هوش تجاری

۸ مهارت‌ مهم که هر تحلیل‌گر داده برای موفقیت به آن‌ها نیاز دارد

تحلیل‌گر داده (Data Analyst) شخصی است که از مهارت‌های فنی برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و گزارش بینش استفاده می‌کند. تحلیل‌گر داده در یک روز کاری ممکن است با استفاده از مهارت‌های SQL داده‌ها را از پایگاه‌ داده شرکت بگیرد، از مهارت‌های برنامه‌نویسی برای تجزیه‌وتحلیل آن داده‌ها استفاده کند و سپس از مهارت‌های ارتباطی برای گزارش نتایج به مخاطبان بیشتر کمک بگیرد. فعالیت در نقش تحلیل‌گر داده، همچنین تجربه‌ای فراهم می‌کند که می‌تواند برای قدم گذاشتن در نقش‌های پیشرفته‌تر مانند دانشمند داده (Data Scientist) مفید باشد.

چگونه می‌توان تحلیل‌گر داده شد؟

  1. مهارت‌های فنی (SQL و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها با زبان Python یا زبان R) را بیاموزید.
  2. اصول آماری را بیاموزید.
  3. پروژه‌های تجزیه‌وتحلیل داده‌ها را بسازید که مهارت‌های نرم و سخت شما را به نمایش بگذارد.

اگر شما تصمیم گرفته‌اید که یک تحلیل‌گر داده باشید (یا شاید هدفتان این است که به دانشمند داده تبدیل شوید)، باید مهارت‌های تجزیه‌وتحلیل داده را فرا بگیرید تا بتوانید به اهداف خود دست پیدا کنید. اما این مهارت‌ها چه خواهند بود؟ ما در این مقاله، ۸ مهارت اصلی را که برای استخدام شما به‌عنوان تحلیل‌گر داده نیاز است، مرور خواهیم کرد.

تحلیل‌گر داده به چه مهارت‌هایی نیاز دارد؟

در همین ابتدای کار، این نکته را به‌خاطر داشته باشید که در این مقاله ما بر روی مهارت‌ها تمرکز خواهیم کرد و نه بر ابزارهای لازم (مانند اکسل، زبان‌های پایتون، R، SQL، نرم‌افزار Tableau و غیره). ابزارها – و نحوه عملکرد آن‌ها – بسته به نقش دقیق شما، شرکتی که شما را استخدام می‌کند و صنعتی که در آن کار می‌کنید، متفاوت خواهد بود. شما می‌توانید مهارت تحلیل داده را یاد گرفته و با استفاده از ابزاری که می‌شناسید، از آن‌ها استفاده کنید.

۱- تمیز و آماده‌سازی داده‌ها

تحقیقات نشان می‌دهد که آماده‌سازی و تمیزسازی داده‌ها حدود ۸۰٪ از کار متخصصان داده را تشکیل می‌دهد. در نتیجه این مورد یکی از مهم‌ترین مهارت‌ها برای تحلیل‌گر داده است. تحلیل‌گر داده باید داده‌ها را از یک یا چند منبع بازیابی کند، آن‌ها را آماده کرده و برای تجزیه‌وتحلیل عددی و طبقه‌ای آن‌ها آماده باشد. تمیزسازی داده‌ها همچنین شامل رسیدگی به داده‌های از دست رفته و متناقض است که ممکن است بر تجزیه‌وتحلیل تأثیر بگذارد.

تمیزسازی داده‌ها همیشه کاری هیجان‌انگیز در نظر گرفته نمی‌شود، اما اگر با آن به‌عنوان یک تمرین حل مسئله رفتار شود، در تهیه داده‌های مناسب برای تحلیل، می‌تواند بسیار سرگرم‌کننده باشد. در هر صورت، این نقطه همان جایی است که بیشتر پروژه‌های داده شروع می‌شوند، بنابراین اگر می‌خواهید تحلیل‌گر داده شوید، این مورد، مهارت مهمی است که به آن نیاز خواهید داشت.

۲- تجزیه‌وتحلیل و اکتشاف داده‌ها

تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، به معنای گرفتن یک سؤال یا نیاز کسب و کار و تبدیل آن به یک سؤال با پاسخ منطقی است. سپس، برای استخراج پاسخ به این سؤال، باید داده‌ها را تغییر داده و تجزیه‌وتحلیل کنید. شکل دیگر تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، روش اکتشافی است. این روش نشان‌دهنده مسیری برای کاوش داده‌ها، به دنبال یافتن روندها یا روابط جالب در داده‌ها است که می‌تواند برای کسب‌و‌کار ارزش ایجاد کند.

اکتشاف ممکن است توسط یک سؤال اصلی هدایت شود. با جستجو برای یافتن الگوها و کند و کاو در داده‌ها، ممکن است با یک فرصت برای کسب‌و‌کار با کاهش هزینه‌ها یا افزایش رشد مواجه شوید.

