Tartalomjegyzék:
- Miért váljon adatelemzővé?
- Az adatelemzői lét jutalma
- Mit csinál egy adatelemző?
- Hogyan válhatunk adatelemzővé
Adat spirál: Public Domain kép
Wikimedia Commons
Tíz évig dolgoztam kormányzati adatelemzőként és vezetőként. Bár ez nem mindig a legizgalmasabb munka a világon, viszonylag jól fizetett, biztonságos és meglepően változatos, és ha van logikus gondolkodása és kíváncsisága, hogy megnézze, hogyan és miért működnek a dolgok a vállalati világban, a kilátásai nagyon jók lehetnek valóban. Adatelemzőként más területekre is beköltözhet, miközben bővülnek a tudásai és készségei, és az adatelemzés a programozás, az üzleti elemzések és a menedzsment nagyobb szférájába táplálkozik, így tapasztalata nagyon jól eljuthat a csúcsra.
Miért váljon adatelemzővé?
A matematika és a statisztika használatát magában foglaló munkában a verseny alacsonyabb, pusztán azért, mert kevés embernek van igazi affinitása a tantárgy iránt, és az elvárt készség magas színvonalú emberek viszonylag ritkák. Ez lehet biztatás vagy figyelmeztetés. Sok adatelemző kollégával dolgoztam együtt, akik még az egyszerű százalékos manipulációt és az alapvető statisztikai technikákat sem tudták megérteni. Ez eléggé boldogtalanná tette őket munkájukban, és bizonyára soha nem valószínű, hogy a karrier szempontjából a legalacsonyabb szint fölé emelkednének.
De ha van egy matematikai zseni; ha gyerekként megkapta az első számítógépét, és egyenesen arra vállalkozott, hogy megpróbálja megérteni, hogyan kell programozni gépi kódban; ha azon kapja magát , hogy félreértés miatt kiabál a népszerű sajtóban és a tévében megjelenő hirdetésekben - megint - mit jelent valójában azt mondani, hogy 10-ből 6 nő inkább a macskákat részesíti előnyben (melyik nő? Mekkora volt a minta? torzítja a választ pozitív vagy negatív válasz felé?), akkor nagyon jó adatelemző lehet, és nagyon sikeres lehet a választott karrierben.
Az adatelemzői lét jutalma
Annak, aki kíváncsi, logikus, nagy számokat ad, és ami a legfontosabb, hogy megossza ismereteit , az adatelemzés rendkívül hasznos lehet. Nagyon kielégítő lehet az a megelégedettség, hogy az összes különböző adatfigurát összedaraboljuk, elemezzük és manipuláljuk, amíg meg nem győződünk róla, hogy a valós világ legpontosabb és elérhetőbb modelljét adja-e. Azok az emberek, akikkel dolgozik, valószínűleg átlagon felüli intelligenciájúak és magas szakmai színvonalúak lesznek. Bizonyos elismert vállalati irányelvek és természetesen a statisztikák szabályainak keretein belül fog dolgozni, de nagyrészt felügyelet nélkül is fog dolgozni, és nagy teret enged a saját statisztikai kreativitásának - gyakran rajtad múlik, hogy felfedezze-e a legjobb elemzési módszer, és ez gyakran rajtad múlik felfedezni, hogyan mutathatja be eredményeit kollégáinak, vezetőségének és szervezeteinek, amelyekkel a vállalata dolgozik. Koncentrálnia kell, és nagyon „a labdára”, és kiváló emberismeretekkel kell rendelkeznie, mert gyakran sok emberrel kell beszélnie és rengeteg találkozón kell részt vennie ahhoz, hogy megszerezhesse a szükséges adatokat.
A pénzügyi haszon nem biztos, hogy a legenda, de jóval meghaladja az átlagot, és megfelelő képességekkel rendelkezik ahhoz, hogy sikeresen pályázhasson a legkülönfélébb munkákra, a programozótól kezdve a vezetői pozíciókig. Az Egyesült Királyságban a 2012. május végét megelőző három hónapban az adatelemzésben szereplő munkahelyek 90% -a több mint 23 000 fontot fizetett, 10% pedig 57 000 fontnál többet. Az Egyesült Államokban az üzleti adatok elemzőinek átlaga 50–60 000 dollár körül mozog. A felső vezetői pozíciók természetesen jóval magasabbat fognak fizetni, mint ezek az átlagok. (Források: IT Jobs Watch (Egyesült Királyság) és Fizetés (USA).
Mit csinál egy adatelemző?
