데이터 분석 보조원은 어떤 일을 하나요?

질문 1: 분석 보조원의 주요 업무는 무엇인가요? 항해를 분석하고 그에 따른 대응책을 마련하세요

질문 2: 데이터 분석 보조원의 급여는 얼마입니까? 이 직업의 급여는 상대적으로 높습니다

업계에 막 입문했다면, 급여는 상대적으로 두 배로 낮습니다.

데이터 분석을 잘하려면 먼저 책을 더 읽어야 한다

데이터 분석에 관한 개인적 추천 도서 :

1. "Statistics and Truth- '기회 활용' 방법

2. Google Analytic Classic 분석 3. 통계: 데이터에서 결론까지(Wu Xizhi) 제2판

4. 통계 데이터 표준화 방법

보충도서:

1. 통계의 세계

2. 민생자료에 관한 진실

3. 통계의 함정

질문 3: 데이터 분석가는 어떤 일을 하나요? 직설적으로 말하면, 일부 데이터를 사용하여 예측과 추론을 하는 점술입니다.

1. 데이터 분석이 하는 일

정기 보고서: 월별 및 분기별 재무 보고서 등

즉석 질의 : 상품별 일별 매출 보고를 기록한다

다차원 분석 : (OLAP 기술) "어디에 문제가 있는가?"라는 문제 해결

알림 모니터링: 예를 들어 판매 데이터를 모니터링하고 적시에 문제를 찾아 조정합니다. 마케팅 전략

통계 분석: 차이 분석 및 회귀 분석과 같은 예를 들어 은행은 모델을 사용하여 가장 합리적인 방법을 결정합니다. 주택담보대출을 받는 사람의 유형

예측: 다음 분기별 GDP 예측과 같은 시계열 예측

예측 모델링: 로지스틱 회귀, 의사결정 트리, 신경망 및 기타 복잡한 모델(예: 고객별 모델을 만들 때와 같습니다.

2. 데이터 분석가는 일반적으로 다음과 같은 작업 흐름을 따릅니다.

고객 분석 요구 사항 이해

관련 지식 시스템을 배우고 연구합니다.

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프로젝트의 초기 단계 데이터 샘플링 완료

데이터 전처리 및 데이터 특성 탐색, 분석

문제 설명, 데이터 조정 및 기술 선택

모델 개발, 지식 발견

모델과 지식에 대한 종합적인 설명 및 평가

업계에서 일반적으로 SEMMA 원칙으로 알려져 있음

질문 4: 데이터 분석가는 주로 다양한 산업을 지칭하며, 산업 데이터를 수집, 분류 및 분석하고 데이터를 기반으로 산업 의사 결정을 내리는 전문가입니다.

역할

점점 더 많은 정부 기관, 기업 및 기관이 올바른 결정을 내리기 위해 데이터 분석가 자격을 갖춘 전문가를 선택하게 될 것입니다. 점점 더 많은 벤처 캐피털 기관이 데이터 분석가가 발행한 데이터 분석 보고서를 프로젝트의 실현 가능성과 투자 가치를 판단하는 중요한 기준으로 사용하고 있습니다. 점점 더 많은 대학과 교육 기관에서 데이터 분석을 사용하고 있으며 교사 과정은 고위 경영진을 위한 교육 프로그램의 중요한 부분입니다. 의사결정자들은 점점 더 높은 이상을 갖고 있으며 데이터 분석가 교육을 경력 개발을 위한 필수 지식 시스템으로 간주하고 있습니다.

2가지 직무

인터넷 자체는 데이터 수집, 구성 및 연구에 혁명적인 돌파구를 가져온 디지털 및 대화형 특성을 가지고 있습니다. 과거에 "원자 세계"의 데이터 분석가는 연구 및 분석을 지원하는 데이터를 얻기 위해 더 많은 비용(자금, 자원 및 시간)을 소비해야 했습니다. 데이터의 풍부함, 포괄성, 연속성 및 적시성은 인터넷보다 훨씬 나빴습니다. 연대.

전통적인 데이터 분석가에 비해 인터넷 시대의 데이터 분석가가 직면하는 문제는 데이터 부족이 아니라 데이터 과잉이다. 따라서 인터넷 시대의 데이터 분석가는 효율적인 데이터 처리를 수행하기 위해 기술적 수단을 사용하는 방법을 배워야 합니다. 더 중요한 것은 인터넷 시대의 데이터 분석가는 데이터 연구 방법론에서 지속적으로 혁신하고 획기적인 발전을 이뤄야 한다는 것입니다.

