Ano ang ginagawa ng mga analista ng data, kanilang mga prospect at kung paano maging isa

Data Spiral: Imahe ng Public Domain

Wikimedia Commons

Nagtrabaho ako ng sampung taon bilang isang Government Data Analyst at Manager. Bagaman hindi palaging ito ang pinaka-kapanapanabik na trabaho sa mundo, medyo mababayaran ito, ligtas at nakakagulat na magkakaiba-iba, at kung mayroon kang isang lohikal na pag-iisip at pag-usisa upang makita kung paano at kung bakit gumagana ang mga bagay sa mundo ng korporasyon, ang iyong mga prospect ay maaaring maging napakahusay talaga Bilang isang analista ng data, makakagawa ka ring lumipat sa iba pang mga lugar habang lumalawak ang iyong kaalaman at kasanayan, at ang mga pagsusuri sa data ng feed sa mas malaking larangan ng pagprograma, pagsusuri sa negosyo at pamamahala, kaya't maihatid ka ng iyong karanasan sa tuktok.

Bakit Naging isang Data Analyst?

Ang kumpetisyon ay mas mababa sa trabaho na nagsasangkot sa paggamit ng matematika at istatistika, dahil lamang sa ilang mga tao ang may isang tunay na pagkakaugnay para sa paksa-lugar, at ang mga taong may mataas na pamantayan ng kinakailangang hanay ng kasanayan ay medyo hindi pangkaraniwan. Maaari itong maging isang pampatibay-loob o maaari itong maging isang babala. Nakipagtulungan ako sa maraming kapwa analista ng data na hindi maunawaan ang simpleng pagmamanipula ng porsyento at pangunahing mga diskarte sa istatistika. Ito ay lubos na hindi nasisiyahan sa kanilang trabaho, at tiyak na hindi sila malamang na tumaas sa pinakamababang antas sa mga term ng karera.

Ngunit kung ikaw ay isang matematika whiz; kung nakuha mo ang iyong unang computer bilang isang bata at dumiretso sa pagsubok na maunawaan kung paano mag-program sa machine code; kung nakita mo ang iyong sarili na sumisigaw sa tanyag na pamamahayag at mga ad sa TV para sa hindi pagkakaunawaan— muli— kung ano talaga ang ibig sabihin na 6 sa 10 kababaihan ang mas gusto ang mga pusa (kung aling mga kababaihan? Gaano kalaki ang sample? Paano binubuo ang tanong at ginawa bias ang sagot patungo sa isang positibo o negatibong tugon?) kung gayon maaari kang gumawa ng mahusay na data analyst, at maaari kang maging matagumpay sa iyong napiling karera.

Ang Mga Gantimpala ng pagiging isang Data Analyst

Para sa isang taong mausisa, lohikal, lubos na bilangin, at ang pinakamahalagang nais na ibahagi ang kanilang kaalaman , ang pagtatasa ng data ay maaaring maging lubhang kapakipakinabang. Ang kasiyahan ng pagdidikit ng lahat ng magkakaibang mga piraso ng data nang sama-sama, pag-aralan ito at pagmamanipula ito hanggang sa sigurado kang bibigyan nito ang pinaka tumpak at naa-access na modelo ng totoong mundo ay maaaring maging napaka-kasiya-siya. Ang mga taong nakikipagtulungan sa iyo ay marahil ay nasa itaas na average na katalinuhan at lubos na propesyonal. Magtatrabaho ka sa loob ng isang tiyak na hanay ng kinikilalang mga alituntunin sa korporasyon, at syempre ang mga patakaran ng istatistika, ngunit gagana ka ring hindi suportahan, at magkakaroon ng napakaraming silid para sa iyong sariling pagkamalikhain sa istatistika - madalas na nasa sa iyo na tuklasin ang pinakamahusay na pamamaraan ng pagtatasa, at madalas nasa iyo upang matuklasan kung paano ipakita ang iyong mga natuklasan sa mga kasamahan, pamamahala, at mga samahan na gumagana ng iyong kumpanya. Kakailanganin mong maging nakatuon at napaka 'sa bola', at kakailanganin mong magkaroon ng mahusay na mga kasanayan sa tao dahil madalas mong kinakailangang makipag-usap sa maraming tao at dumalo ng maraming mga pagpupulong upang mahawakan ang data na kailangan mo.

Ang mga gantimpalang pampinansyal ay maaaring hindi bagay ng alamat, ngunit ang mga ito ay higit sa average, at magkakaroon ka ng skill-set upang matagumpay na mag-aplay para sa isang iba't ibang mga trabaho, mula sa programmer hanggang sa managerial na posisyon. Sa UK, sa tatlong buwan hanggang sa katapusan ng Mayo 2012, 90% ng mga trabaho sa pagtatasa ng data ang nagbayad ng higit sa £ 23,000, at 10% ang nagbayad ng higit sa £ 57,000. Sa US, ang average para sa isang analyst ng data ng negosyo ay humigit-kumulang na $ 50,000 hanggang $ 60,000. Nangungunang mga posisyon sa pangangasiwa ay syempre magbabayad ng mas mataas kaysa sa mga average na ito. (Mga Pinagmulan: Watch sa Trabaho ng IT (UK) at Salary (US).

Ano ang Ginagawa ng isang Data Analyst?

Kolektahin ang Data. Ang data ay nagmula sa isang daang iba't ibang mga mapagkukunan: maaari itong nasa raw form sa isang computer database, o maaari kang kumuha ng mga survey mula sa mga customer, o gumamit ng data para sa paghahambing mula sa iba pang malalaking kumpanya. Kung naghahanda ka ng isang ulat, kakailanganin mong i-collate ang lahat ng iyong data, at gawing makabuluhan at naiintindihan ito sa mga hindi kinakailangang lohikal o matematika, kaya't habang nangangolekta ka ng data, kakailanganin mong malaman kung saan ito pupunta akma — bilang isang halimbawa, kung nag-uulat ka sa bilang ng mga 16-taong-gulang sa iyong lugar na nagpapatuloy sa karagdagang edukasyon sa iyong lungsod, pati na rin ang pangunahing data kakailanganin mo rin ng data ng paghahambing mula sa ibang mga lungsod, at posibleng mga bagay tulad ng antas ng kita para sa bawat pangkat, antas ng kawalan ng trabaho sa lugar, kung gaano karaming mga 16-taong-gulang sa kabuuan doon upang makalkula mo ang porsyento,ilan ang nagpunta upang gumawa ng iba pang mga bagay sa halip… ang listahan ay nagpapatuloy. Kung anong data ang iyong kinokolekta ay nakasalalay sa layunin ng iyong ulat, at madalas na hanggang sa iyong sariling pagkukusa upang makita ang mga pattern at dahilan sa iyong nakolektang data upang maipakita mo hindi lamang ang hilaw na data ngunit magbigay ng ilang pahiwatig kung ano ang data ibig sabihin nito .

Manipula at pag-aralan ang data. Sa pamamagitan ng 'manipulahin' hindi ko ibig sabihin sa isang hindi matapat na paraan, ngunit ang hilaw na data ay hindi kailanman makabuluhan. Kung nalaman mong ang 1000 16 na taong gulang ay nagpatuloy mula sa paaralan upang gumawa ng karagdagang edukasyon, ito ay walang katuturan hanggang malalaman mo kung gaano karaming mga 16-taong-gulang ang nasa lungsod sa kabuuan. Hinahayaan nating 10,000 ito. Kaya alam mo na ngayon na 10% ng mga 16 na taong gulang ang gumawa ng karagdagang edukasyon sa iyong lungsod. Paano ito ihinahambing sa lungsod sa kalsada? Sabihin nating nalaman mo na ang 2000 sa kanilang 16 na taong gulang ay nagpatuloy sa karagdagang edukasyon, at mayroon silang katulad na pangkalahatang populasyon, kaya nangangahulugan iyon na 20% ng kanilang 16 na taong gulang ay nagpunta sa FE. Kaya, ngayon kailangan mong tanungin kung bakit ang iyong porsyento ay napakababa kumpara sa kanila. Maaaring gusto mong tingnan ang bilang at reputasyon ng mga kolehiyo sa parehong lungsod, o antas ng kayamanan at kahirapan,at ihambing ang magkakaibang porsyento para sa bawat isa sa iba't ibang mga pangkat na iyong sinisiyasat.

