Wat is een data-analist?
Gegevensanalyse is een manier om de gegevens te inspecteren, op te ruimen, te transformeren en te modelleren met als doel nuttige informatie te ontdekken. Data Analyst schrijft de code niet om de gegevens te verwerken. In plaats daarvan werkt een Data Analyst vrijwel met de gegevens die via de machinecode zijn ontleed en verwerkt. Ze graven diep (wat ook wel datamining wordt genoemd) en extraheren de gegevens. Ten slotte organiseren, controleren en valideren ze de gegevens en rapporteren ze met behulp van verschillende hulpmiddelen, bijvoorbeeld: Microsoft Office-hulpmiddelen zoals Excel, PowerPoint en Toegang tot een database. Data Analyst voert een voorlopige data-analyse uit om de context en aard van gegevens te achterhalen.
Definitie
Een data-analist is een persoon die de verantwoordelijkheid heeft om de gegevens te verzamelen, te verwerken en nuttige informatie te extraheren door de ongewenste gegevens uit te filteren en uiteindelijk de gegevens in de vorm van een grafiek of grafieken weer te geven.
Een data-analist moet in staat zijn om de nuttige data uit een grote hoeveelheid data op te roepen, de klant te vragen naar de vereiste om informatie te filteren volgens de vereiste inhoud, de resulterende data efficiënt te analyseren, de data te scheiden met behulp van structurele analyse en de data aan te leveren in een goed weergegeven indeling met verschillende soorten gegevensrepresentatietechnieken.
Inzicht in gegevensanalist
Er is een enorm verschil tussen een data-analist en een data-wetenschapper. Mensen hebben een data-analist en data-wetenschapper verward, omdat ze allebei hetzelfde klinken.
Het doorloopt de gegevens en probeert de trends in de gegevens te identificeren. Wat vertellen de cijfers in de gegevens? Welke beslissingen kunnen op basis van deze gegevens worden genomen? Zijn enkele vragen die een data-analist stelt tijdens het werken aan de data?
Data Scientists zijn expert in het interpreteren van de data met expertise in codering en wiskundige modellen. De meeste datawetenschappers beschikken over een Ph.D. of master in data-analyse. Ze hebben hands-on ervaring in machine learning, programmeren en kunnen een nieuw proces voor datamodellen creëren met behulp van een voorspellend model samen met een data-analistenwerk.
Hoe maakt Data Analyst werken zo gemakkelijk?
In het algemeen worden de gegevens opgehaald, verzameld, georganiseerd, geanalyseerd en gebruikt om tot een bepaalde conclusie te komen. Hun werk varieert omdat het afhankelijk is van het type gegevens waarmee ze werken (inventaris, sociale media, verkoop, financiën enz.) Of klantproject.
Een data-analist kan waardevolle gegevens verstrekken aan de werkgevers van het bedrijf die meer willen weten over hun klant en hun behoeften. Bedrijven in elke branche kunnen profiteren van de inzichten die een gegevensanalist biedt.
Ze beheren de database en helpen het bedrijf op basis daarvan beslissingen te nemen. Laten we een voorbeeld bekijken van een data-analist die werkt met een marketingbedrijf dat mobiele advertenties aanbiedt. Hier moet een data-analist profielen van gebruikers van mobiele applicaties bouwen en de advertenties die relevant zijn voor de gebruiker via het platform aanbieden. Dit zorgt voor een hoger rendement bij het analyseren van de advertentie-uitgaven. Het zal ook een verbeterde gebruikerservaring bieden door hen een meer persoonlijk gevoel over de advertenties te geven.
Topbedrijven
1. Mu Sigma
Mu Sigma is een van 's werelds grootste data-analysebedrijf. De naam van hun bedrijf is afgeleid van de statistische termen “(μ)” die staat voor Mu en “(σ)” voor sigma die het gemiddelde en de standaarddeviatie van een waarschijnlijkheidsverdeling vertegenwoordigt.
Het bedrijf werd opgericht door Dhiraj Rajaram in 2004, die ook de huidige CEO van het bedrijf is. Ze bieden diensten op het gebied van marketinganalyses, vraaganalyses, netwerkplanning, optimalisatie, transportanalyses, risicoanalyses en sourcinganalyses enz.
2. Vereenvoudig 360
Het is een bedrijf voor sociale business intelligence dat monitoring en analyse, dashboard en rapportage, kanaalanalyses en CRM- en workflowservices biedt. Ze hebben veel prestigieuze klanten op hun klantenlijst.
3. CBIG-advies
CBIG biedt Business Intelligence (BI), Data Warehouse (DW) en Big data-analyseservices aan klanten. Ze leveren ook gegevensgerichte initiatieven, waaronder voorspellende analyses, marketinganalyses, operationele analyses, cloudanalyses, gegevenswetenschap, enz. CBIG is een van de beste bedrijven voor gegevensanalyse die u op weg helpen en resultaten beginnen te leveren, ongeacht de staat van uw gegevens.
