Data Analyst کیست و چه می کند؟ | همه چیز درباره شغل تحلیلگر داده

از داستان کسب و کارهای موفق معمولا فقط خواندن داستان‌های عجیب و غریبش نصیب ما می‌شود. کسی به ما نمی‌گوید چه مشکلاتی مانع از پیشرفت کار می‌شوند یا کاربران و مخاطبان ما دقیقا به چه چیزی علاقه مند هستند که ما روی آن کار نکرده‌ایم. یا اصلا نقاط ضعف و قوت کسب و کارمان چیست؟ گاهی سعی می کنیم با بررسی و مشاهده و روش‌های معمول تشخیص هایی بدهیم که بازهم کافی نیستند. راز کمپانی های بزرگ و موفق در پاسخ دادن به این سوالات و تیر را وسط خال فرو کردن چیزی نیست جز تحلیل داده! تا انتهای مطلب همراه آژانس دیجیتال مارکتینگ تاس باشید و درباره دیتا آنالیست یا تحلیل گر داده بخوانید:

• تحلیل داده چیست؟
• تحلیل گر داده چه مهارت ها و چه وظایفی دارد؟
• چطور به دیتا آنالیست موفق تبدیل شویم؟
• ابزارهای مورد نیاز یک تحلیل گر داده

پیشنهاد می کنیم مطالعه کنید: چطور با تحلیل رقابتی پیروز میدان دیجیتال مارکتینگ شویم؟

تحلیل داده چیست؟

آنالیز داده رشته‌ای است که از حجم بالای داده ها و اطلاعات زیادی که هر روزه در کسب و کار ثبت و ضبط می‌شود، نتایج و استدلال‌های منطقی گرفته و در جهت تصمیمات و راهبردهای کسب و کار اطلاعات منسجم و قابل درک تهیه می کند.

در واقع تحلیلگر داده مترجمی است که از مجموع اطلاعات جزئی و نامفهوم، درک وضعیت و اهداف و استراتژی هایی برای آینده و اصلاحاتی برای وضعیت موجود استخراج می کند.
به این ترتیب تحلیلگران می توانند فضای رقابتی، منافع  داخلی و خارجی کسب و کار را تشخیص داده و راه‌های حل‌هایی برای بهبود آن‌ها پیشنهاد کنند.

تحلیل داده چطور اتفاق می افتد؟

اجازه بدهید برای آن که بیشتر با وظایف تحلیل گر داده آشنا شوید، مثالی بزنیم.

ممکن است شما با شرکت بزرگی همکاری کنید که برای فروش محصولات خود نیاز دارد رفتار مخاطبان را تحلیل کند و بداند که در آینده روی کدام استراتژی‌ها کار کند. تیم مارکتینگ این شرکت با شما به عنوان تحلیل گر داده وارد مذاکره می‌شود و به طور مثال می گوید ما نیاز داریم بدانیم مخاطبان در دوره قرنطینه بیشتر چه محصولاتی را خریداری کرده اند و چطور این خرید را انجام داده اند. چرا محصولاتی مانند A که تفاوت چندانی با B ندارد با استقبال چندین برابر مواجه شده است.

یا این که یک گلخانه بخواهد درباره پاسخدهی دما و عوامل دیگر روی یک گیاه اطلاعاتی به دست بیاورد.  و شما با روش‌هایی که خودتان می دانید بایستی پاسخ این سوالات را پیدا کنید.

تحلیل گر داده چه کاری انجام می‌‌دهد؟

در حال حاضر رشته تحلیل داده یا Data analyitics به صورت رشته‌ای برای کالج و در مقطع ارشد قابل تحصیل است. در این مقاطع تحلیل گران با مفاهیمی مانند احتمال، تجسم داده، مدل سازی آمار، تجزیه و تحلیل و پیش بینی و مدیریت ریسک کسب و کارها آشنا شده و روش‌های آن را می آموزند.

در واقع حجم وظایف یک تحلیل گر داده به سازمانی که در آن مشغول است و نوع کار بستگی دارد. ممکن است آنالیزگر داده بتواند با ابزارهای موجود تحلیل درستی از داده ها ارائه کند. و ممکن است برای یک سازمان بزرگ لازم باشد با زبان‌هایی مثل پایتون برنامه‌هایی را کدنویسی کند و با استفاده از آن داده ها را تحلیل کند.

تحلیل گر داده چه مهارت‌هایی باید داشته باشد؟

مهارت های فنی که یک تحلیلگر داده بایستی داشته باشد شامل موارد زیر است:

• تسلط به زبان‌های برنامه نویسی  مانند SQL ، R یا پایتون
  تحلیل گران داده باید در یک زبان تبحر داشته باشند و از چند زبان دیگر دانش کار کنند. تحلیل گران داده از زبان های برنامه نویسی مانند R و SAS برای جمع آوری داده ها ، تمیز کردن داده ها ، تجزیه و تحلیل آماری و تجسم داده ها استفاده می کنند.
  
