ năng viết và nói tốt để giao tiếp với đồng nghiệp và các bên liên quan khác là tài sản tốt trong các nhà phân tích dữ liệu.
  • Kiến thức về ngành: Biết về ngành mà bạn làm việc — chăm sóc sức khỏe, kinh doanh, tài chính, hoặc các ngành khác — sẽ mang lại lợi thế cho bạn trong công việc và trong các đơn xin việc. Nếu bạn đang cố gắng thâm nhập vào một ngành cụ thể, hãy dành một chút thời gian để chú ý đến tin tức trong ngành của bạn hoặc đọc một cuốn sách về chủ đề này. Điều này có thể giúp bạn làm quen với các vấn đề và xu hướng chính của ngành.

Có thể bạn cũng thích

5 thoughts on “Nhà phân tích dữ liệu làm gì 0 (DA)?

  1. Pingback: 7 kỹ năng cần thiết: nhà phân tích nghiệp vụ chuyên nghiệp - Phân tích nghiệp vụ

  2. Pingback: Nhà phân tích tình báo kinh doanh (BI) là gì - Phân tích nghiệp vụ

  3. Pingback: Khoa học dữ liệu (DS) khác với Phân tích dữ liệu (DA) ntn ? - Phân tích nghiệp vụ

  4. Pingback: Công việc phân tích dữ liệu (DA) gồm những gì ? - Phân tích nghiệp vụ

  5. Pingback: Tuyển đại lý phân phối túi bao trái cây Bikoo trên toàn quốc - Nông dân chuyên nghiệp

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *