Guten Tag, alle zusammen! Das ist Jordan von SnapStack Solutions, und ich bin jede Woche hier, um die neuesten Nachrichten und interessanten Geschichten darüber zu veröffentlichen, was in der Technologiebranche vor sich geht. Bevor ich mit dem Artikel dieser Woche beginne, möchte ich Ihnen ein frohes und erfolgreiches Jahr voller Gesundheit, Liebe und Mitgefühl wünschen. Möge 2023 dein bisher erfolgreichstes Jahr sein! 😊
Ein Datenanalyst sammelt, bereinigt und bewertet Datensätze, um Fragen zu beantworten oder Probleme zu lösen. Sie arbeiten in einer Vielzahl von Bereichen wie Wirtschaft, Finanzen, Strafrecht, Wissenschaft, Medizin und Regierung.
Welche Arten von Kunden sollte ein Unternehmen in seiner nächsten Werbekampagne ansprechen? Welche Altersgruppe ist am anfälligsten für eine bestimmte Krankheit? Welche Verhaltensmuster sind mit Finanzbetrug verbunden?
Diese Art von Fragen könnten Ihnen als Datenanalyst gestellt werden. Lesen Sie weiter, um mehr darüber zu erfahren, was ein Datenanalyst ist, welche Fähigkeiten Sie benötigen und wie Sie auf dem Weg dorthin beginnen können.
Die Praxis, Erkenntnisse aus Daten zu extrahieren, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen, wird als Datenanalyse bezeichnet. Die Analyse von Daten durchläuft in der Regel fünf iterative Phasen:
Die Datenanalyse kann je nach der Frage, die Sie zu beantworten versuchen, verschiedene Formen annehmen. Kurz gesagt, deskriptive Analysen sagen uns, was passiert ist, diagnostische Analysen sagen uns, warum es passiert ist, prädiktive Analysen generieren Zukunftsprognosen und präskriptive Analysen liefern praktische Ratschläge, welche Maßnahmen zu ergreifen sind.
Ein Datenanalyst ist jemand, dessen Ziel es ist, Daten zu sammeln und zu analysieren, um ein bestimmtes Problem zu lösen. Die Arbeit erfordert viel Zeit, die mit Daten verbracht wird, aber sie erfordert auch die Kommunikation von Entdeckungen.
Täglich tun viele Datenanalysten Folgendes:
Datenerhebung: Analysten erfassen Daten häufig selbst. Die Durchführung von Umfragen, das Verfolgen von Besuchermerkmalen auf einer Unternehmenswebsite oder der Kauf von Datensätzen von Datenerfassungsexperten könnten alle in diese Kategorie fallen.
Daten bereinigen: Rohdaten können Duplikate, Fehler oder Ausreißer enthalten. Beim Bereinigen der Daten bleibt die Qualität der Daten in einer Tabelle oder Computersprache erhalten, sodass Ihre Interpretationen weder falsch noch verzerrt sind.
Modelldaten erfordert das Konstruieren und Entwerfen von Datenbankstrukturen. Sie können entscheiden, welche Arten von Daten gespeichert und gesammelt werden sollen, in welcher Beziehung die Datenkategorien zueinander stehen und wie die Daten angezeigt werden.
Interpretation der Daten beinhaltet die Identifizierung von Mustern oder Trends in Daten, die eine Antwort auf das jeweilige Thema geben können.
Präsentieren: Die Kommunikation der Ergebnisse Ihrer Forschung wird ein wichtiger Bestandteil Ihres Berufs sein. Dies erreichen Sie, indem Sie Visualisierungen wie Diagramme und Grafiken erstellen, Berichte erstellen und Informationen interessierten Parteien präsentieren.
Analysten verwenden häufig eine Vielzahl von Tools, um die Genauigkeit und Effizienz ihrer Arbeit während des Datenanalyseprozesses zu verbessern. Im Folgenden sind einige der am häufigsten verwendeten Tools in der Datenanalysebranche aufgeführt:
Datenbank-Tools: Microsoft Excel und SQL sollten in der Toolbox eines jeden Datenanalysten unverzichtbar sein. Excel wird zwar branchenübergreifend verwendet, SQL kann jedoch größere Datenmengen verarbeiten und wird in der Regel als unverzichtbares Tool für die Datenanalyse angesehen.
Programmiersprachen: Das Erlernen einer statistischen Programmiersprache wie Python oder R kann es Ihnen ermöglichen, mit enormen Datenmengen zu arbeiten und komplizierte Gleichungen zu lösen. Obwohl Python und R zwei der beliebtesten sind, ist es eine gute Idee, sich zahlreiche Stellenbeschreibungen für eine Karriere anzusehen, an der Sie interessiert sind, um herauszufinden, welche Sprache in Ihrem Bereich am nützlichsten ist.
Datenvisualisierung: Um ein guter Datenanalyst zu sein, müssen Sie Ihre Ergebnisse klar und überzeugend präsentieren. Wenn Sie wissen, wie Sie Informationen mithilfe von Diagrammen und Grafiken am besten kommunizieren, können Sie sicherstellen, dass Ihre Arbeit von Kollegen, Arbeitgebern und Interessenvertretern verstanden wird. Zu den verschiedenen Programmen, die zum Erstellen von Grafiken verwendet werden, gehören Tableau, Jupyter Notebook und Excel.
