数据分析应具备的7大技巧和能力

通过教育和学习，你可以培养一些数据分析技能和能力。同时，你还需要通过实践和不断的经验总结，不断培养你的数据分析素养。以下是我们认为顶级数据分析师应该具备的七项技能：如果你想让你的工作在实际业务中产生更大的影响，你需要对业务的运作模式有一个深入的了解。从KPI和十大畅销商品的角度来看，超越了传统数据分析的重点，比如：企业的经营战略是什么？企业在市场上的地位是什么？企业如何从竞争对手中脱颖而出？企业的关键业务流程是什么？如何与不同的产品和部门合作？企业成功的威胁在哪里？虽然你不能理解一切，但理解这些业务知识将有助于你加深对企业数据的理解，促进你在工作中的人际交往。当预警信号发生时，可以快速共享信息，找到合适的人回答相关问题，从而在早期阶段扼杀问题。2.作为数据分析师，技术诀窍经常与软件、系统和数据打交道。如果你对技术理解感到好奇，并愿意继续学习这些技能，以跟上技术的发展，这将为你成为一名优秀的数据分析师奠定良好的基础。端到端的过程涉及到许多系统和数据。掌握技术技巧将使您更容易理解它们的连接模式以及谁负责哪一部分。如果您了解数据价值链，您可以更好地将分析内容插入报告的上下文。你需要知道：数据来自哪里？为什么收集数据，如何收集数据，谁收集数据？数据经历了哪些转换步骤？数据存储在哪里？您如何访问数据以及谁有权访问数据？哪些工具可以用来分析？你的利益相关者有什么问题？他们打算根据你的发现采取什么行动，为谁提供你的分析意见？分析结果分享后，你的调查结果会是什么？你的分析有什么影响？对决策有明显的帮助吗？3.作为一名数据分析师，您可以通过数据与利益相关者、同事、数据提供者、系统所有者等进行沟通，从而培养对企业内部决策的洞察力。在分享信息时，选择正确的媒介也很重要。您的企业是否有数字化、交互式、探索性的仪表板来支持决策？还是需要提供可以“阅读”的打印材料？谁是你的观众，他们需要什么？你的观众在哪里？语言、文化和分散的地理位置会如何影响你报告结果？共享信息的时间范围在哪里？从长远来看，提高口头表达、书面呈现和使用数据的技巧将有助于您提供更好的数据分析服务。4.利益相关者的管理技能利益相关者是指你的客户，他们对信息的需求是促进你分析的动力。利益相关者是解决数据分析问题的重要组成部分。团队越大或影响力越大，就越难找到满足其需求的解决方案。首先，您需要收集他们的需求和期望，完善管理时间框架、可用数据、人员和资源；其次，直观简单地向利益相关者展示如何使用您创建的内容，最好附上建议说明。此外，尽可能了解交互式数据可视化获取的所有路径，这将对您的项目介绍非常有帮助。在与利益相关者的互动中，尽量保持持续的思想反馈和信息交流，以便在收到他们对您的数据和系统的意见之前及时响应。5.批判性思维的能力将帮助你跳出当前的认知，从更中立、更全面的角度审视问题。当你问自己这样的问题时：“这种分析的意义是什么？""这对过程x有什么影响？"...然后，你走出了“人迹罕至的地方”，开始深入了解你面前的数据。如发现异常值，应立即进行下一步调查。异常数据中的峰值代表什么？这是微不足道的异常还是重要的信号，你需要进一步评估吗？可视化分析可以支持你的批判性思维过程，因为它允许你在短时间内从不同的角度查看数据。当您找到特别有趣的数据点时，您还可以使用不同的图表类型快速、轻松地调查它们，并介绍时间维度或业务其他部分的详细信息，以提供新的视图。从不同的角度探索相同的情况，有助于你回答一些问题，评估是否应该进一步挖掘。在这个过程中，你既是研究员又是调查员。6.许多数据分析师可以通过*点击按钮与屏幕前的观众进行数字分享。但是，在某些情况下，您需要亲自向观众展示您的数据分析意见。因此，以优雅的方式有效地分享你的发现，磨练你的演讲技巧是非常重要的。您需要以清晰的结构和逻辑顺序传达内容，为您的分享设定正确的基调。同时，要注重展示，了解如何在交互式仪表板中直观地为观众导航。一个非常有价值的方法是不要把你的答案局限于你的分析中可以看到的问题，而是预测潜在的后续问题。这又回到了对业务和利益相关者的理解和理解。了解他们对什么感兴趣，并澄清他们目前的优先事项和关系。回答每一个可能的问题。如果您没有答案，请准备后续流程。例如，您可以向他们提出您的解决方案，并确定何时找到并分享他们后续问题的答案。因此，准备是倾听利益相关者意见的关键。不断回答的过程将帮助你在内部建立自己的声誉。7.数据可视化技能使用什么工具，你是数字化还是在白板上呈现数据分析报告并不重要。重要的是描述显示正在发生的事情的全局。这和在白板上画工艺一样简单。以可视化图像为基础，可以消除许多差异。我相信你经常在报告、交互式信息中心或图表中传达你的数据分析观点。为实现可视化呈现的最佳效果，请确保为数据选择正确的图表类型，并能清晰、快速地显示关键结果。在弱化数据分析的意义上，要特别注意上下文的衔接，不要孤立地呈现数据报告。这些数据与业务前期、其他部门和行业基准有什么关系？把结果放在透视上，指导观众结果是好是坏，是否需要采取行动，采取什么紧急措施。熟悉数据可视化的最佳实践，并尽可能多地应用它们。

以上就是关于数据分析应具备的7大技巧和能力的相关介绍，更多数据分析应具备的7大技巧和能力相关内容可以咨询我们或者浏览页面上的推荐内容。我们将让你对数据分析应具备的7大技巧和能力有更深的了解和认识。