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数据分析工具需要具备哪些功能?

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标签: 数据分析工具 数据分析工具功能
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1、商业智能和报告

分析数据并向业务主管和其他最终用户提供可操作的信息,以便他们可以做出明智的业务决策,这是数据分析的最大用途之一。数据分析也称为“商业智能”,是任何企业的信息门户。消费者,开发人员,数据建模人员,数据质量经理,业务主管,运营经理和其他人员依靠报表和仪表板来帮助监视业务进度,状态,中断,收入,合作伙伴等。

2、数据整理/数据准备

良好的数据分析解决方案包括可行的自助数据整理和数据准备功能,可以轻松,快速地从不完整,复杂或凌乱的各种数据源中收集数据,并进行清理以方便进行混搭和分析。

3、数据可视化

为了从数据中收集见解,许多分析师和数据科学家依靠数据可视化或数据的图形表示来帮助人们直观地探索和识别数据中的模式和异常值。出色的数据分析解决方案将包括数据可视化功能,从而使数据探索更加轻松快捷。

4、地理空间和位置分析

如果您的分析解决方案不包括地理空间和位置分析,则分析大型数据集通常没有任何意义。将这一层智能添加到数据分析中,使您可以开发见识并发现以前可能从未见过的数据中的关系。您可以更好地预测最有价值的客户在哪里,以及他们购买产品的途径。

5、预测分析

今天,业务数据分析的最大用途之一就是预测事件。例如,预测何时机器将发生故障或在特定时间在特定商店需要多少库存。预测分析涉及获取历史数据并创建模型以帮助预测未来事件。传统上,高级分析一直是训练有素的数据科学家,统计学家和数据工程师的领域。但是随着软件的进步,公民数据科学家越来越多地扮演这些角色。许多分析公司预测,在生成的高级分析数量上,公民数据科学家将超过数据科学家。

6、机器学习

机器学习涉及使用算法迭代分析模型的自动化,这些算法可以从数据中反复学习并优化性能。借助适用于大数据的机器学习算法,您可以使计算机工作,以寻找新的模式和见解,而无需对它们的外观进行明确编程。寻找可提供自然语言搜索,图像分析和增强分析的数据分析解决方案。

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    1、态度严谨负责

    严谨负责是数据分析师的必备素质之一,只有奔着严谨负责的态度,才能保证数据的客观、准确。在企业里,数据分析师可以说是企业的医生,他们通过对企业运营数据的分析,为企业寻找症结的问题。

    2、好奇心强烈

    好奇心热皆有之,但是作为数据分析师,这份好奇心就应该更加强烈,要积极主动地发现挖掘隐藏在数据内部的真相。在数据分析师的脑子里,应该充满着无数个“为什么”,为什么是这样的结果,为什么不是那样的结果,导致这个结果的原因是什么,为什么结果是不预期的那样等等,这一系列问题都要在进行分析时提出来,并且通过通过数据分析给自己一个满意的答案。

    3、逻辑思维清晰

    除了一颗探索真相的好奇心,数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。

    通常从事数据分析时所面对的商业问题较为复杂,要考虑错综复杂的成因,分析所面对的各种复杂的环境因素,并在若干发展可能性中选择一个最优的方向。这就需要数据分析师对事实的足够了解,同时也是需要真正理清问题的整体以及局部的结构进而理清结构中相互的逻辑关系。

    4、擅长模仿

    在做数据分析时,有自己的想法固然重要,但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的,它能帮助数据分析师迅速的成长,因此,模仿是快速提高学习成果的有效方法。模仿主要是参考他人优秀的思路和方法,成功的模仿需要领会他人方法的精髓,理解其成分析原理。

    5、勇于创新

    通过模仿可以借鉴他人的成功经验,但模仿时间不宜太长,每次模仿后都要进行总结,提升可以改进的地方,甚至要有所创新。创新是一个优秀数据分析师应具备的精神,只有不断创新,才能提高自己的分析水平。

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