Adatgyűjtés. Az adatok száz különböző forrásból származnak: lehetnek nyers formában egy számítógépes adatbázisban, vagy felméréseket készíthet az ügyfelektől, vagy felhasználhatja az adatokat más nagyvállalatok összehasonlításához. Ha jelentést készít, össze kell gyűjtenie az összes adatot, és azokat értelmessé és érthetővé kell tennie azok számára, akik nem feltétlenül logikusak vagy matematikai jellegűek, így az adatok gyűjtésekor tudnia kell, hogy merre fog tartani illeszkedjen - például, ha beszámol a környéken élő 16 éves fiatalok számáról, akik továbbtanulnak a városodban, valamint az alapadatokra, amelyekre más városok összehasonlító adataira is szükséged lesz, és esetleg olyan dolgok, mint az egyes csoportok jövedelmi szintje, a munkanélküliség szintje a térségben, összesen hány 16 éves gyerek van, így kiszámíthatja a százalékot,hányan folytattak más dolgokat helyette… a lista folytatódik. Az Ön által gyűjtött adatok a jelentés céljától függenek, és gyakran önálló kezdeményezésen múlik, hogy az összegyűjtött adatokban milyen mintákat és okokat lát, hogy ne csak nyers adatokat mutathasson be, hanem valamilyen jelzést adjon arról, hogy az adatok azt jelenti .
Manipulálni és elemezni az adatokat. A „manipulálás” alatt nem azt mondom, hogy tisztességtelen módon, de a nyers adatok soha nem értelmesek. Ha úgy találja, hogy 1000 16 éves fiatal folytatta az iskolát, hogy továbbtanuljon, akkor ez értelmetlen, amíg nem tudja, hány 16 éves fiatal van a város egészében. Mondjuk, hogy ez 10 000. Tehát most már tudja, hogy a 16 évesek 10% -a végzett továbbképzést a városában. Hogyan hasonlítható ez az úton lévő városhoz? Tegyük fel, hogy úgy találja, hogy 16 éves 16 éves gyermekük továbbtanult, és hasonló a teljes népességük, tehát ez azt jelenti, hogy 16 éves gyermekük 20% -a folytatta az FE-t. Nos, most meg kell kérdezned, miért olyan alacsony a százalékod az övékéhez képest. Érdemes megvizsgálni mindkét város főiskoláinak számát és hírnevét, vagy a gazdagság és a szegénység szintjét,és hasonlítsa össze a vizsgált csoportok mindegyikének százalékos arányát.
Programozás. Ahhoz, hogy megszerezhesse az adatokat, majd elemezze azokat, szinte biztosan szüksége lesz valamilyen programozási ismeretekre. Még akkor is, ha csak Excel-táblázatokat használ, ismernie kell néhány Visual Basic for Applications (VBA) alkalmazást ahhoz, hogy használni tudja azokat a technikákat, amelyek a számsorokat értelmes adatokká alakítják. Lehet, hogy ki kell kérdeznie az adatbázisokat, és mivel nagyon mélyrehatóan átmegy az azokban található adatokba, előfordulhat, hogy kódolnia vagy át kell kódolnia annak egyes részeit, hogy rábeszélje a titkairól. Ha gyakornokként vagy belépő szintű pozícióban indul, akkor ebben bizonyos mozgásteret és képzést kaphat, de a legtöbb vállalat arra számít, hogy bizonyos mértékig a talajra lép, és legalább rendelkezik bizonyos programozási ismeretekkel.
Jelentésírás. Az adatelemzőknek képesnek kell lenniük arra, hogy bemutassák eredményeiket, legyen az alacsony szintű jelentés a melletted ülő kollégának, hogy megállapításait felhasználhassa saját jelentésében, vagy hogy ez egy magas szintű jelentés a vezetőség számára hogy megtervezhessék a jövőbeni politikát. A jelentéseknek világosaknak és egyértelműeknek kell lenniük, és szinte mindig tartalmaznak grafikus elemeket, például grafikonokat annak érdekében, hogy az adatok a lehető legkönnyebben elérhetőek legyenek.
Minőségbiztosítás. Adatelemzőként páratlan betekintést nyerhet cége működésébe, mind azokon a területeken, ahol a cég kiemelkedő, mind azokon a területeken, ahol jobban teljesíthet. Előfordulhat, hogy minőségbiztosítási vagy fejlesztési projekteken dolgozik, és ez nagyon kreatív és változatos része lehet munkájának, és hasznos is, ha valamelyik projektje vállalati sikerhez vezet.
Pénzügy. Számos jelentésének pénzügyi eleme lesz, még akkor is, ha nem közvetlenül a vállalati pénzügyi adatokkal dolgozik. Az adatelemzés gyakran a hibakeresésre (és javításra) vagy javításra, vagy mindkettőre irányul - és mind a problémák, mind a fejlesztések pénzbe kerülnek. Az adatok elemzése is foglalkozik megtakarítás pénzt, és jobbá pénzügyeit a vállalat, de akár úgy, az elemzők, hogy egy csomó pénzügyi adatok.
