Phân Tích Dữ Liệu
Mô tả công việc Phân Tích Dữ Liệu
Một nhà phân tích dữ liệu thu thập, xử lý và thực hiện phân tích các tập dữ liệu lớn. Mọi doanh nghiệp, dù là nhỏ hay lớn, đều triển khai và thu thập dữ liệu. Dữ liệu này có thể ở dạng phản hồi của khách hàng, tài khoản, hậu cần, nghiên cứu tiếp thị, v.v. Một nhà phân tích dữ liệu là một người chuyên lấy dữ liệu và tìm ra nhiều biện pháp, chẳng hạn như cách cải thiện trải nghiệm khách hàng, định giá vật liệu mới và cách giảm chi phí vận chuyển, …. Nhà phân tích dữ liệu xử lý dữ liệu, lập mô hình dữ liệu và báo cáo. Các nhà phân tích dữ liệu khai triển các cách thu thập và nghiên cứu dữ liệu để giúp các doanh nghiệp tăng tài chính. Các nhà phân tích này thường tham khảo ý kiến của chủ doanh nghiệp, CEO hoặc thành viên hội đồng quản trị để hiểu các mục tiêu cụ thể của công ty đó. Sau đó, các nhà phân tích lập báo cáo dựa trên dữ liệu thu thập được giúp các doanh nghiệp đó tạo ra các chiến lược để có thể đạt được mục tiêu. Có một yêu cầu cao đó là các chuyên gia có thể giúp các tổ chức chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có ý nghĩa, từ đó có thể giúp phát triển doanh nghiệp.
Microsoft Excel và SQL phải là những trụ cột chính trong hộp công cụ của bất kỳ nhà phân tích dữ liệu nào. Trong khi Excel phổ biến khắp các ngành công nghiệp, SQL có thể xử lý các tập dữ liệu lớn hơn và được nhiều người coi là cần thiết để phân tích dữ liệu. Học một ngôn ngữ lập trình thống kê như Python hoặc R sẽ cho phép bạn xử lý các bộ dữ liệu lớn và thực hiện các phương trình phức tạp. Mặc dù Python và R là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất, nhưng bạn nên xem xét mô tả công việc của vị trí mà bạn quan tâm để xác định ngôn ngữ nào hữu ích nhất cho ngành của bạn. Trình bày những phát hiện của bạn một cách rõ ràng và hấp dẫn là yếu tố quan trọng để trở thành một nhà phân tích dữ liệu giỏi. Biết cách tốt nhất để trình bày thông tin thông qua biểu đồ và đồ thị để đảm bảo đồng nghiệp, nhà tuyển dụng và các bên liên quan sẽ hiểu công việc của bạn. Tableau, Jupyter Notebook và Excel là một trong số nhiều công cụ được sử dụng để tạo hình ảnh. Biết chính xác các khái niệm và tiện ích của các công cụ dữ liệu sẽ giúp bạn rất nhiều trong công việc của mình. Nắm vững về thống kê và toán học sẽ giúp bạn xác định sử dụng công cụ nào tốt nhất để giải quyết một vấn đề cụ thể, giúp bạn nắm bắt lỗi trong dữ liệu của mình và hiểu rõ hơn về kết quả. Một nhà phân tích dữ liệu cần phải hiểu rõ về câu hỏi được đặt ra và vấn đề cần được giải quyết. Họ cũng có thể tìm ra các mẫu hoặc xu hướng tiết lộ câu chuyện. Có kỹ năng tư duy phản biện sẽ cho phép bạn tập trung vào đúng loại dữ liệu, nhận ra các phương pháp phân tích tốt nhất và nắm bắt lỗi trong công việc. Có thể truyền tải ý tưởng của bạn cho những người khác sẽ rất quan trọng đối với công việc của bạn. Kỹ năng viết và nói tốt là thế mạnh để có thể giao tiếp với đồng nghiệp và các bên liên quan khác. Biết về ngành mà bạn làm việc hoặc những ngành khác, chăm sóc sức khỏe, kinh doanh, tài chính— sẽ mang lại lợi thế cho bạn trong công việc và xin việc. Nếu bạn đang cố gắng thâm nhập vào một ngành cụ thể, hãy dành chút thời gian chú ý đến tin tức trong ngành hoặc đọc một cuốn sách về chủ đề này. Điều này có thể giúp bạn làm quen với các vấn đề và xu hướng chính của ngành.
Hầu hết đầu vào của các vị trí nhà phân tích dữ liệu đều yêu cầu ít nhất bằng cử nhân. Các lĩnh vực nghiên cứu có thể bao gồm phân tích dữ liệu, toán học, tài chính, kinh tế hoặc khoa học máy tính. Đạt được bằng thạc sĩ về phân tích dữ liệu, khoa học dữ liệu hoặc phân tích kinh doanh có thể mở ra cơ hội việc làm mới với mức lương cao hơn. Nếu bạn đang cân nhắc lấy bằng để trở thành nhà phân tích dữ liệu, thì tập trung vào các môn học về thống kê, toán học hoặc khoa học máy tính có thể giúp bạn có một khởi đầu thuận lợi với các nhà tuyển dụng.
Nhiệm vụ chung củ Phân Tích Dữ Liệu
- Thiết kế và duy trì hệ thống dữ liệu và cơ sở dữ liệu; điều này bao gồm sửa lỗi mã hóa và các vấn đề khác liên quan đến dữ liệu.
- Khai thác dữ liệu từ các nguồn chính và phụ, sau đó sắp xếp lại dữ liệu ở định dạng mà con người hoặc máy móc có thể dễ dàng đọc được.
- Sử dụng các công cụ thống kê để giải thích các tập dữ liệu, đặc biệt chú ý đến các xu hướng và mẫu có thể có giá trị trong dự đoán phân tích.
- Thể hiện tầm quan trọng của công việc trong bối cảnh các xu hướng địa phương, quốc gia và toàn cầu tác động đến cả tổ chức và ngành của họ.
- Chuẩn bị các báo cáo cho lãnh đạo điều hành để truyền đạt hiệu quả các xu hướng, mẫu và dự đoán bằng cách sử dụng dữ liệu có liên quan.
- Cộng tác với các lập trình viên, kỹ sư và lãnh đạo tổ chức để xác định các cơ hội cải tiến quy trình, đề xuất sửa đổi hệ thống và phát triển các chính sách quản trị dữ liệu.
- Lập tài liệu thích hợp cho phép các bên liên quan hiểu các bước của quá trình phân tích dữ liệu, sao chép hoặc lặp lại phân tích nếu cần.
Kỹ năng:
- Tư duy sáng tạo và phản biện
- Giao tiếp
- Truy vấn cơ sở dữ liệu
- Khai thác dữ liệu
- Làm sạch dữ liệu
- Ngôn ngữ và công cụ lập trình (Python, R, Excel và Tableau)
- Trình độ chuyên môn: Phân tích dữ liệu, Toán học, Tài chính, Kinh tế, Khoa học máy tính, Khoa học dữ liệu hoặc Phân tích kinh doanh