تحلیلگر داده کیست؟ چطور تحلیلگر داده شویم؟

تحلیل داده یک شغل مهم و پر کاربرد در زمینه تجزیه و تحلیل اطلاعات و داده‌هاست. اصلی‌ترین وظیفه یک تحلیلگر داده، جمع‌آوری، تنظیم، تجزیه و تحلیل داده‌ها به منظور استخراج اطلاعات مفید و تشخیص الگوهای معنی‌دار از آن‌هاست. تحلیلگر داده نقش مهمی در حل مشکلات بازاریابی و تصمیم‌گیری‌های تجاری دارد. او ابتدا مجموعه داده‌ها را جمع آوری، سپس تمیزسازی کرده و بررسی می‌نماید تا به بهبود عملکرد و افزایش کارایی در کسب و کار کمک کند. در این مسیر، تحلیلگر داده با مسائل مختلفی مواجه می‌شودوممکن است شامل سؤالاتی باشند که نیاز به پاسخ دقیق دارند. به عنوان مثال، در تبلیغات بعدی خود، باید تصمیم بگیرید که چه نوع مشتریان را هدف قرار دهید. این تصمیم می‌تواند بر اساس تحلیل داده‌ها و شناخت دقیق از مخاطبان باشد.

تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

در بسیاری از شرکت‌ها تبدیل داده‌ها به اطلاعات قابل استفاده ضروری است تا با کمک آن‌ها تصمیمات مهمی در سازمان گرفته شود. تحلیلگران داده‌ها اطلاعات را با استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل دیتاها بررسی کرده و به تیم‌های خود در توسعه بینش و استراتژی‌های تجاری کمک می‌کنند و فضای رقابتی، منافع داخلی و خارجی کسب و کار را تشخیص داده و راه حل‌هایی برای بهبود آن‌ها پیشنهاد می‌کنند. در ادامه با موضوع آموزش تحلیل داده بیشتر آشنا می‌شوید.تجزیه و تحلیل داده ها فرایند جمع آوری بینش از داده ها برای اطلاع رسانی بهتر در مورد تصمیمات تجاری است. روند تجزیه و تحلیل داده ها به طور معمول در پنج مرحله تکراری حرکت می کند:

• شناسایی داده هایی که می خواهید تجزیه و تحلیل کنید
• جمع کردن داده ها
• تمیز کردن داده ها در آماده سازی برای تجزیه و تحلیل
• تحلیل کردن داده ها
• تفسیر نتایج تجزیه و تحلیل

مقاله پیشنهادی: علم داده چیست؟

وظایف و مسئولیت های تحلیلگر داده

تحلیلگر داده شخصی است که وظیفه اش جمع آوری و تفسیر داده ها به منظور حل یک مشکل خاص است. این نقش شامل زمان زیادی است که با داده ها صرف می شود اما مستلزم برقراری ارتباط با یافته ها نیز هست. 

این کارهایی است که بسیاری از تحلیلگران داده به صورت روزانه انجام می دهند:

• جمع آوری داده ها: تحلیلگران اغلب داده ها را خودشان جمع می کنند. این می تواند شامل انجام نظرسنجی ها ، ردیابی ویژگی های بازدید کننده در وب سایت شرکت یا خرید مجموعه داده از متخصصان جمع آوری داده باشد.

• داده های تمیز: داده های خام ممکن است حاوی نسخه های تکراری ، خطا یا موارد دور افتاده باشد. تمیز کردن داده ها به معنای حفظ کیفیت داده ها در صفحه گسترده یا از طریق یک زبان برنامه نویسی است تا تفسیرهای شما اشتباه یا کم رنگ نشود. 

• داده های مدل: این مستلزم ایجاد و طراحی ساختارهای یک بانک اطلاعاتی است. شما می توانید انواع داده ها را برای ذخیره و جمع آوری انتخاب کنید ، چگونگی ارتباط دسته بندی داده ها با یکدیگر را تعیین کنید و از طریق نحوه ظاهر شدن داده ها کار کنید.

