随着越来越多的企业和组织内的决策者依赖数据来为未来的业务决策提供信息，大数据和数据分析将继续增长。
数据准备
当您担任数据分析师时，您的每日待办事项清单通常会包括数据准备。数据准备通常是利用数据的第一步，它要求您从数据库中编译数据并将其分解为易于阅读、可解释和可理解的报告。您通常需要先完成数据准备，然后才能进入下一步 — 数据可视化。
数据可视化
作为数据专家，您可能喜欢分析数字和处理信息以更好地 德国电话号码 了解特定场景。但是，我们每个人都是独一无二的，处理信息的方式也不同——这就是数据可视化的作用所在。数据可视化需要分析师以视觉方式处理和编译数据，以供普通读者阅读。要创建可视化，您通常会将数据转换为图形、图表和信息图并呈现，以便客户轻松消化和理解。Tableau 是您可以使用的数据可视化工具的一个很好的例子。
数据管理
除了收集数据和生成报告外，您还可能负责数据管理。数据管理是随着时间的推移为您的客户收集、维护和安全存储数据的过程，帮助他们制定数据驱动的预测和决策。您的客户可能会要求您使用新信息更新数据集，因此要求您熟悉特定的查询和编程语言。
统计编程语言
根据您在组织中的数据分析角色或职位，您可能需要展示特定编程语言的专业知识，此外还需要具备许多其他编程语言的工作知识和熟练程度。我们之前讨论过 Python 作为数据整理的工具，但数据分析师也应该了解另一种编程语言 R。这些编程语言有助于以有效的方式分析和评估大量数据，以便您的公司或客户尽可能快速有效地利用这些数据。
.与学习编程语言或提高数据处理技能不同，如果你想从事数据分析工作，机器学习不一定是一项必备技能。然而，机器学习经验可以帮助你在竞争激烈的市场中成为更具吸引力的求职者。机器学习使用自动化技术和人工智能进行预测建模和分析。基于数据集，机器学习可以识别模式，通过减少人工工作来加速业务成功，并为您的团队提供独特的发现以做出数据驱动的决策。当你知道如何创建有效的机器学习模型时，你将在一个不断增长且需求旺盛的领域中脱颖而出，这个领域必将迎来大量求职者。