업종별로 보면 데이터 분석가의 가치는 비슷하다.

뉴스 출판 산업에 있어서는 어느 시대를 막론하고 미디어 사업자가 독자의 상황과 변화하는 추세를 정확하고 상세하며 시의적절하게 이해할 수 있는지 여부가 미디어의 성공과 실패의 열쇠입니다.

또한 뉴스, 출판 등 콘텐츠 산업에 있어서 더욱 중요한 것은 데이터 분석가가 콘텐츠 소비자 데이터 분석 기능을 수행할 수 있다는 점이다. 고객 서비스.

3가지 요구 사항

기술 요구 사항

1. 비즈니스를 이해합니다. 데이터 분석 업무에 참여하기 위한 전제조건은 비즈니스에 대한 이해, 즉 업계 지식, 회사 비즈니스 및 프로세스에 대한 숙지이며, 업계 지식 및 회사 비즈니스 배경과 동떨어져 있다면 자신만의 고유한 통찰력을 갖는 것이 가장 좋습니다. , 분석 결과는 오프라인에서만 나올 것입니다. 연은 그다지 사용 가치가 없습니다.

2. 경영을 이해하세요. 한편으로는 데이터 분석 프레임워크를 구축하는 것이 요구됩니다. 예를 들어 분석 아이디어를 결정하려면 경영 이론에 익숙하지 않은 경우 마케팅, 경영 및 기타 이론적 지식을 활용해야 합니다. 데이터 분석 프레임워크를 구축하는 것도 어려울 것이며, 후속 데이터 분석도 수행하기 어려울 것입니다. 한편, 데이터 분석 결론을 바탕으로 유익한 분석 제안을 제공하는 역할이 있습니다.

3. 분석을 이해하세요. 데이터 분석의 기본 원리와 효과적인 데이터 분석 방법을 숙지하고, 이를 실무에 유연하게 적용하여 데이터 분석을 효과적으로 수행할 수 있는 능력을 말합니다. 기본 분석방법으로는 비교분석, 그룹분석, 교차분석, 구조분석, 깔대기형 분석, 종합평가분석, 요인분석, 행렬상관분석 등이 있습니다. 고급 분석 방법에는 상관 분석, 회귀 분석, 군집 분석, 판별 분석, 주성분 분석, 요인 분석, 대응 분석, 시계열 등이 있습니다.

4. 도구를 이해합니다. 데이터 분석과 관련된 일반적인 도구를 익히는 것을 말합니다. 데이터 분석 방법은 이론이고 데이터 분석 도구는 데이터 분석 방법의 이론을 구현하는 도구입니다. 점점 더 많은 양의 데이터에 직면하면 분석을 위해 계산기에 의존할 수 없습니다. 일하다.

5. 디자인을 이해하세요. 디자인을 이해한다는 것은 분석 결과가 한눈에 알 수 있도록 데이터 분석가의 분석 견해를 차트를 이용해 효과적으로 표현하는 것을 의미합니다. 차트 디자인은 그래픽 선택, 레이아웃 디자인, 색상 매칭 등과 같은 주요 주제이며 모두 특정 디자인 원칙을 숙지해야 합니다. [1]

기타 요구사항

원활한 의사소통 능력, 서면 언어 표현 능력, 우수한 논리적 분석 능력

독립적인 제품 기획 및 개발 능력, 프로젝트 관리 능력이 있어야 합니다. , 비즈니스 의사소통 기술; 강한 책임감, 개방적인 성격, 좋은 의사소통 능력, 좋은 팀 정신을 가지고 있습니다.

압박감 속에서도 업무를 수행할 수 있습니다. 현실적인 태도로 학습을 잘하십시오.

4가지 시험 레벨

현재 우리나라의 데이터 분석가는 중국 상공회의소 데이터 분석 전문 위원회와 산업부 교육 시험 센터에서 공동으로 평가하고 인증을 받습니다. 정보 기술 교육 평가를 통과하고 산업 정보 기술 교육 시험 센터에서 "프로젝트 데이터 분석가 전문 기술 인증서"를 발급하고 데이터 분석 산업 협회는 이 인증서를 발급합니다. 프로젝트 데이터 분석 회사 설립 신청에 필요한 조건 중 하나입니다.

