如今，當組織需要從數(shù)據(jù)中獲得一些見解時，他們首先傾向于尋找數(shù)據(jù)科學(xué)家的幫助。但這真的是一個更好的選擇嗎?人們需要了解數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)分析師的角色有何不同，以及為什么希望聘用數(shù)據(jù)分析師。

聘用數(shù)據(jù)科學(xué)家還是數(shù)據(jù)分析師

那么，數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)分析師之間的區(qū)別是什么?這些角色的定義可能有所不同，但通常認為數(shù)據(jù)科學(xué)家結(jié)合了三個關(guān)鍵學(xué)科的知識——數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計、機器學(xué)習(xí)。機器學(xué)習(xí)涉及到數(shù)據(jù)分析的過程，以學(xué)習(xí)和生成分析模型，這些模型可以對看不見的數(shù)據(jù)執(zhí)行智能操作，并且人為干預(yù)最少。有了這樣的期望，很明顯具有這三方面技能的數(shù)據(jù)科學(xué)家也越來越受到企業(yè)的青睞。

但是，數(shù)據(jù)科學(xué)家在這三個方面的表現(xiàn)都是好的嗎?更重要的是，所有這些角色都需要類似的技能嗎?或者說數(shù)據(jù)分析師和機器學(xué)習(xí)工程師使用的技能和方法是完全不同的嗎?

事實上，這些專家的方法確實有很大不同。谷歌公司首席決策科學(xué)家Cassie Kozyrkov對這種差異提供了一個精辟的解釋。她聲稱，組織的數(shù)據(jù)分析師是為了提供快速的結(jié)果，例如分析數(shù)據(jù)中有趣的相關(guān)性。

為了滿足決策者對快速和簡短答案的期望，數(shù)據(jù)分析師使用相應(yīng)的編碼風(fēng)格——使用更少的代碼行，并為管理者生成易于理解的相關(guān)矩陣。機器學(xué)習(xí)工程師有一個完全不同的編碼風(fēng)格，他們的目標是建立一個好的模型，這通常需要很多時間。

統(tǒng)計學(xué)家也無法提供快速結(jié)果，他們會說，“等等，我們無法從這些數(shù)據(jù)中得出任何因果關(guān)系。我們甚至不知道其結(jié)果是否具有統(tǒng)計意義!”是的，有時組織需要擅長統(tǒng)計數(shù)據(jù)的統(tǒng)計學(xué)家或數(shù)據(jù)科學(xué)家來回答這類問題。但是真的需要知道這些答案才能了解數(shù)據(jù)中的相關(guān)性嗎?

實際上沒有。在獲得數(shù)據(jù)分析師的初步結(jié)果后，組織應(yīng)聘請領(lǐng)域?qū)＜?，他們可以決定哪些已識別的模式對業(yè)務(wù)確實很重要，值得進一步調(diào)查。人們可能已經(jīng)看到數(shù)據(jù)分析師在某些情況下比數(shù)據(jù)科學(xué)家更令人滿意。但現(xiàn)在需要澄清數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該具備哪些技能來滿足決策者的需求，并成為組織的資產(chǎn)。

組織真正需要什么樣的數(shù)據(jù)分析師?

數(shù)據(jù)分析師在組織中的主要作用是通過識別數(shù)據(jù)中有趣且重要的模式，并提供隱藏在大量表格、圖表和日志文件中的快速答案來幫助決策者。簡而言之，如果領(lǐng)域?qū)＜野l(fā)現(xiàn)這些領(lǐng)域很重要，數(shù)據(jù)分析師會確定統(tǒng)計人員和機器學(xué)習(xí)工程師需要注意的領(lǐng)域。

因此，人們希望在數(shù)據(jù)分析師中看到以下品質(zhì)：

• 講述數(shù)據(jù)故事：優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師可以閱讀數(shù)據(jù)，并圍繞數(shù)據(jù)講述故事。數(shù)據(jù)專家從不超越數(shù)據(jù)，總是提供多種可能的解釋。

例如，他們可以說：“我們在Facebook上推出一個廣告活動后，我們似乎獲得了更多的潛在客戶。這可能是關(guān)于此活動有效性的信號，但潛在客戶數(shù)量的增長也可能是由季節(jié)性變化引起的。需要進行更深入的分析。”

• 數(shù)據(jù)可視化技能：創(chuàng)建具有視覺吸引力、具有意義、易于解釋的圖形的能力對數(shù)據(jù)分析師也非常重要。其故事總是受益于出色的可視化，這使得決策者的工作變得更加容易。
• 技術(shù)專長：專業(yè)數(shù)據(jù)分析師可以使用電子表格為組織提供隱藏在數(shù)據(jù)中的洞察力。但是，為了提供快速的結(jié)果，并創(chuàng)建專業(yè)的可視化，數(shù)據(jù)分析師通常需要電子表格之外的技術(shù)專業(yè)知識。

因此，人們期望數(shù)據(jù)分析師熟悉Python編程語言，并熟練使用Tableau或Microsoft Power BI等工具。

• 針對速度優(yōu)化的編碼樣式：組織不需要數(shù)據(jù)分析師具有與軟件工程師或機器學(xué)習(xí)工程師相同的編程技能。數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該知道如何使用Python清理數(shù)據(jù)，如何執(zhí)行數(shù)據(jù)分析，以及如何使用清晰的可視化和表格來呈現(xiàn)信息。

網(wǎng)上有一些很好的課程可以培訓(xùn)這些技能。此外，數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該熟悉為數(shù)據(jù)分析創(chuàng)建的流行的數(shù)據(jù)包，并使用這些數(shù)據(jù)包以最有效的方式分析數(shù)據(jù)。

• 領(lǐng)域?qū)I(yè)知識：并非所有公司都需要數(shù)據(jù)分析師的領(lǐng)域?qū)I(yè)知識，但這絕對是專業(yè)數(shù)據(jù)分析師的一項關(guān)鍵優(yōu)勢技能。換句話說，如果有人想成為好的數(shù)據(jù)分析師，他們應(yīng)該熟悉某個領(lǐng)域。這種技能將幫助他們區(qū)分對業(yè)務(wù)真正重要的模式和不值得數(shù)據(jù)專家和決策者花費時間的發(fā)現(xiàn)。

既然人們知道什么樣的數(shù)據(jù)分析師可以成為組織的寶貴資產(chǎn)，那么總結(jié)一下人們對優(yōu)秀數(shù)據(jù)分析師的期望，以及為什么每個組織都需要這樣的專家。

每個公司都需要數(shù)據(jù)分析師

如果組織的管理者做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策，那么該組織肯定需要數(shù)據(jù)分析師。組織希望招募具有上述技能的優(yōu)秀專家，他們可以：

• 收集正確的數(shù)據(jù)。
• 清理數(shù)據(jù)。
• 執(zhí)行數(shù)據(jù)分析。
• 使用精美且有意義的可視化來呈現(xiàn)信息。
• 發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中有趣的模式，并提供可能需要統(tǒng)計人員和機器學(xué)習(xí)工程師進一步關(guān)注的見解。
• 執(zhí)行分析時，優(yōu)先考慮對業(yè)務(wù)更重要的區(qū)域。

總而言之，優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師是決策者的主要助手，他們將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有意義的故事，快速回答疑難問題，并推動組織業(yè)務(wù)朝著正確的方向發(fā)展。

新聞標題：為什么每個組織都需要數(shù)據(jù)分析師
鏈接地址：http://www.rwnh.cn/news11/102561.html

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