Big Data Analytics 简明教程

Big Data Analytics - Data Analyst

数据分析师负责收集、分析和解释数据以解决特定问题。数据分析师花费大量时间检查数据，并通过图形化报告和仪表板来了解洞察。因此，数据分析师具有面向报告的简介，并且具有通过 SQL 从传统数据仓库中提取和分析数据的经验。

在大数据分析中担任数据分析师听起来是一个很灵动的角色。大数据分析包括分析海量且多样的数据集，以发现隐藏的模式、未知的关系、市场趋势、客户需求以及有价值的相关商业洞察。

在当今情况下，不同的组织机构都在努力寻找市场上的合格数据科学家。然而，选择有前途的数据分析师并对其进行培训以掌握相关数据科学技能是一个好主意。合格的数据分析师具有业务理解、SQL 编程、报告设计和仪表板创建等技能。

Role and Responsibilities of Data Analyst

下面提到的图像包含了数据分析师的主要角色和职责

big data analytics role

Data Collection

它指的是从数据库、数据仓库、API 和物联网设备等不同来源收集数据的过程。这可能包括执行调查、追踪访问者在公司网站上的行为或从数据收集专家处购买相关数据集。

Data Cleaning and Pre-processing

原始数据中可能存在重复项、错误或离群值。清理原始数据会消除错误、不一致性和重复项。预处理是将数据转换为分析实用格式的过程。数据清理包括在电子表格中维护数据质量或使用编程语言来确保您的解释正确无偏见。

Exploratory Data Analysis (EDA)

使用统计方法和可视化工具来分析数据，以识别趋势、模式或关系。

Model Data

包括创建和设计数据库结构。选择要存储和收集的数据类型。它确保如何关联数据类别以及如何显示数据。

Statistical Analysis

应用统计技术来解释数据、验证假设和进行预测。

Machine Learning

通过使用机器学习算法构建预测模型，为了预测未来趋势、分类数据或检测异常情况。

Data Visualization

为了有效地向利益相关者传达数据见解，有必要创建诸如图表、图形和仪表板等可视化表示。

Data Interpretation and Reporting

通过解释分析结果以及准备报告或演示文稿，向决策者传达发现和建议。

Continuous Learning

包括及时了解数据分析、大数据技术和业务趋势方面的最新发展。

数据分析师在统计学、Python 或 R 等编程语言、数据库基础知识、SQL 以及 Hadoop、Spark 和 NoSQL 数据库等大数据技术方面奠定了其熟练程度的基础。

What Tools Does a Data Analyst Use?

数据分析师经常使用以下工具，在数据分析过程中更准确、更高效地处理分配的工作。一些数据分析师常用的工具如下面图像所示：

bda data analyst

Types of Data Analysts

随着技术的快速发展，能够收集、分类和分析数据的数据的类型和数量已成为几乎所有企业的基本技能。在当前的情况下，每个领域都有数据分析专家，例如刑事司法、时尚、食品、技术、商业、环境和公共部门等领域的数据分析师。从事数据分析的人员可能会被称为：

  1. 医疗和保健分析师

  2. Market research analyst

  3. Business analyst

  4. Business intelligence analyst

  5. Operations research analyst

Data Analyst Skills

一般来说，数据分析师的技能被分为两大类，即 Technical Skills 和 Behavioural Skills 。

Data Analyst Technical Skills

  1. Data Cleaning − 数据分析师精通识别和处理数据集中的缺失值、异常值和错误。

  2. Database Tools − Microsoft Excel 和 SQL 是任何数据分析师必备的工具。Excel 在各个行业中得到最广泛的使用；而 SQL 能够处理更大的数据集，使用 SQL 查询来根据用户需求操作和管理数据。

  3. Programming Languages − 数据分析师精通用于数据操作、分析和可视化的语言，如Python、R、SQL 或其他语言。学习 Python 或 R 使我能够熟练处理大型数据集和复杂公式。Python 和 R 非常适用于数据分析。

  4. Data Visualisation − 一位胜任的数据分析师必须清晰而有力地呈现其分析结果。了解如何在图表和图形中展示数据，将有助于同事、雇主和利益相关者理解你的工作。一些流行的数据可视化工具包括 Tableau、Jupyter Notebook 和 Excel。

  5. Data Storytelling − 数据分析师可以通过使用数据可视化和叙述技巧，通过讲故事的方式有效地发现并传达见解。

  6. Statistics and Maths − 统计方法和工具被用于分析数据分布、相关性和趋势。对统计和数学知识的了解可指导我们确定用于解决特定问题、识别数据中的错误和更好地理解结果的最佳工具。

  7. Big Data Tools − 数据分析师熟悉大数据处理工具和框架，如 Hadoop、Spark 或 Apache Kafka。

  8. Data Warehousing − 数据分析师还懂得数据仓库的概念，并使用亚马逊 Redshift、谷歌 BigQuery 或 Snowflake 等工具。

  9. Data Governance and Compliance − 数据分析师了解数据治理原则、数据隐私法和法规（如 GDPR 和 HIPAA）。

  10. APIs and Web Scraping − 数据分析师精通从 Web API 中提取数据，并使用请求（Python）或 BeautifulSoup 等库从网站中抓取数据。

Behavioural Skills

  1. Problem-solving − 数据分析师能够理解需要解决的问题。他们识别出可能揭示数据的模式或趋势。批判性思维能力使分析人员能够关注数据类型，识别最具启发性的分析方法，并检测其工作中的差距。

  2. Analytical Thinking − 评估复杂问题、将其分解为较小的组成部分和设计逻辑解决方案的能力。

  3. Communication − 作为一名数据分析师，沟通思想至关重要。数据分析师需要扎实的书面和口语能力来与同事和利益相关者进行沟通。

  4. Industry Knowledge − 了解医疗保健、商业、金融等行业有助于与彼此进行交流。

  5. Collaboration − 与团队成员良好合作、交换专业知识和为思想得到公开交流的协作环境做出贡献。

  6. Time Management − 优先处理工作、满足期限，并将时间投入到数据分析项目不同的领域中。

  7. Resilience − 在数据分析项目中有效地处理挫折或失败，但始终下定决心找到解决方案。

Role of Data Analysts in Today’s Data-Driven World

在当今的数据驱动世界中，数据分析师至关重要，他们在许多层面上都扮演着至关重要的角色；其中一些原因如下：

  1. Strategic Decision-Making - 了解医疗健康等行业，数据分析师通过识别可以指导企业计划和改善结果的趋势和见解，为战略决策制定奠定了基础。

  2. Improving Efficiency - 数据分析师通过发现运营低效，帮助企业简化流程、降低成本和提高工作效率。

  3. Enhancing Customer Experiences - 分析客户数据使组织能够更好地了解客户的习惯和喜好，从而产生更好的产品和服务。

  4. Risk Management - 数据分析协助企业识别潜在风险和障碍，从而使他们能够制定缓解解决方案。

  5. Business Intelligence - 将原始数据分析成相关信息和可视化信息，有助于利益相关者理解复杂的数据。他们制作仪表板、报告和演示文稿，以便在整个企业中进行数据驱动的决策。

  6. Predictive Analytics - 根据历史数据，数据分析师使用统计建模和机器学习预测未来的模式和结果。这有助于企业预测客户需求，优化资源配置并制定主动计划。

  7. Continuous Improvement - 数据分析师评估和监测数据分析流程和方法，以提高准确性、效率和相关性。他们跟上新技术和最佳实践，以改善数据分析。