• تفسیر داده ها: تفسیر داده ها شامل یافتن الگوهای یا روند داده هایی است که می توانند به سؤال مورد نظر پاسخ دهند.

• حاضر: برقراری نتایج یافته های شما بخش مهمی از کار شما خواهد بود. شما این کار را با جمع آوری تجسماتی مانند نمودارها و نمودارها ، نوشتن گزارش ها و ارائه اطلاعات به افراد علاقه مند انجام می دهید.

تحلیلگران داده از چه ابزاری استفاده می کنند؟

در طی فرایند تجزیه و تحلیل داده ها ، تحلیلگران غالباً از ابزارهای متنوعی استفاده می کنند تا کار خود را دقیق تر و کارآمد تر انجام دهند. برخی از رایج ترین ابزارها در صنعت تجزیه و تحلیل داده ها عبارتند از:

• مایکروسافت اکسل
• برگه های Google
• SQL
• تابلو
• R یا Python
• SAS
• Microsoft Power BI
• نوت بوک های مشتری

حقوق و دستمزد تحلیلگر داده

پایه متوسط حقوق یک تحلیلگر داده طبق گفته Glassdoor ، در ایالات متحده $ 69،517 در دسامبر 2021 است.

محل کار و شرکت نیز تأثیرگذار است. در شرکت‌های فناوری اطلاعاتی، بانک‌ها، شرکت‌های بزرگ اینترنتی، یا شرکت‌های استارتاپ، حقوق تحلیلگران داده ممکن است بیشتر از سایر صنایع باشد.

در کشورهای مختلف نیز میزان حقوق تحلیلگران داده متفاوت است. به عنوان مثال، در ایالات متحده، حقوق تحلیلگران داده معمولاً بالاتر از میانگین حقوق کارکنان دیگر است. اما این مساله نیز به عوامل مختلفی از جمله مکان زندگی، تجربه، و مهارت‌های فرد بستگی دارد.

تحلیلگران داده تقاضای زیادی دارند. مجمع جهانی اقتصاد آن را به عنوان شماره دو در مشاغل رو به رشد در ایالات متحده ذکر کرد. دفتر آمار کار همچنین مشاغل مرتبط را با نرخ رشد بسیار بالا گزارش می کند.

از سال 2020 تا 2030 ، مواضع تحلیلگر تحقیقات عملیات 25 درصد رشد می کند ، تحلیلگران تحقیقات بازار 22 درصد و ریاضیدانان و آمارشناسان 33 درصد رشد می کنند. این بسیار بالاتر از کل نرخ رشد اشتغال 7.7 درصد است.

انواع تحلیل داده:

1. تجزیه و تحلیل توصیفی: آنچه در گذشته اتفاق افتاده است را بررسی می‌کند که شامل مواردی از جمله: درآمد ماهانه، بازدید سالانه وبسایت و… است. تحلیلگر داده‌ی توصیفی به این سوال پاسخ می‌دهد: چه اتفاقی افتاده است؟
2. تجزیه و تحلیل تشخیصی: با مقایسه مجموعه داده‌های توصیفی برای شناسایی وابستگی‌ها و الگوهای مختلف، به بررسی چرایی اتفاقات خاص می‌پردازد و به سازمان کمک می‌کند تا علت یک نتیجه مثبت یا منفی را مشخص کند. تحلیلگر داده‌ی تشخیصی به این سوال پاسخ می‌دهد: چرا چنین اتفاقی افتاده است؟
3. تجزیه و تحلیل پیش‌گویانه: سعی در تعیین نتایج احتمالی با شناسایی روندها در تجزیه و تحلیل توصیفی و تشخیصی دارد. این نوع تجزیه و تحلیل به سازمان اجازه اقدامات پیشگیرانه می‌دهد. تحلیلگر داده‌ی پیش‌گویانه به این سوال پاسخ می‌دهد: چه اتفاقی ممکن است بیافتد؟
4. تجزیه و تحلیل تجویزی: اقدامات تجاری را که باید انجام شود، شناسایی می‌کند و به استفاده از الگوریتم‌های پیچیده و فناوری پیشرفته مانند یادگیری ماشین نیاز دارد. تحلیلگر داده‌ی تجویزی به این سوال پاسخ می‌دهد: چه اقدامی باید انجام شود؟

