【做数据分析师需要什么专业】数据分析师需要统计学、计算机科学、商业分析等方面的专业知识和技能,以便从大量信息中提取有价值的见解。对于那些从事金融服务或经济研究的分析师来说,经济和金融背景尤为重要。

数据分析的要点

趋势:跟踪数据趋势的变化,找到其拐点,并进一步分析其原因。例如,对于活动的效果,可以分析活动前后日活跃户数的变化,看其是否上升,从而检验活动的效果。

对比:数据趋势有时并不能反映出问题,比如某款APP的注册用户数会持续增加。这个时候,你需要做一个比较,可以分为横向比较和纵向比较。

纵向比较是指对不同时期的数据进行比较,可以采用同比比较,也可以采用环比比较。月环比是当期统计数据与前期统计数据的比较,如2024年10月数据与2024年9月数据的比较。同比是指当期统计数据与前一个周期同期数据的比较,如2024年10月数据与2023年10月数据的比较。

数据分析的工具

SAS (St*istical Analysis System)是一种古老的数据分析工具,广泛应用于*、医学和学术研究领域。SAS支持从数据提取和清理到分析和报告生成的整个过程,具有出色的数据管理功能和各种统计分析选项。尽管SAS的许可成本很高,但其可靠性和强大的功能使其在数据分析专业领域仍然占有重要地位。
应用场景:适用于重视数据可靠性和准确性的大型企业、*、医疗机构。
主要优点:强大的数据管理功能,适用于复杂的业务分析,在金融和医疗保健行业得到高度认可

数据分析的方法

回归分析是用来估计一组变量之间的关系。在进行任何类型的回归分析时,您需要检查因变量(即要测量或预测的结果变量)和几个独立变量(可能影响因变量的因素)之间的相关性。其核心目标是评估一个或多个变量如何影响因变量,以确定趋势和模式。这种方法在预测和预测未来趋势方面特别重要。

数据分析的能力

他们倾向于用*简单的方法解决问题。数据分析师的工作是提出有价值的业务建议,使企业能够不断优化发电选择。因此,我们应该追求严谨、高效、易懂的分析。
如果我们能在1天内写出准确率达到90%的算法,并在30天内将准确率优化到99%,那么我们会选择前者。
因为你可以更有效地讨论这个问题。如果我们用简单的统计来得出结论,我们就不会用模型来得出结论。这是因为这个问题可以在更短的时间内更容易地解释。

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