Statistik und Mathematik: Wenn Sie die Grundlagen verstehen, die den Funktionen von Datentools zugrunde liegen, wird Ihr Unternehmen von großem Nutzen sein. Ein gründliches Verständnis von Statistik und Mathematik kann Ihnen bei der Auswahl der Techniken helfen, die zur Lösung eines bestimmten Problems, zur Identifizierung von Fehlern in Ihren Daten und zum besseren Verständnis der Ergebnisse geeignet sind.
Das Verständnis von Kundenmustern und demografischen Merkmalen ist entscheidend für den Erfolg, unabhängig davon, was Ihr Unternehmen verkauft, herstellt oder herstellt.
Alles, von Ihrer Website über Ihre sozialen Feeds bis hin zur Kundendatenbank, wird voller faszinierender Daten sein, die bei richtiger Analyse dazu beitragen können, Ihre Zielgruppe und ihr Verhalten zu verstehen. Anschließend können Sie Dienstleistungen und Produkteinführungen für bestimmte Gruppen personalisieren, was zu höheren Umsätzen führt.
Bevor Sie eine wichtige Entscheidung treffen, sollte jeder Entscheidungsträger in Ihrem Unternehmen Zugriff auf Daten haben.
In einigen großen Organisationen können Entscheidungen Wochen dauern, in kleineren oder agileren Unternehmen können Entscheidungen jedoch schneller getroffen werden. Ein Datenanalyst kann den Entscheidungsprozess oft rationalisieren, indem er eine übersichtliche Sammlung von Daten aus zahlreichen Quellen analysiert, extrahiert und den Entscheidungsträgern präsentiert.
Datenanalysten eliminieren das „Was wäre wenn“ aus Unternehmensentscheidungen.
Sie können Informationen sammeln und analysieren, um sicherzustellen, dass der richtige Weg eingeschlagen wird, und testen, um herauszufinden, welche Ergebnisse für das Unternehmen wertvoller wären.
Sie verfolgen Kennzahlen, die mit erheblichen Änderungen verbunden sind, sodass nach Abschluss des Entscheidungsprozesses keine Fehler oder kostspieligen Fehler mehr auftreten.
Jedes Unternehmen hat Mitarbeiter, die wenig Zeit haben.
Sie haben zwar die Absicht, Techniken, CRM-Programme und Loyalitätsmarketing zu implementieren, aber nur wenige Menschen haben die Zeit dafür.
Ein Datenanalyst wird vor Ort sein, um diese Art von Tools und Analysen proaktiv zu definieren, zu entwerfen und zu verwalten. Gleichzeitig gibt er Teamempfehlungen und unterstützt Kollegen bei der Datenverfolgung und -analyse.
Mehrere Ressourcen im SnapStack-Team, die aus Datenanalysten bestehen, sind bestrebt, die besten Lösungen anzubieten. Wenn Sie solche Ressourcen benötigen, kontaktieren Sie uns bitte unter contact@snapstack.cz oder über unsere Social-Media-Kanäle.
Genieß den Rest deiner Woche.
Ich wollte unbedingt noch einen Artikel schreiben, weil es lange her war, dass wir uns gesehen (oder per E-Mail getroffen) hatten. Jordan von SnapStack Solutions ist da. Eingebettete Systeme sind verbreiteter als wir denken, aber was sind sie und wie nutzen wir sie? Ein eingebettetes System ist im Gegensatz zu einem Laptop für ein einzelnes Objekt oder eine Ausrüstung vorgesehen und wird für dessen Funktionsweise verwendet. Bei dem „Gerät oder der Maschine“ kann es sich um alles Mögliche handeln, von einer Armbanduhr bis hin zu einem großen medizinischen Bildgebungssystem oder Roboter, und das eingebettete System ist in der Regel darin untergebracht, wie der Name schon sagt.
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Eine Spitzentechnologie namens Internet der Dinge (IoT) ermöglicht es Einzelpersonen, Informationen auszutauschen und mithilfe von Daten zu interagieren. Es ist gerade an die Spitze der globalen Technologierankings aufgestiegen. Das Internet der Dinge hat zu mehreren drahtlosen Verbindungen und intelligenten Technologiegeräten geführt und zahlreiche Branchen auf der ganzen Welt verändert. Cloud- und große Datenanalysen können mithilfe von IoT Smart Computing schnell abgeschlossen werden.
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Modelle der digitalen Transformation dienen als strukturierte Roadmaps, in denen Schritte und bewährte Verfahren skizziert werden, die auf die unterschiedlichen Bedürfnisse und Ziele des Unternehmens zugeschnitten sind. Wenn Unternehmen ein klar definiertes Transformationsmodell verwenden, können sie ihre Bemühungen zur digitalen Transformation effektiv planen, umsetzen und aufrechterhalten und so einen reibungsloseren Übergang und bessere Ergebnisse sicherstellen.
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