그리고 지금은 과학기술이 점점 더 빠르게 발전하여 데이터 분석의 발전 방향이 많아지고, 데이터 분석 인재는 더욱 희소해질 것이다. 특히 빠르게 성장하는 중국에서는 데이터 분석 산업을 적극적으로 발전시킬 것입니다. 이것은 데이터 분석가의 전망이 밝다는 것을 보여준다. 또한 어느 업종에서든 데이터 분석가의 지위가 낮지 않으며, 데이터 분석가는 모든 업종의 데이터 분석 직책에 쉽게 적응할 수 있는 범용 직업입니다.
데이터 분석가의 워크플로우는 두 부분으로 간단합니다. 첫 번째 부분은 데이터를 얻는 것이고 두 번째 부분은 데이터를 처리하는 것입니다.
관련 데이터를 얻는 것은 데이터 분석의 전제 조건입니다. 각 기업은 자체 스토리지 메커니즘을 갖추고 있습니다. 따라서 기본 SQL 언어가 필요합니다. 기본적인 SQL 기초가 하나 있는데, 세부적인 문법을 좀 더 배우면 기본적으로 많은 데이터를 얻을 수 있다. 각 요구 사항이 명확해지면 필요에 따라 관련 데이터를 가져와 기본 데이터를 만듭니다.
전근을 하려면 먼저 자신의 기초와 전문적인 배경을 평가해 볼 수 있다. 일반 수학, 통계, 컴퓨터 과학 전공이 가장 우세하고 마케팅, 전자 상거래, 경제학 전공이 뒤를 이었다. 이 전공들은 데이터 분석 방면에서도 어느 정도의 기초능력을 가지고 있어 빨리 시작할 수 있다.
확장 데이터:
데이터 분석가는 다음을 필요로 합니다.
1, 비즈니스를 이해합니다. 데이터 분석을 위한 전제 조건은 비즈니스를 이해하는 것입니다. 즉, 업계 지식, 회사의 업무 및 프로세스에 익숙해지면 고유한 견해를 갖는 것이 좋습니다. 업계 인식과 회사 업무 배경을 벗어나면 분석 결과는 오프라인 연일 뿐 사용 가치는 별로 없다.
2. 관리를 이해합니다. 한편으로는 데이터 분석 프레임 워크를 구축하기위한 요구 사항입니다. 예를 들어, 분석 아이디어의 결정을 안내하기 위해 마케팅과 관리에 대한 이론적 지식이 필요합니다. 관리 이론에 익숙하지 않으면 데이터 분석 프레임워크를 구축하기가 어렵고 후속 데이터 분석도 어렵다. 반면, 기능은 데이터 분석의 결론을 위한 지도적인 분석 건의를 하는 것이다.
3. 분석을 이해합니다. 데이터 분석의 기본 원리와 효과적인 데이터 분석 방법을 숙지하고 효과적인 데이터 분석을 위해 실제 작업에 유연하게 적용할 수 있는 것을 말합니다.