Találkozók, előadások és konferenciák. Akkor is részt kell vennie az értekezleteken, hallani és előadásokat tartani, még akkor is, ha a csapat alacsony újonc. Szerencsére a rövid és tömör mindig jobb. Mindenki elfoglalt, és csak az adatokra és esetleg néhány ötletére vágyik, hogy mit is jelentenek ezek az adatok. Ez semmi, hogy ideges, ez csak egy jelentést beszélt formában, és tudod használni tájékoztatók, hogy az emberek keresik őket , hanem akkor .
Műszaki munka. Mint aki egész nap számítógépet használ, és jártas a matematikában és a technológiában, készségeit gyakran nem hivatalosan kölcsönözik más osztályok - minden bizonnyal, ha kisebb cégnél dolgozik -, és azt tapasztalhatja, hogy amikor az informatikai részleg rövid kezű, segítséget kérhet az adatelemzőktől. Ha van ideje, ez mindig jó dolog, nemcsak a csapatszellem és a tárcaközi kapcsolatok szempontjából, hanem a saját kapcsolatai és képességei növelése érdekében is.
Hogyan válhatunk adatelemzővé
Tehát eladta az ötletet, hogy adatelemzővé váljon. Honnan indulsz? Mielőtt pályázik a pozíciókra, győződjön meg arról, hogy van valamilyen bizonyítéka a készségre. Ha már rendelkezik matematikai vagy statisztikai képesítéssel, az nagyszerű, de van néhány bizonyítéka arra, hogy más húrok vannak az íjjához. Az éjszakai iskolai programozási, matematikai és statisztikai tanfolyamokra való regisztráció nagyon jól fog kinézni az önéletrajzában (mindaddig, amíg nem esik ki!); tájékozódjon az excel és a VBA, valamint a lehető legtöbb más szoftveralkalmazás és programozási nyelv között, így ha egy potenciális munkáltató úgy dönt, hogy teszteket állít fel és technikai kérdéseket tesz fel az interjúkon, akkor megvan az előnye.
Szerezzen, vagy legalább kezdjen el dolgozni egy szakmai képesítés megszerzésén. Számos közül választhat - statisztikákban, üzleti és adatelemzési szakképesítések állnak rendelkezésre, nagyon jó hírű intézmények, valamint számos egyesület és céh, amelyek mélyreható tanácsokkal szolgálnak a karrier megkezdéséhez vagy fejlesztéséhez.
Még akkor is, ha kevés releváns képesítése van, vagy egyáltalán nincs megfelelő tapasztalata, és kevés tapasztalata van, sikeres lehet, hogy adatelemzői posztra pályázik, vagy képes lehet pozíciót szerezni egy kapcsolódó területen, ha gyakornoki vagy belépő szintű munkára törekszik. Találja meg saját tapasztalatszerzési módjait - mutassa meg magát intelligensnek és innovatívnak a munkában, még akkor is, ha éppen csak ügyintéző vagy, és önként jelentkezik olyan projektek elősegítésében vagy elindításában, amelyek célja a vállalkozás fejlesztése, még akkor is, ha ez csak fájlokat (akár valós, akár számítógépes) sorrendben. A munkán kívüli projektek felbecsülhetetlen értéke is lehet - esetleg megtervezhet egy weboldalt és interaktív funkciókat adhat neki - nem feltétlenül kell sikeresnek lennie, sőt egyáltalán nem kell látogatókat vonzania, hanem az Ön bemutatója, amellyel megmutathatja a potenciális munkaadóknak, hogy demonstrálja képességeit és érdeklődését.Ha azt tervezi, gondoljon az "üzleti" és a "funkcionalitás" kifejezésre. A web, a tervezés, az üzleti élet, a matematika, a statisztikák és a programozás összeadódik, ezért tanuljon meg minél többet ezekről a területekről, és gondolkodjon el arról, hogyan mutathatja be tapasztalatait és tudását. Ha ez tetszik Önnek, kezdje el a HTML elsajátításával, és ellenőrizze, hogy igénybe veheti-e a Dreamweaver és a Photoshop használatát - ezek megvásárlása nagyon drága, de a helyi főiskola éjszakai tanfolyamokat tarthat, amelyek mind az oktatáshoz, mind a hozzáféréshez hozzáférést biztosítanak. a szoftver.Kezdje azzal, hogy megtanulja a HTML-t, és nézze meg, használhatja-e a Dreamweaver és a Photoshop használatát - ezek megvásárlása nagyon drága, de a helyi főiskola éjszakai iskolai tanfolyamokat tarthat, amelyek mind a szoftverek oktatásához, mind a hozzáférésükhöz eljutnak.kezdje a HTML elsajátításával, és nézze meg, használhatja-e a Dreamweaver és a Photoshop használatát - ezek megvásárlása nagyon drága, de a helyi főiskola éjszakai iskolai tanfolyamokat tarthat, amelyek mind a szoftverek oktatásához, mind a szoftverekhez való hozzáféréshez hozzájárulnak.
Erőforrások:
Nemzetközi Üzleti elemzési intézet
© 2012 Redberry Sky