为什么每个组织都需要数据分析师

如今，当组织需要从数据中获得一些见解时，他们首先倾向于寻求数据科学家的帮助。但是这真的是一个更好的选择吗？人们需要理解数据科学家和数据分析师的角色有什么不同，以及他们为什么要雇佣数据分析师。

聘用数据科学家还是数据分析师

数据科学家和数据分析师有什么区别？这些角色的定义可能有所不同，但人们普遍认为数据科学家结合了数据分析、统计和机器学习三个关键学科的知识。机器学习涉及数据分析过程，以学习和生成分析模型，这些模型可以在最少的人工干预下对不可见数据执行智能操作。有了这样的期望，很明显拥有这三种技能的数据科学家越来越受到企业的青睐。

但是数据科学家在这三个领域都表现完美吗？更重要的是，所有这些角色都需要类似的技能吗？还是数据分析师和机器学习工程师使用的技能和方法完全不同？

事实上，这些专家的方法非常不同。谷歌首席决策科学家凯西·科济尔科夫(Cassie Kozyrkov)对这一差异给出了精辟的解释。她声称该组织的数据分析师将提供快速结果，例如分析数据中有趣的相关性。

为了满足决策者对快速简短答案的期望，数据分析师使用相应的编码风格——来使用更少的代码行，并为经理生成易于理解的关联矩阵。机器学习工程师有完全不同的编码风格。他们的目标是建立一个完美的模型，这通常需要很多时间。

统计学家也不能提供快速的结果。他们会说，“等等，我们不能从这些数据中得到任何因果关系。我们甚至不知道结果是否有统计学意义！”是的，有时组织需要擅长统计的统计学家或数据科学家来回答这些问题。但是你真的需要知道这些答案来理解数据中的相关性吗？

不完全是。在获得数据分析师的初步结果后，组织雇用了该领域的专家，他们可以决定哪些已识别的模式对业务真正重要，值得进一步调查。人们可能已经看到数据分析师在某些情况下比数据科学家更令人满意。然而，有必要澄清数据分析师应该具备哪些技能来满足决策者的需求并成为组织的资产。

组织真正需要什么样的数据分析师?

数据分析师在组织中的主要作用是通过识别数据中有趣而重要的模式，并提供隐藏在大量表格、图表和日志文件中的快速答案来帮助决策者。简而言之，如果领域专家发现这些领域很重要，数据分析师将确定统计员和机器学习工程师需要关注的领域。

因此，人们希望在数据分析师中看到以下品质:

例如，他们可以说:“在我们在脸书上发起广告活动后，我们似乎获得了更多潜在客户。这可能是该活动有效性的标志，但潜在客户数量的增加也可能是由季节性变化引起的。需要进行更深入的分析。”

因此，人们期望数据分析师熟悉Python编程语言，并使用Tableau或微软超级商务智能等工具。

网上有一些培训这些技能的好课程。此外，数据分析师应该熟悉为数据分析创建的流行数据包，并使用这些数据包以最有效的方式分析数据。

领域专业知识:并非所有公司都需要数据分析师的领域专业知识，但这绝对是专业数据分析师的一项关键优势技能。换句话说，如果有人想成为一名优秀的数据分析师，他们应该熟悉某个领域。这项技能将帮助他们区分对业务真正重要的模式和不值得数据专家和决策者花费时间的发现。

既然人们知道什么样的数据分析师可以成为一个组织的宝贵资产，总结人们对优秀数据分析师的期望，以及为什么每个组织都需要这样的专家。

每个公司都需要数据分析师

如果一个组织的经理做出数据驱动的决策，那么这个组织肯定需要数据分析师。该组织希望招聘具备上述技能的优秀专家。他们可以:总之，优秀的数据分析师是决策者的主要助手。他们将数据转化为有意义的故事，快速回答难题，并将组织的业务推向正确的方向。

收集正确的数据。清理数据。执行数据分析。使用精致而有意义的可视化来呈现信息。发现数据中有趣的模式，并提供需要统计学家和机器学习工程师进一步关注的见解。执行分析时，应优先考虑对业务更重要的领域。