چگونه یک تحلیلگر داده شویم

به عنوان یک تحلیلگر داده ، بیش از یک مسیر به سمت حرفه وجود دارد. این که آیا شما فقط از مدرسه فارغ التحصیل شده اید یا به دنبال تغییر شغل هستید ، اولین قدم اغلب ارزیابی مهارت های قابل انتقال و ایجاد مهارت های جدید مورد نیاز در این نقش جدید است.

مهارت های فنی تحلیلگر داده

• ابزار بانک اطلاعاتی:  مایکروسافت اکسل و SQL باید در جعبه ابزار هر تحلیلگر داده اصلی باشد. در حالی که اکسل در صنایع بسیار رایج است ، SQL می تواند مجموعه های بیشتری از داده ها را اداره کند و به طور گسترده ای به عنوان یک ضرورت برای تجزیه و تحلیل داده ها در نظر گرفته می شود. 

• زبانهای برنامه نویسی: یادگیری یک زبان برنامه نویسی آماری مانند پایتون یا آر به شما امکان می دهد مجموعه های بزرگی از داده ها را انجام دهید و معادلات پیچیده ای را انجام دهید. اگرچه پایتون و آر از رایج ترین ها هستند, این ایده خوبی است که به چندین توصیف شغلی از موقعیتی که علاقه مندید برای تعیین اینکه کدام زبان برای صنعت شما مفیدتر است ، نگاه کنید. 

• تجسم داده ها: ارائه یافته های خود به روشی واضح و قانع کننده برای داشتن یک تحلیلگر موفق داده بسیار مهم است. دانستن چگونگی ارائه اطلاعات به بهترین وجه از طریق نمودارها و نمودارها ، اطمینان حاصل خواهد کرد که همکاران ، کارفرمایان و ذینفعان کار شما را درک کنند. Tableau ، Jupyter Notebook و Excel از جمله ابزارهای بسیاری هستند که برای ایجاد تصاویر استفاده می شوند.

• آمار و ریاضیات: دانستن مفاهیم پشت آنچه ابزارهای داده در واقع انجام می دهند به شما کمک می کند تا در کار خود فوق العاده باشید. داشتن درک کاملی از آمار و ریاضیات به شما کمک می کند تا تعیین کنید که بهترین ابزارها برای حل یک مشکل خاص استفاده می کنند ، به شما در گرفتن خطا در داده های خود کمک می کند, و درک بهتری از نتایج داشته باشید.

اگر به نظر می رسد خیلی زیاد است ، نگران نباشید — دوره های زیادی وجود دارد که شما را از طریق اصول مهارت های سخت مورد نیاز شما به عنوان یک تحلیلگر داده طی می کند. این دوره گواهینامه حرفه ای IBM Data Analist در Coursera می تواند مکان خوبی برای شروع باشد.

مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به یک تحلیل‌گر داده:

برای موفقیت در این حرفه، تحلیل‌گران داده به توانایی‌های زیر نیاز دارند:

• مهارت‌های تحلیلی: تحلیل‌گران داده به طور مداوم مقادیر زیادی از داده‌ها را باید تجزیه و تحلیل کنند. آن‌ها باید مهارت‌های تحلیلی عالی برای بررسی داده‌ها، شناسایی الگوها داشته باشند.
• توجه به جزئیات: تحلیل‌گران داده باید به جزئیات توجه زیادی داشته باشند. آن‌ها باید بتوانند ناهنجاری‌ها و الگوهای جزئی را در مجموعه داده‌های بزرگ تشخیص دهند.
• تسلط بر برنامه نویسی: تحلیل‌گران داده باید به چند زبان برنامه نویسی از جمله: JavaScript، Python و… تسلط داشته باشند.
• مهارت در ریاضی: برای تجزیه و انالیز مؤثر داده‌ها، مهارت ریاضی بسیار ضروری است.