4. GoodData
GoodData brengt big data-analysesoftware en Business Intelligence (BI) op de markt voor cloud computing. Het werd opgericht door Roman Stanek in 2007 met de naam "Good Data Corporation". Met GoodData kan een bedrijf zijn bedrijf versterken door de gerichte analyses te distribueren naar alle leden van uw bedrijfslocaties, inclusief klanten en partners.
5. PricewaterhouseCoopers (PWC)
PricewaterhouseCoopers stond ook bekend als PwC is de grootste professionele dienstverlener ter wereld. Het werd gevormd in 1998 door een fusie tussen Price Waterhouse en Coopers en Lybrand. PwC helpt met behulp van zijn platform de gegevensactiva te optimaliseren en snellere en betere beslissingen te nemen. Met zijn toonaangevende data- en analyseservices helpt pwc een dataframework te creëren, de strategie op te bouwen, de infrastructuur te optimaliseren en een cultuur te creëren om een datagedreven organisatie te worden.
6. Deloitte
Deloitte is een multinationaal professioneel servicenetwerk en ook een van de 'Big Four' boekhoudorganisaties. Deloitte zet informatie om in nuttige en bruikbare inzichten door de rol van de beslisser te begrijpen om de analysewaarde te maximaliseren.
Oplossingen die Deloitte biedt zijn:
- Geavanceerde analyse
- Enterprise data management
- ERP-analyse
De analysebenadering van Deloitte is gevuld met diepgaande branchekennis en functionele ervaring vermengd met technologie.
7. KPMG
KPMG is een professioneel servicebedrijf en een van de vier grootste auditors samen met PwC, E&Y en Deloitte. De analyses, informatie en modellering van KPMG helpen organisaties het mysterie uit enorme gegevens op te lossen en laten zien hoe ze hun gegevensbronnen kunnen beïnvloeden om betere bedrijfsoutput te produceren.
KPMG biedt analytische diensten op de volgende gebieden:
- Consumenten markt
- Energie en natuurlijke hulpbronnen
- Gezondheidszorg
- Technologie en telecommunicatie
- Financiële diensten
Wat kunt u doen met data-analist?
Een data-analist is meer dan alleen een rekenmachine. Een analist beoordeelt de gegeven gegevens en bepaalt hoe de gegevens kunnen worden gebruikt om echte problemen op te lossen of een bedrijf te helpen zijn bedrijf te laten groeien. Analisten werken samen met aandeelhouders en verschillende managers om hun visie te kennen en inzichten te geven in hoe gegevens hen zullen helpen dit te bereiken.
Analisten helpen een bedrijf vooruit te plannen door de efficiëntie te evalueren waarmee een bedrijf zijn activiteiten dagelijks uitvoert met behulp van gegevens. Een data-analist kan ook resultaten opleveren met betrekking tot het voorspellen van de min of meer vraag van klanten en datametingen kunnen worden gebruikt voor boekhoudkundige en financiële operaties op het moment van budgettering en projectmanagement om de projectduur en de efficiëntie van medewerkers te meten.
Werken met een data-analist
Werken met een data-analist is echt leuk als je verschillende aspecten van data leert kennen en zinvolle informatie vindt. Gegevensanalist helpt u te begrijpen hoe u cijfers kunt vertalen in gewoon Engels dat elk bedrijf gegevensgerelateerde verkoopcijfers, marktonderzoek, logistiek of transportkosten verzamelt.
Data-analist heeft ook goede communicatievaardigheden nodig om duidelijk en gemakkelijk complexe ideeën te kunnen schrijven en spreken, dit zal een persoon helpen zijn communicatievaardigheden te verbeteren. Wiskunde is een van de belangrijke onderdelen van een analist, omdat data-analist wiskundevaardigheden nodig heeft om numerieke gegevens te schatten en de gegevens in een grafiek of grafiek te plotten. Werken met een analist helpt een persoon ook zijn logisch denken te verbeteren en samen met zijn wiskundige vaardigheden .
voordelen
- Een data-analist helpt bij het detecteren van fouten uit een dataset en met behulp van data verbetert het opschonen de kwaliteit van de gegevens, wat uiteindelijk zowel de instelling als de klanten ten goede komt, zoals de bank, het financieringsbedrijf enz.
- Een data-analist werkt aan een aanbevelingssysteem dat meestal wordt gebruikt door online retailers zoals Flipkart, Amazon, eBay enz. Waarbij een analist het meest waarschijnlijke item biedt dat een gebruiker vervolgens leuk zal vinden door eerdere data te minen.
- Een analist kan een bank ook helpen bij het identificeren van waarschijnlijke frauduleuze klanten op basis van historische gegevens.
- Beveiligingsinstanties maken ook gebruik van data-analisten voor surveillance- en monitoringdoeleinden op basis van een groot aantal informatie die door een analist wordt verzameld en verwerkt.
- Een data-analist geeft u het antwoord op de volgende vragen:
- Wat is het huidige scenario?
- Wat is er gebeurd?
- Zal het het bedrijf op een goede of slechte manier beïnvloeden?
- Waarom gebeurde het?
- Welke invloed heeft dit op de groei van het bedrijf in de toekomst?
- Wat is de mogelijke uitkomst?