5 교육

국내 정식 데이터 분석 업계 자격증은...>>

질문 5: 데이터 분석가는 실무 프로젝트에서 주로 어떤 일을 하나요? 데이터 분석가(CPDA): 투자 프로젝트의 타당성 분석을 전문으로 하는 고위 의사결정자입니다. 방대한 양의 권위 있는 업계 데이터와 전문적인 계산 도구를 숙지하여 프로젝트의 미래 수익과 위험을 과학적이고 합리적으로 계산할 수 있습니다. 투자 기관은 올바른 투자 결정을 내립니다.

질문 6: 프로젝트 데이터 분석가란 무엇이며 구체적으로 어떤 일을 하나요? 프로젝트 데이터 분석가(CPDA): 투자 프로젝트의 타당성 분석을 전문으로 하는 고위 의사결정자입니다. 방대한 양의 권위 있는 업계 데이터와 전문적인 계산 도구를 숙지하여 프로젝트의 미래 수익과 위험을 과학적이고 합리적으로 계산할 수 있습니다. , 투자 기관에 올바른 투자 결정을 내릴 수 있는 기회를 제공합니다.

질문 7: 데이터 분석가의 직업은 무엇입니까? 다양한 산업 분야의 컴퓨터 응용 및 정보화 수준이 향상됨에 따라 다양한 산업 분야의 기업과 기관은 매우 완벽한 컴퓨터 시스템을 갖추고 있으며 방해받지 않는 인터넷 플랫폼을 구축했습니다. 그러나 동시에 정보 "하드웨어" 시설도 형성되기 시작했습니다. 비즈니스가 발전하고 시장 정보가 지속적으로 축적됨에 따라 상업 분야와 산업 부서에서 많은 양의 비즈니스 데이터가 생성되었습니다. 많은 기업 정보 센터 또는 통계 부서의 데이터 양은 진정한 정보의 바다가 되었습니다. 및 무질서

데이터 및 잘못된 데이터 분석 방법은 기업의 경쟁력을 창출하기는커녕 기업에 엄청난 인력, 물적 자원, 시간의 낭비를 가져왔을 뿐만 아니라 제거하기 어려운 장기적인 압박을 가져왔습니다. 잘못된 데이터 분석 방법의 오용이나 불완전한 사용으로 인해 데이터는 기업의 발전에 부정적인 영향을 미치거나 반대 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 의사결정을 위한 효과적인 정보가 대용량 데이터 속에 숨겨져 있다는 현실적 문제에 직면하여, 대용량 데이터에서 사람들에게 가치 있고 의미 있는 데이터를 추출하기 위해 올바른 데이터 분석 통계와 데이터 마이닝 방법을 활용하는 방법과, 경쟁력을 향상시키기 위해 유익한 비즈니스 운영 및 정보를 얻는 것은 기업이 직면한 일반적인 문제가 되었습니다.

지식 관리를 촉진하기 위해 데이터의 가치를 활용하고 영리 기업의 시장 경쟁 요구에 적응하며 전문 기술 인력 교육에 대한 국가 요구 사항인 통신 산업 직업 기술 평가에 더 잘 협력합니다. 정보산업부 산하 지도센터는 2005년 9월 전문기술인력 양성을 강화하고 자격증 취득을 의무화하기 위해 전국적으로 국가데이터분석가자격(NTC-CCDA) 훈련프로그램을 공식적으로 시작했다. 일하다.

국가데이터분석자격증(NTC-CCDA) 과정에는 데이터 분석 사고력 훈련, 데이터 분석 개념과 오해와 함정, 데이터 분석 방법에 대한 상세한 내용 분석, 데이터 분석 도구 소프트웨어 애플리케이션(SPSS, Clementine , Decision Time & What If, AMOS4.0-5.0, AnswerTree3.0 등), 시장 예측 분석 등 데이터 조사 및 통계, 분석 및 예측, 데이터 마이닝, 기본 목적은 과학적인 올바른 데이터 통계, 분석 및 예측, 데이터 마이닝 및 기타 방법을 사용하여 대량의 지저분한 데이터에서 사람들에게 가치 있고 의미 있는 데이터를 추출하여 데이터의 가치를 높이고 기업의 핵심 경쟁력을 향상시키는 것입니다. 기업.

