【做數據分析師需要什么專業】數據分析師需要統計學、計算機科學、商業分析等方面的專業知識和技能,以便從大量信息中提取有價值的見解。對于那些從事金融服務或經濟研究的分析師來說,經濟和金融背景尤為重要。

數據分析的要點

趨勢:跟蹤數據趨勢的變化,找到其拐點,并進一步分析其原因。例如,對于活動的效果,可以分析活動前后日活躍戶數的變化,看其是否上升,從而檢驗活動的效果。

對比:數據趨勢有時并不能反映出問題,比如某款APP的注冊用戶數會持續增加。這個時候,你需要做一個比較,可以分為橫向比較和縱向比較。

縱向比較是指對不同時期的數據進行比較,可以采用同比比較,也可以采用環比比較。月環比是當期統計數據與前期統計數據的比較,如2024年10月數據與2024年9月數據的比較。同比是指當期統計數據與前一個周期同期數據的比較,如2024年10月數據與2023年10月數據的比較。

數據分析的工具

SAS (St*istical Analysis System)是一種古老的數據分析工具,廣泛應用于*、醫學和學術研究領域。SAS支持從數據提取和清理到分析和報告生成的整個過程,具有出色的數據管理功能和各種統計分析選項。盡管SAS的許可成本很高,但其可靠性和強大的功能使其在數據分析專業領域仍然占有重要地位。
應用場景:適用于重視數據可靠性和準確性的大型企業、*、醫療機構。
主要優點:強大的數據管理功能,適用于復雜的業務分析,在金融和醫療保健行業得到高度認可

數據分析的方法

回歸分析是用來估計一組變量之間的關系。在進行任何類型的回歸分析時,您需要檢查因變量(即要測量或預測的結果變量)和幾個獨立變量(可能影響因變量的因素)之間的相關性。其核心目標是評估一個或多個變量如何影響因變量,以確定趨勢和模式。這種方法在預測和預測未來趨勢方面特別重要。

數據分析的能力

他們傾向于用*簡單的方法解決問題。數據分析師的工作是提出有價值的業務建議,使企業能夠不斷優化發電選擇。因此,我們應該追求嚴謹、高效、易懂的分析。
如果我們能在1天內寫出準確率達到90%的算法,并在30天內將準確率優化到99%,那么我們會選擇前者。
因為你可以更有效地討論這個問題。如果我們用簡單的統計來得出結論,我們就不會用模型來得出結論。這是因為這個問題可以在更短的時間內更容易地解釋。

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