- Hoe dit te voorkomen?
Benodigde vaardigheden
Om data-analist te worden, moet je een natuurlijk begrip hebben van wiskunde en statistiek. Dit zijn de basisvereisten:
1. Statistieken
Een persoon moet een grondige kennis van statistiek hebben, beginnend met basisprincipes zoals gemiddelde, mediaan en modus tot geavanceerde onderwerpen zoals echte analyse, grafiektheorie en numerieke analyse.
2. Wiskunde
Samen met statistieken is wiskunde ook het belangrijkste onderwerp dat een persoon diepgaande kennis moet hebben. Onderwerpen zoals lineaire algebra worden gebruikt met regressie, inzicht in de gegevensstructuur en gegevens voorbereiden voor voorspellende gegevensmodellering.
3. R en Python
Voor analytische doeleinden worden Python en R veel gebruikte tools, omdat Python gemakkelijk te leren programmeren is, met verschillende statistieken en wiskundige bibliotheken zoals numpy, scipy, sci-kit-learning en matplotlib enz., Terwijl R geavanceerde rekenmogelijkheden, grafische mogelijkheden biedt, en geavanceerd gereedschap.
4. Query-talen
Een persoon die als data-analist wil werken, moet praktisch zijn met de querytalen zoals SQL, Hive en PIG enz. SQL is een algemene taal die wordt gebruikt voor transactionele zoekopdrachten. SQL wordt meestal dagelijks gebruikt, maar het enige nadeel is dat het geen petabytes aan gegevens ondersteunt.
Hive is een door Facebook geïntroduceerde Hadoop-zoektaal die terabytes en petabytes aan gegevens kan ondersteunen. PIG wordt gebruikt tijdens de verwerking van zowel gestructureerde als ongestructureerde gegevens.
Data visualisatie
Het hebben van alle gegevens is gewoon niet genoeg, want u moet het ook tot leven brengen. Er zijn verschillende datavisualisatiehulpmiddelen die een data-analist onder de knie kan krijgen, bijvoorbeeld Tableau, Oracle Visual Analyzer, SAS Visual Analytics en Microsoft Power BI. Met behulp van deze tools moet een data-analist rapporten maken en deze bevindingen communiceren naar het topmanagement.
strekking
Data Analytics-functie wordt door Glassdoor uitgeroepen tot "beste baan van het decennium". Er is een enorme vraag-aanbodkloof van analyseprofessionals omdat er meer vereisten en minder gegevensanalisten zijn.
Gegevensprofessionals zijn voornamelijk statistici, ingenieurs, datamijners en IT-professionals. Bedrijven zijn altijd op zoek naar de beste data-analisten om hun onderzoeks- en analyse-afdelingen te stimuleren. Data engineering speelt een cruciale rol in financiën en kapitalisatie. Een data-analist krijgt meer op onderzoek gebaseerd werk in vergelijking met het andere niet-technische werk.
Wie is het juiste publiek om Data Analyst te leren?
Gegevensanalyse is een veelgevraagde en lucratieve carrière. Een persoon die graag met gegevens speelt, kan een data-analist worden met een goede loonschaal.
Iedereen kan een data-analist worden en er een carrière in nastreven omdat het allemaal draait om Matrices, calculus, integralen en statistieken. Een persoon die zelfs basiskennis van deze onderwerpen heeft, kan een perfecte data-analist worden door enkele online certificaatcursussen te volgen en praktische kennis op te doen, samen met theoretische kennis.
Hoe deze technologie u helpt bij de groei van uw carrière?
Het gebruikt een enorme hoeveelheid gegevens om aan huidige trends te werken en voorspellingen te doen. De vraag naar data-analisten is erg hot, waar bekende universiteiten cursussen en programma's zijn begonnen die gericht zijn op data-analyse.
Een beginner die werkt als data-analist kan het domein met de ervaring beheersen. Hij / zij kan in de toekomst een eigen analysebureau starten en klanten helpen hun doelen te bereiken door nuttige inzichten en informatie te verstrekken. De groei van een individu als data-analist is immens, want alles is gerelateerd aan data in de wereld van vandaag, of het nu gaat om sociale media of financiële groei. Bedrijven zijn bereid om elke hoeveelheid geld te betalen om de juiste gegevens te krijgen die ze kunnen gebruiken voor hun groei.
Conclusie
Dit is het tijdperk van big data waar dagelijks miljarden data worden gegenereerd en slechts enkele honderden data worden verwerkt. Dit komt door het tekort aan data-analisten in de markt. Gegevensanalist speelt een sleutelrol in een bedrijf door waardevolle gegevens te verstrekken die uiteindelijk de groei van een bedrijf bevorderen. Data-analist is de meest gevraagde baan in de eeuw en ze zijn hier om te blijven.
Aanbevolen artikelen
Dit is een leidraad geweest voor What is Data Analyst. Hier hebben we de werking en voordelen van Data Analyst besproken met topbedrijven die deze technologie implementeren. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -
- Wat is Big data en Hadoop?
- Wat is datamining?
- Wat is Data Science
- Wat is Apache?