۳- دانش آماری

داشتن یک ‌پایه قوی در مباحث مربوط به احتمالات و آمار، مهارت مهمی در تحلیل داده است. این دانش به شما در راهنمایی تجزیه‌وتحلیل و اکتشاف کمک می‌کند و در درک داده‌هایی که با آن‌ها کار می‌کنید، راهگشا خواهد بود. علاوه بر این، درک آمار به شما کمک می‌کند تا از معتبر بودن تجزیه‌وتحلیل خود مطمئن شوید و از مغالطه‌های رایج و اشتباهات منطقی، جلوگیری کنید.

سطح دقیق دانش آماری مورد نیاز بسته به خواسته‌های نقش خاص شما و داده‌هایی که با آن‌ها کار می‌کنید، متفاوت خواهد بود. به‌عنوان مثال، اگر شرکت شما به تجزیه‌وتحلیل احتمالی متکی باشد، شما به درک دقیق‌تری از آن مناطق نیاز خواهید داشت.

۴- تجسم داده‌ها

تجسم داده‌ها، روند و الگوهای موجود در داده‌ها را بازگو می‌کند. انسان‌ها وابسته به تصویر هستند و اکثر مردم نمی‌توانند با مشاهده صفحه گسترده‌ای از اعداد، بینش معنی‌داری پیدا کنند. به‌عنوان =تحلیل‌گر داده، باید بتوانید نمودارها و دیاگرام‌هایی برای کمک به برقراری ارتباط بصری بین داده‌ها و یافته‌های خود، ایجاد کنید.

این مسئله به معنای ایجاد نمودارهای تمیز و جذاب از نظر بصری است که به دیگران در درک داده‌ها کمک می‌کند. این مهم همچنین به معنای پرهیز از مواردی است که تفسیر آن‌ها دشوار است (مانند نمودارهای دایره‌ای) یا می‌توانند گمراه‌کننده باشند (مانند دست‌کاری مقادیر محوری).

۵- ایجاد داشبورد / گزارش

به‌عنوان تحلیل‌گر داده، باید به دیگران در سازمان قدرت دهید تا از داده‌ها برای تصمیم‌گیری‌های کلیدی استفاده کنند. با ایجاد داشبورد و گزارش، با برداشتن موانع فنی، به دیگران امکان دسترسی به داده‌های مهم را می‌دهید. این مسئله ممکن است به شکل یک جدول ساده با فیلترهای تاریخی باشد، تا یک داشبورد بزرگ حاوی صدها نقطه داده که تعاملی هستند و به طور خودکار به‌روز می‌شوند. نیازهای شغلی از موقعیتی به موقعیت دیگر بسیار متفاوت است، اما کار هر تحلیل‌گر داده، شامل تهیه گزارش در مورد یافته‌های خود و یا ایجاد داشبورد برای نمایش آن‌ها است.

۶- مهارت‌های نوشتاری و ارتباطی

نتیجه سخن

تحلیل‌گر داده شخصی است که اطلاعات را با استفاده از ابزار تجزیه‌وتحلیل داده‌ها موشکافی می‌کند. همچنین نتایج معناداری که از داده‌های خام به دست می‌آورد، با شناسایی واقعیت‌ها و روندهای مختلف، به کارفرمایان یا مشتریان او کمک می‌کند تا تصمیمات مهمی بگیرند. برای دستیابی به چنین جایگاهی، تحلیل‌گر داده با مهارت‌های مهمی احتیاج دارد که ۸ مورد از آن‌ها را در متن حاضر بررسی کردیم.


مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  2. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  3. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  4. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  5. کلان داده (Big Data) چیست؟
  6. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  8. حاکمیت داده (Data Governance) چیست و چه اهمیتی دارد؟
  9. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  10. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  11. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  12. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  13. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  14. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  15. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  16. تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟
  17. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  18. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  19. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  20. ۱۰ اصل طراحی داشبورد هوش تجاری
  21. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  22. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  23. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  24. چگونه نرم‌افزار مناسب هوش تجاری را انتخاب کنیم؟
  25. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  26. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  27. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  28. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  29. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  30. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  31. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  32. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  33. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  34. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  35. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  36. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  37. آموزش Power BI Report Server
  38. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  39. AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟
  40. مسیر شغلی در هوش تجاری
  41. مهندسی داده چیست؟
  42. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  43. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  44. ۸ مهارت‌ مهم که هر تحلیل‌گر داده برای موفقیت به آن‌ها نیاز دارد
  45. معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده
  46. آیا داشتن مدرک SQL ضروری است؟ معرفی انواع و اهمیت مدرک SQL
  47. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  48. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  49. نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان
  50. معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها
  51. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  52. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  53. معرفی معتبرترین مدارک و گواهینامه‌های علم داده
  54. معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی
  55. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  56. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  57. آسان ترین زبان برنامه‌نویسی برای یادگیری کدام است؟
  58. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  59. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  60. یادگیری ماشین چیست؟
  61. SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟
  62. SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  63. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  64. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟
  65. تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟
  66. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  67. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  68. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  69. مروری بر نحوه یادگیری زبان R
  70. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  71. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  72. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  73. انبار داده چیست؟
  74. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  75. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  76. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  77. مدل‌سازی داده چیست؟
  78. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  79. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  80. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  81. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  82. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  83. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  84. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  85. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  86. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی
  87. معماری اطلاعات (IA) چیست و چطور می‌توان از آن استفاده کرد؟

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

بستن