Data Analyst là gì?

Khoa học dữ liệu đang được toàn cầu chú ý vì tầm quan yếu của nó đối với những doanh nghiệp. Nhưng để doanh nghiệp tận dụng được tối đa dữ liệu, ngoài Data Scientist, Data Analyst cũng là một yếu tố cốt lõi không thể thiếu.

Chúng ta cùng tìm hiểu Data Analyst là gì?

Nhà phân tích dữ liệu là gì?

Data Analyst là gì?

Data Analyst (Data Analyst) người thực hiện phân tích sâu dưới dạng đồ thị, biểu đồ, sơ đồ, bảng và báo cáo; sau đó sử dụng dữ liệu đó để xác định xu hướng và tạo mô phỏng dự đoán những gì có thể xảy ra trong tương lai.

Nhà phân tích dữ liệu là gì?
  • Những bạn có 1-2 năm kinh nghiệm làm Data Analyst hoàn toàn có thể thỏa thuận mức lương lên tới USD $ 1000 / tháng hoặc cao hơn.
  • Công việc Data Analyst không yêu cầu quá cao về phần kỹ thuật. Nhưng bạn sẽ cần rất nhiều khả năng thông minh và kỹ năng giao tiếp của mình.
  • Để khởi đầu sự nghiệp Data Analyst, buộc phải phải học SQL, Python (hoặc R), Excel, tiếng Anh và thiết kế báo cáo (Hình ảnh hóa dữ liệu).
  • Các nhiệm vụ chính của Data Analyst bao gồm: thu thập và tổ chức lại dữ liệu; phân tích dữ liệu và thiết kế báo cáo theo yêu cầu; Trình bày kết quả và tiêu khiển
  • Cơ hội nghề nghiệp cho tương lai: kỹ sư dữ liệu (Data Engineer) hoặc nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist).
Để bắt đầu sự nghiệp Nhà phân tích dữ liệu, bắt buộc phải học SQL, Python (hoặc R), Excel, tiếng Anh và thiết kế báo cáo (Hình ảnh hóa dữ liệu).
Để trở thành Chuyên viên phân tích dữ liệu, bạn phải học SQL, Python (hoặc R), Excel, tiếng Anh và thiết kế báo cáo (Trực quan hóa dữ liệu).
  1. Hiểu những KPI chính của nhóm. Xây dựng bảng điều khiển để đo lường KPI theo ngày / tuần / tháng. Tạo những cuộc họp hàng tuần / hàng tháng để thảo luận về những biến động của KPI. Cung cấp những phân tích để tính tới sự biến động của KPIs;
  2. Dựa trên sự biến động của KPI, thực hiện phân tích chuyên sâu để xác định những yếu tố tác động tới KPI (Ví dụ tuần này chỉ số giá vốn trên mỗi sản phẩm bán ra tăng khá cao so với những tuần trước, nguyên nhân là do đâu?);
  3. Làm việc cùng với nhóm, đưa ra những chiến lược dựa trên dữ liệu để cải thiện KPI (Ví dụ:% người sử dụng sử dụng khuyến mại tháng này giảm so với tháng trước, dẫn tới giảm doanh thu, vì vậy hãy cân nhắc đưa ra những loại khuyến mại khác nhau). khuyến mại quyến rũ hơn hoặc thông tin cháy để nhắc nhở người sử dụng sử dụng khuyến mại).

Để lại bình luận

✔ Không sử dụng từ khóa trong mục "Tên".
✔ Sẽ hay hơn nếu dùng tên và địa chỉ email thật.
✔ Sử dụng tiếng Việt có dấu.