Programming. Upang mahawakan ang data at pagkatapos ay pag-aralan ito, halos tiyak na kakailanganin mo ng ilang mga kasanayan sa programa. Kahit na gumagamit ka lamang ng mga spreadsheet ng Excel, kakailanganin mong maging pamilyar sa ilang Visual Basic para sa Mga Aplikasyon (VBA) upang magamit ang ilan sa mga diskarte na gagawing makabuluhang data ang mga hilera ng mga numero. Maaaring kailanganin mong tanungin ang mga database, at dahil malalim kang mapupunta sa data na naglalaman ng mga ito, maaaring kailanganin mong i-code o muling i-code ang mga bahagi nito upang akitin ito upang talikuran ang mga lihim nito. Kung nagsimula ka sa isang trainee o posisyon sa antas ng pagpasok, maaari kang mabigyan ng ilang kalayaan at pagsasanay sa ito, ngunit ang karamihan sa mga kumpanya ay inaasahan mong maabot ang lupa na tumatakbo sa isang tiyak na lawak at kahit papaano may ilang pangunahing kaalaman sa pag-program.

Pagsulat ng Ulat. Dapat maipakita ng mga Analista ng Data ang kanilang mga natuklasan, maging sa isang mababang antas na ulat sa kasamahan na nakaupo sa tabi mo upang magamit niya ang iyong mga natuklasan sa kanyang sariling ulat, o kung ito ay isang mataas na antas na ulat sa pangkat ng pamamahala upang makapagplano sila ng patakaran sa hinaharap. Ang mga ulat ay dapat na malinaw, hindi malinaw, at halos palaging isasama ang mga graphic na elemento tulad ng mga grap upang makuha ang data na madaling mai-access hangga't maaari.

Pagtiyak sa Kalidad. Bilang isang Data Analyst, magkakaroon ka ng walang katumbas na pananaw sa mga pagtatrabaho ng iyong kumpanya, kapwa sa mga lugar kung saan ito excel at ang mga lugar kung saan ito maaaring gumawa ng mas mahusay. Maaaring mahahanap mo ang iyong sarili na nagtatrabaho sa mga proyekto sa Marka ng Pagtiyak o Pagpapaganda, at ito ay maaaring maging isang napaka-malikhain at iba-ibang bahagi ng iyong trabaho, at nagbibigay-gantimpala din, kung ang isa sa iyong mga proyekto ay hahantong sa tagumpay sa korporasyon.

Tustusan. Marami sa iyong mga ulat ay magkakaroon ng elemento ng pampinansyal kahit na hindi ka direktang nagtatrabaho sa data ng pampinansyal na corporate. Ang pagtatasa ng data ay madalas na nakatuon sa paghahanap ng kasalanan (at pag-aayos!) O pagpapabuti, o pareho - at kapwa mga problema at pagpapahusay na nagkakahalaga ng pera. Nakikipag-usap din ang pagtatasa ng data sa pag- save ng pera at pagpapabuti ng pananalapi ng korporasyon, ngunit sa alinmang paraan, nakikipag-usap ang mga analista sa maraming data sa pananalapi.

Mga Pagpupulong, Pagtatanghal at Kumperensya. Kahit na ikaw ay isang mababang kababayan sa koponan, kakailanganin mong dumalo sa mga pagpupulong at kapwa makinig at magbigay ng mga presentasyon. Sa kabutihang palad, ang maikli at maigsi ay laging mas mahusay. Ang lahat ay abala, at ang gusto lang nila ay ang data at marahil ang ilan sa iyong mga ideya sa kung ano ang ibig sabihin ng data na ito. Wala itong kinakabahan, ito ay isang ulat lamang sa pasalitang anyo at maaari mong gamitin ang mga handout upang ang mga tao ay tumingin sa kanila sa halip na ikaw .

Teknikal na Trabaho. Bilang isang taong gumagamit ng mga computer buong araw at may pag-unawa ng matematika at teknolohiya, ang iyong mga kasanayan ay madalas na hindi opisyal na hiniram ng ibang mga kagawaran — tiyak kung nagtatrabaho ka para sa isang mas maliit na kumpanya — at maaari mong makita na tuwing ang departamento ng IT ay may kaunting kamay maaaring tumawag sa mga analista ng data upang magbigay ng kamay. Kung mayroon kang oras, ito ay palaging isang magandang bagay, hindi lamang para sa espiritu ng koponan at mga ugnayan sa pagitan ng interdepartamento, kundi upang idagdag sa iyong sariling mga contact at kasanayan.

