數(shù)據(jù)分析師的價(jià)值體現(xiàn)在哪些地方

       數(shù)據(jù)分析是指對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)研究和總結(jié)的過(guò)程，以提取有用的信息并形成結(jié)論。數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘密切相關(guān)，但數(shù)據(jù)挖掘傾向于關(guān)注較大的數(shù)據(jù)集，較少關(guān)注推理，往往采用最初為另一個(gè)不同目的采集的數(shù)據(jù)。下面就讓小編為大家介紹數(shù)據(jù)分析師的價(jià)值體現(xiàn)在哪些地方。

明略數(shù)據(jù)

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數(shù)據(jù)分析師的價(jià)值體現(xiàn)在哪些地方

      數(shù)據(jù)分析師的價(jià)值體現(xiàn)在哪些地方

一，在于對(duì)行業(yè)知識(shí)和常識(shí)的深度理解，對(duì)信息流通渠道的高度敏感。

       這需要廣泛閱讀和自我檢驗(yàn)。因?yàn)镃ausal relation并不好用統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)得到，很容易犯錯(cuò)；專(zhuān)業(yè)知識(shí)和常識(shí)才能保證不會(huì)犯傻瓜錯(cuò)誤。

二，幫助企業(yè)和項(xiàng)目搭建自動(dòng)化的數(shù)據(jù)pipeline。

       一來(lái)需要分析師要有能力搞data source，另外這也需要他有以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的IT架構(gòu)的設(shè)計(jì)能力。畢竟無(wú)論你使用什么模型，其本質(zhì)都是在做measure。你數(shù)據(jù)不夠，永遠(yuǎn)不可能得到更貼近真實(shí)環(huán)境的measure。另外，好的pipeline才能讓未來(lái)的分析工作和企業(yè)方便地scale，不必總需要重復(fù)造輪子。你的接口設(shè)計(jì)的好壞，數(shù)據(jù)方便調(diào)用的程度都是極其考驗(yàn)人能力的。

三，選用合適的模型簡(jiǎn)化真實(shí)世界的情況，追求定量結(jié)果。

       這需要不僅僅是統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，其它工程知識(shí)甚至都需要放入常備的知識(shí)庫(kù)。舉幾個(gè)例子：描述非平穩(wěn)高維時(shí)間序列（Multivariate Time Series）你就用VAR能做得好么？那我用Sticky HDP-HMM就比它好得多?？墒沁@就是唯一的好描述么？未必。Acoustics里的Impulse response analysis/dynamical systems在某些情況下的經(jīng)驗(yàn)可以借用過(guò)來(lái)，那也許會(huì)比直接用以上那些方法更好。你要是多留心，熱工程、地震地質(zhì)研究、EE、氣象、統(tǒng)計(jì)物理等等不同的領(lǐng)域都有一些模型能遷移到其它領(lǐng)域使用。

       數(shù)據(jù)分析提高了工作效率，提高了管理的科學(xué)性。無(wú)論是國(guó)家政府部門(mén)、企事業(yè)單位還是個(gè)人，數(shù)據(jù)分析都是決策和決策前的重要環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)分析的質(zhì)量直接決定了決策的成敗和效果。以上就是小編為大家分享的數(shù)據(jù)分析師的價(jià)值體現(xiàn)在哪些地方，希望本章內(nèi)容對(duì)大家有所幫助。