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數據分析師需要理解哪些數據
2018-04-26
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數據分析師需要理解哪些數據

數據分析這門職業很早就有，只不過隨著大數據時代的到來，越來越多的企業開始重視數據資產，優秀的數據分析師也隨之成為最熱門的工作職位。

每個行業都有特定的數據類型，以下是各個行業中一些常見的數據形式，數據分析師需要根據相應的模型和數據類型進行各類分析。

業務類數據：當前，很多企業都在利用數據進行商業決策，通過對業務數據進行分析，可以有效改善企業運營效率、庫存問題、產品、客戶忠誠度等等諸多問題。

電子商務類數據：電子商務網站會采集大量的用戶行為數據，如瀏覽、購買等，通過這些數據，數據分析師可以幫助電子商務網站改善用戶體驗、探尋行業發展趨勢或研發新的產品。

財務類數據：在金融行業，賬戶、信貸、借記交易等財務數據對于企業運營來說至關重要。對于這一領域的數據分析師來說，安全、合規性、欺詐檢測將是主要關注的問題。

政府數據：大數據有助于幫助政府制定決策、監測大眾滿意度，同金融行業一樣，數據的安全和合規也是該行業的數據分析師最為關注的問題。

科學數據：借助于現有的科技技術，科學家們可以更方便的收集和分享實驗室數據，而數據分析師可以幫助科學家們更好的完成數據分析。

社交類數據：利用社交網絡數據，可以更好的進行精準營銷，通過對帖子、推文、博客和其他社交數據進行分析，可以有效改善用戶服務和體驗。

醫療數據：幾乎所有衛生保健機構都會針對電子醫療數據進行記錄，數據分析師可以基于這些數據，幫助醫療機構改善衛生服務，并發現那些潛在隱患。

電信數據：如今，電子產品都在收集用戶數據，這些數據需要存儲、管理、維護和分析。通過這些數據，分析師們可以幫助企業更好的了解用戶需求，提高用戶體驗。

其他類型數據：比如政治、公益事業、智能家電等，可以說，沒有任何一個行業可以免受大數據沖擊。


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