数据分析工作包括哪些环节?
【摘要】 近几年随着行业竞争力度的加大,数据分析师成为了热门职业,越来越抢手,毕竟企业的前进方向、行业的现状等都是需要数据分析师对其搜集到
近几年随着行业竞争力度的加大,数据分析师成为了热门职业,越来越抢手,毕竟企业的前进方向、行业的现状等都是需要数据分析师对其搜集到的各方数据进行处理、分析后才能发挥应有的价值。对于以成为一名数据分析师为目标的人来说,需要对数据分析工作有一定的了解。那么数据分析工作都包括哪些环节呢?
1.数据分析工作环节之明确目的
在工作的最开始,我们需要首先明确工作的根本目的,比如最近发现公司的业务量迅速减少,其中的原因有哪些;行业的当前现在如何,适合选择哪种发展方向等等,这样才能够展开之后的工作。作为数据分析师,需要根据自己对业务流程的理解确定数据维度,包括拉去哪些数据、重要变量以及引发变量的外界因素等。如果对业务流程不甚理解或是有存在疑惑的地方的时候,一定要找专业人事针对业务逻辑进行学习。
2.数据分析工作环节之数据拉取
当明确工作目的后,可以着手做数据的拉取或罗列了。数据分析过程中的数据拉取一般都要数据处理人员自己动手拉取,并从中筛选到多个相关数据。在拉取数据的过程中需要确定几个要点,包括在数据库里拉取数据语句最好要完整、对数据的限制条件要准确、拉取数据的逻辑要合理,以及保证数据受外因影响最小性。
3.数据分析工作环节之数据处理
数据成功拉取后需要进行数据处理工作。数据处理不是一个简单的整理和罗列过程,需要数据分析人员在拉取的数据中,利用常用函数筛选认为有用的语句和信息。数据处理过程虽然是一个繁琐枯燥的过程,但其中又充满了刺激和乐趣,因为在数据处理的过程,我们会发现好多有趣的、与众不同的数据,而这些和平常数据不一样的数据很可能正是我们所需要的。
4.数据分析工作环节之数据分析
在对所有的数据进行处理分析后,通常我们可以得到一个具体业务的结论,不过这并不代表着数据分析工作的完成,我们还需要进行必要的结论验证。其实结论验证并不难,最简单、最直接的方式就是通过其他的维度来验证该结论的可行性和可靠性,然后以清晰、明确的方式提供给用户或是企业决策人。
对于一家企业或公司而言,数据分析是持续前进、顺利发展的保障之一。作为数据分析师,不仅要具备必须的职业技能,还要对自己的工作环节有足够的了解,这样才能够保证工作的顺利进行。以上分四点为大家介绍了数据分析工作的各个环节,大家可以以此作为参考,逐步提高自己的数据分析能力。
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