数据分析师简介
分析员检查、清理、转换和建模数据，目的是从给定的数据中总结有用的信息，称为数据分析员。它们有助于形成良好的结论，从而根据数据做出正确的决策。他们通过做出更好的决策来帮助组织的业务。数据分析师的基本技能包括SQL知识、编程语言和分析技能。在分析过程中涉及到许多技术，数据分析师应该精通如何正确地进行分析。原始数据必须转化为良好的信息。
什么是数据分析师
数据分析师和数据科学家之间有着巨大的差异。人们混淆了数据分析师和数据科学家的角色，因为他们听起来都很相似。它浏览数据并试图识别数据中的趋势。数据中的数字说明了什么？根据这些数据可以做出哪些决策？数据分析师在处理数据时会问一些问题吗？
Hadoop、数据科学、统计和；其他
数据科学家是解释数据的专家，拥有编码和数学模型方面的专业知识。大多数数据科学家拥有数据分析的博士或硕士学位。他们在机器学习和编程方面有实际经验，可以使用预测模型和数据分析工作创建数据模型的新流程。
数据分析师是如何让工作变得如此简单的
它通常会检索数据，收集数据，组织数据，分析数据，并使用数据得出一定的结论。他们的工作各不相同，因为这取决于他们使用的数据类型（库存、社交媒体、销售、财务等）或客户项目。他们可以为希望更多了解客户及其需求的公司雇主提供有价值的数据。每个行业的公司都可以从数据分析师提供的见解中受益。
他们管理数据库，并帮助公司根据数据库做出决策。让我们考虑一个数据分析师与一个提供移动广告的营销公司合作的例子。在这里，他们需要构建“< A>移动应用用户< /A>的配置文件”，并在平台上提供与用户相关的广告。这将确保在分析广告支出时获得更高的回报。它还将提供增强的用户体验，让他们对广告有更个性化的感觉。
顶级公司
以下是顶级公司：
1。μ西格玛
Mu Sigma是世界上最大的数据分析公司之一。他们公司的名称来源于统计术语“（μ）”，它代表μ，而“（σ）”代表西格玛，它代表概率分布的平均值和标准偏差。
该公司由Dhiraj Rajaram于2004年创立，他也是该公司的现任首席执行官。他们提供营销分析、需求分析、网络规划、优化、运输分析、风险分析和采购分析等服务。
2。简化360
它是一家社会商业智能公司，提供监控和分析、仪表板和报告、渠道分析、CRM和工作流服务。他们的客户名单上有很多有声望的客户。
3。CBIG咨询公司
CBIG为客户提供商业智能（BI）、数据仓库（DW）和大数据分析服务。他们还提供以数据为中心的计划，包括预测分析、营销分析、运营分析、云分析、数据科学等。CBIG是最好的数据分析公司之一，将帮助您走上正确的轨道，并开始提供结果，而不管您的数据状态如何。
4。好数据
GoodData为云计算销售大数据分析软件和商业智能（BI）。它由罗曼·斯坦尼克于2007年创立，名为“好数据公司”。有了GoodData，公司可以通过将目标分析分发给包括客户和合作伙伴在内的所有业务部门成员来增强业务能力。
5。普华永道（PWC）
普华永道，又名普华永道，是世界上最大的专业服务公司。1998年，普华永道（Price Waterhouse）与Coopers and Lybrand合并成立。普华永道在其平台的帮助下，帮助优化数据资产，做出更快更好的决策。普华永道凭借其领先的数据和分析服务，帮助创建数据框架、构建战略、优化基础设施，并帮助创建一种文化，使其成为一个数据驱动型组织。
6。德勤
德勤是一家跨国专业服务网络，也是“四大”会计机构之一。德勤通过了解决策者的角色，将信息转化为有用且可操作的见解，从而最大限度地提高分析价值。
德勤提供的解决方案包括：
- 高级分析
- 企业数据管理
- ERP分析
德勤分析法充满了深厚的行业知识和功能经验，并融入了技术。
7。毕马威
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毕马威是一家专业服务公司，与普华永道、E&；Y、 还有德勤。毕马威的分析、信息和建模帮助企业解开巨大数据的谜团，并向他们展示如何影响其数据资源以产生更好的业务输出。
毕马威在以下领域提供分析服务：
- 消费市场
- 能源和自然资源
- 医疗保健
- 技术和电信
- 金融服务
你能用数据分析师做什么
数据分析师不仅仅是一个数字处理者。分析师审查给定的数据，并确定如何使用这些数据来解决实际问题或帮助公司发展业务。分析师与股东和不同的管理者合作，了解他们的愿景，并为他们提供有关数据将如何帮助他们实现愿景的见解。
分析师借助数据评估公司日常运营的效率，从而帮助公司提前制定计划。它们还可以产生与预测客户或多或少的需求相关的结果，数据测量可以用于预算和项目管理时的会计和财务操作，以测量项目持续时间和员工效率。
与数据分析师合作
与他们一起工作真的很有趣，因为你可以了解数据的不同方面，并找到有意义的信息。它们帮助你理解如何将数字翻译成简单的英语，每个企业都会收集与销售数据、市场调查、物流或运输成本有关的数据。
他们还需要良好的沟通技巧，以便清晰地书写和表达复杂的想法；这将帮助一个人提高他的沟通技巧。数学是分析师的重要组成部分之一，因为数据分析师需要数学技能来估计数字数据，并将数据绘制在图形或图表上；与分析师合作也有助于一个人提高逻辑思维和数学技能。
优势
以下是提到的优点：
- 数据分析师帮助检测数据集中的错误，并通过数据清理提高数据质量，最终使银行、金融公司等机构和客户受益
- 他们使用的推荐系统主要由Flipkart、亚马逊、eBay等在线零售商使用，分析师通过挖掘之前的数据，提供用户接下来最可能喜欢的商品</李>
- 分析师还可以根据对历史数据的分析，帮助银行识别可能的欺诈客户</李>
- 安全机构还根据分析员收集和处理的大量信息，利用数据分析员进行监视和监控</李>
他们会给你以下问题的答案：
- 目前的情况是什么</李>
- 发生了什么事</李>
- 它会对业务产生好的影响还是坏的影响</李>
- 为什么会这样</李>
- 它将如何影响公司未来的增长</李>
- 可能的结果是什么</李>
- 如何预防</李>
所需技能
要成为一名数据分析师，需要对数学和统计学有自然的理解；以下是基本要求：
1。统计数据
一个人应该对统计学有透彻的了解，从均值、中值和模式等基础知识开始，到实数分析、图论和数值分析等高级主题。
2。数学
与统计学一样，数学也是一个人应该具备深度知识的最重要的学科。线性代数等主题用于回归、理解数据结构和为预测数据建模准备数据。
3。R和Python
出于分析目的，Python和R是广泛使用的工具，因为Python易于学习编程，它提供不同的统计数据和数学库，如numpy、scipy、sci kit LEAR和matplotlib等，而R提供高级计算能力、图形能力和高级工具。
4。查询语言
一个人想要