Paano Maging isang Data Analyst

Kaya't nabenta ka sa ideya ng pagiging isang data analyst. Saan ka magsisimula Bago ka mag-apply para sa mga posisyon siguraduhing mayroon kang ilang katibayan ng kasanayan. Kung mayroon kang isang kwalipikasyon sa matematika o istatistika na mahusay, ngunit may ilang katibayan na mayroon kang iba pang mga string sa iyong bow. Ang pag-sign up sa mga kurso sa programa, matematika at istatistika sa night school ay magiging napakahusay sa iyong CV (hangga't hindi ka bumababa!); hanapin ang iyong paraan sa paligid ng excel at VBA, at maraming iba pang mga application ng software at mga wika sa programa hangga't maaari, upang kung magpasya ang isang potensyal na employer na magtakda ng mga pagsubok at magtanong ng mga teknikal na katanungan sa mga panayam, magkakaroon ka ng gilid.

Kumuha, o kahit papaano magsimulang magtrabaho, isang kwalipikadong propesyonal. Maraming maaari kang mapagpipilian — may mga kwalipikasyong propesyonal na magagamit sa mga istatistika, negosyo, at pagtatasa ng data mula sa mga kagalang-galang na mga establisyemento, at isang bilang ng mga asosasyon at guild na magbibigay ng malalim na payo upang matulungan kang simulan o mapaunlad ang iyong karera.

Kahit na mayroon kang kaunti o walang kaugnay na mga kwalipikasyon at kaunting karanasan maaari kang maging matagumpay sa pag-apply para sa isang posisyon bilang isang data analyst, o makakuha ng posisyon sa isang kaugnay na lugar kung hangarin mo ang mga trabahador o antas ng pagpasok sa antas. Humanap ng iyong sariling paraan ng pagkakaroon ng karanasan — ipakita ang iyong sarili bilang matalino at makabago sa trabaho kahit na ikaw ay isang file-clerk ngayon lamang, at boluntaryong tumulong sa, o magsimula, ng mga proyekto na naglalayong mapabuti ang negosyo, kahit na inilalagay lamang nito mga file (totoo man o nakabase sa computer) sa pagkakasunud-sunod. Ang pagkakaroon ng mga proyekto sa labas ng trabaho ay maaari ding maging napakahalaga — marahil ay magdisenyo ng isang website at bigyan ito ng mga tampok na interactive — hindi ito kailangang matagumpay na ayon sa kombensyon o kahit na akitin ang anumang mga bisita, ito ang iyong showcase na maaari mong gamitin upang maipakita sa mga potensyal na employer sa ipakita ang iyong mga kasanayan at interes.Kapag dinisenyo mo iniisip ang 'negosyo' at 'pagpapaandar'. Ang web, disenyo, negosyo, matematika, istatistika at programa sa lahat ay nagpapakain sa bawat isa, kaya't alamin hangga't maaari tungkol sa bawat isa sa mga lugar na ito at isipin kung paano mo maipakikita ang iyong karanasan at kaalaman. Kung nakakaakit ito sa iyo, magsimula sa pamamagitan ng pag-aaral ng HTML at tingnan kung maaari mong magamit ang Dreamweaver at Photoshop — napakamahal na bilhin, ngunit ang iyong lokal na kolehiyo ay maaaring gumawa ng mga kurso sa night-school na magbibigay sa iyo ng parehong tagubilin at pag-access sa ang software.magsimula sa pamamagitan ng pag-aaral ng HTML at tingnan kung makakakuha ka ng paggamit ng Dreamweaver at Photoshop — napakamahal na bilhin, ngunit ang iyong lokal na kolehiyo ay maaaring gumawa ng mga kurso sa night-school na magbibigay sa iyo ng parehong tagubilin at pag-access sa software.magsimula sa pamamagitan ng pag-aaral ng HTML at tingnan kung makakakuha ka ng paggamit ng Dreamweaver at Photoshop — napakamahal na bilhin, ngunit ang iyong lokal na kolehiyo ay maaaring gumawa ng mga kurso sa night-school na magbibigay sa iyo ng parehong tagubilin at pag-access sa software.

Mga mapagkukunan:

International Institute of Business Analysis

© 2012 Redberry Sky