2005년 최신 국가자격 교육 프로그램인 국가데이터분석자격(NTC-CCDA)은 앞으로도 오랫동안 가장 인기 있는 직업 중 하나로 자리 잡을 것이라고 전문가들은 예측한다. 5년 후에는 국가 데이터 분석 자격증(NTC-CCDA) 자격증을 보유한 데이터 분석 전문가가 최소 50만 명 이상 필요할 것입니다.

현재 *** 경제부서, 금융기관, 투자회사, 기업통계 등 국가 데이터 분석가 및 분석가에 대한 수요가 날로 증가하고 있습니다. 프로젝트 데이터 분석 산업은 유럽과 미국에서 매우 성숙하게 발전했으며, 기업의 의사결정을 돕는 방법인 데이터 분석은 사회 전반에 침투했습니다. 중국에서는 데이터 분석이 이제 막 7년을 지났습니다. 거대한 시장 잠재력과 인재 격차로 인해 데이터 분석 산업은 발전의 황금기에 접어들었고 데이터 분석가는 떠오르는 직업이 되었습니다. 데이터 분석이 실제로 비즈니스 의사 결정에 어떻게 도움이 될 수 있습니까? 데이터 분석가라는 새로운 직업의 업무 성격은 무엇입니까? 전체 산업의 미래 전망은 어떻습니까? 최근 저자는 이런 질문을 가지고 관련자들과 인터뷰를 했다.

●우리나라에서는 데이터 분석이 신산업이다.

해외에서는 데이터 분석이 다양한 분야에서 널리 활용되고 있지만, 중국에서는 아직 신산업인 지 7년이 지났다. . 중국경제연맹 데이터분석전문위원회 교육부장 Ren Yanbo는 "중국 데이터 분석 산업의 발전은 크게 4단계로 나눌 수 있다"며 "첫 번째 단계는 각성 및 예측이라고 할 수 있다. 1990년대에는 서양 의사결정 기술에 투자한 해외 기관이 중국에 많이 도입되었고 중국 기업과 금융 투자 기관으로부터 널리 배웠습니다. 데이터 분석 산업은 21세기에 접어들어 데이터의 탄생을 알리는 제2단계에 들어섰습니다. 2004년부터 2010년까지 분석가 수는 처음부터 시작하여 거의 10,000명에 달했습니다. 3단계에서는 우리나라 최초의 데이터 분석 회사가 설립되었습니다.

4단계에서는 중국경제연맹 데이터분석전문위원회가 공식적으로 설립되었고, 베이징에서 제1회 중국 데이터 분석 산업 서밋이 성공적으로 개최되면서 중국 데이터 분석 산업이 급속한 발전의 시기에 진입했음을 알렸습니다. ”...>>

질문 8: 데이터 분석가의 책임은 무엇입니까? 1. 사용자 행동을 분석하여 프로젝트 수요 조사, 데이터 분석, 비즈니스 분석 및 데이터 마이닝 모델 등을 담당합니다. 사용자의 요구 사항을 이해합니다.

2. 비즈니스 부서의 임시 데이터 분석 요구 사항에 대한 연구, 분석 및 구현에 참여합니다.

3. 구축, 유지 관리 및 배포에 참여합니다. 데이터 마이닝 모델 평가

4. 비즈니스 데이터 분석 보고서를 편집하고, 보고서에 숨겨진 변경 사항과 문제를 적시에 발견 및 분석하며, 비즈니스 개발을 위한 의사 결정 지원을 제공합니다. p> 5. 비즈니스에 대한 대응 지원을 제공하거나 데이터 분석 서비스를 제공하고 비즈니스 분석을 수행하기 위해 비즈니스 부서와 협력합니다.

6. 운영, 제품, 연구 및 개발에서 데이터 분석 및 처리를 지원합니다. , 마케팅 및 Weibo 사업부와 같은 제품 부서의 기타 측면 및 연구 업무 요구사항

질문 9: 데이터 분석가는 어떤 일을 합니까? 데이터 분석가는 다양한 분야의 전문가를 지칭합니다. 업계 데이터를 수집, 구성 및 분석합니다. 데이터를 기반으로 업계 조사, 평가 및 예측을 수행하는 전문가는 수준이 다르며 급여도 다릅니다.