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數據分析師：數據分析能力8個等級
2016-01-20
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數據分析師：數據分析能力8個等級

數據分析師：數據分析能力8個等級 ，并非所有的數據分析師的數據分析方法作用都相同。和大多數軟件解決方案一樣，你會發現數據分析方法的能力也存在差異，從簡單明了的到高級復雜。下面我們按照不同分析方法所能給人帶來的智能程度，把數據分析師的分析能力劃分為8個等級。

1. 標準報表
回答: 發生了什么？什么時候發生的？
示例：月度或季度財務報表，我們都見過報表，它們一般是定期生成，用來回答在某個特定的領域發生了什么。從某種程度上來說它們是有用的，但無法用于制定長期決策。
2. 即席查詢
回答：有多少數量？發生了多少次？在哪里？
示例：一周內各天各種門診的病人數量報告。
即席查詢的最大好處是，讓你不斷提出問題并尋找答案。
3. 多維分析
回答：問題到底出在哪里？我該如何尋找答案？
示例：對各種手機類型的用戶進行排序，探查他們的呼叫行為。
通過多維分析(OLAP)的鉆取功能，可以讓您有初步的發現。鉆取功能如同層層剝筍，發現問題所在。
4. 警報
回答：我什么時候該有所反應？現在該做什么？
示例：當銷售額落后于目標時，銷售總監將收到警報。 
警報可以讓您知道什么時候出了問題，并當問題再次出現時及時告知您。警報可以通過電子郵件、RSS訂閱、評分卡或儀表盤上的紅色信號燈來展示。
回答：為什么會出現這種情況？我錯失了什么機會？
示例：銀行可以弄清楚為什么重新申請房貸的客戶在增多。
這時您已經可以進行一些復雜的分析，比如頻次分析模型或回歸分析等等。統計分析是在歷史數據中進行統計并總結規律。
6. 預報
回答：如果持續這種發展趨勢，未來會怎么樣？還需要多少？什么時候需要？
示例：零售商可以預計特定商品未來一段時間在各個門店的需求量。
預報可以說是最熱門的分析應用之一，各行各業都用得到。特別對于供應商來說，能夠準確預報需求，就可以讓他們合理安排庫存，既不會缺貨，也不會積壓。 
7. 預測型建模
回答：接下來會發生什么？它對業務的影響程度如何？
示例：酒店和娛樂行業可以預測哪些VIP客戶會對特定度假產品有興趣。
如果您擁有上千萬的客戶，并希望展開一次市場營銷活動，那么哪些人會是最可能響應的客戶呢？如何劃分出這些客戶？哪些客戶會流失？預測型建模能夠給出解答。
8. 優化
回答：如何把事情做得更好？對于一個復雜問題來說，那種決策是最優的？
示例：在給定了業務上的優先級、資源調配的約束條件以及可用技術的情況下，請您來給出IT平臺優化的最佳方案，以滿足每個用戶的需求。優化帶來創新，它同時考慮到資源與需求，幫助您找到實現目標的最佳方式。數據分析師培訓


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