  
• تسلط به پایگاه داده SQL
  پایگاه داده SQL پایگاه داده ای رابطه ای با داده های ساخت یافته است. داده ها در جداول ذخیره می شوند و یک تحلیلگر داده اطلاعات را از جداول مختلف برای انجام تجزیه و تحلیل می کشد. رایج ترین زبان های استعلام پایگاه داده SQL و مشتقات آن است. از جمله PostreSQL ، T-SQL ، PL / SQL.

• تسلط به ابزارهای صفحه گسترده مثل Microsoft Excel یا Google Sheets
  تحلیل گران داده باید مهارت خوبی در اکسل داشته و تکنیک های پیشرفته مدل سازی و تجزیه و تحلیل را درک کنند.
  
  
• ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشین 
  تحلیل گران داده با مهارت یادگیری ماشین فوق العاده ارزشمند هستند ، اگرچه مهارت یادگیری ماشین از مشاغل معمول تحلیل گر داده انتظار نمی رود.
  
• تسلط به نرم افزارهای تجسم داده مثل Tableau یا Qlik

• دانش ریاضی و آمار کافی برای پروسه جمع آوری، اندازه گیری، سازماندهی و آنالیز داده ها

وظایف تحلیل گر داده :

• طراحی و حفظ سیستم‌ها و پایگاه‌های داده 
• رفع خطاهای کدگذاری و سایر مشکلات مربوط به داده 
• استفاده از الگوها و روندها برای تفسیر مجموع داده ها 
• تهیه گزارش برای مدیران و رهبران سازمان برای شناسایی فرصت‌های بالقوه، پیشنهاد اصلاح وضعیت های موجود و تدوین سیاست‌ها

انواع تجزیه و تحلیل داده ها

چهار نوع تجزیه و تحلیل داده بر روی یکدیگر بنا شده اند تا ارزش روزافزونی را برای یک سازمان به ارمغان آورند.

تجزیه و تحلیل توصیفی

این نوع آنالیز اتفاقاتی که در گذشته افتاده است را بررسی کرده و از آن ها نتیجه می گیرد. به طور مثال روی اطلاعاتی مثل درآمد ماهانه، فروش سه ماهه، میزان بازدید سالانه وبسایت و … روندهای سازمان را کشف و بررسی می کند.

تجزیه و تحلیل تشخیصی

در این توع تحلیل با مقایسه مجموعه داده های توصیفی برای شناسایی وابستگی ها و الگوها، دلیل اتفاقات را پیدا می کنند.  این به یک سازمان کمک می کند تا علت یک نتیجه مثبت یا منفی را تعیین کند.

تجزیه و تحلیل پیش بینی

این روش به تحلیل گر کمک می کند با تشخیص تمایلات در تجزیه و تحلیل توصیفی و تشخیصی، نتایج احتمالی را تعیین کند. و اجازه می دهد تا یک سازمان اقدام پیشگیرانه ای انجام دهد، مانند تماس با مشتری که بعید است تمدید قرارداد کند یا هرچیز دیگری.

تجزیه و تحلیل تجویزی

در این روش تحلیل گر می کوشد اقدامات تجاری را انجام دهد. در حالی که این نوع تحلیل ارزش قابل توجهی در توانایی پرداختن به مشکلات احتمالی یا جلو ماندن از روند صنعت دارد، اما اغلب به استفاده از الگوریتم های پیچیده و فن آوری پیشرفته مانند یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ نیاز دارد.

از یک نظرسنجی که روی بیش از 2000 مدیر بازرگانی و مشاور PwC انجام شده، این طور نتیجه گیری شد که سازمان ها تجزیه و تحلیل توصیفی را برای تصمیم گیری آگاهانه و مبتنی بر داده کافی نمی دانند. به همین ترتیب ، تجزیه و تحلیل های تشخیصی و پیش بینی شده به طور فزاینده ای برای سازمان ها مهم هستند.

ابزارهای مورد نیاز دیتا آنالیست

چند ابزار مهم وجود دارد که تحلیلگران داده در کار از آن ها ستفاده می کنند:

• Google Analytics به تحلیلگران کمک می کند تا اطلاعات مشتری ، از جمله روندها و زمینه های تجربه مشتری را که نیاز به بهبود در صفحات فرود یا فراخوان برای اقدام دارند (CTA) ، درک کنند.
•  تحلیلگران از Tableau برای جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می کنند. آنها می توانند داشبورد را با اعضای تیم مختلف ایجاد و به اشتراک بگذارند و تجسم ایجاد کنند
• سیستم Jupyter Notebook   آزمایش کدها را برای تحلیل گران داده ساده می کنند. افراد غیر فنی به دلیل ویژگی علامت گذاری ، طراحی ساده نوت بوک های مشتری را ترجیح می دهند.
• Github بستری برای اشتراک و ساخت پروژه های فنی است. الزامی برای تحلیل گران داده که از برنامه نویسی شی گرا استفاده می کنند.
• AWS S3 یک سیستم ذخیره سازی ابری است. تحلیل گران داده می توانند از آن برای ذخیره و بازیابی مجموعه های داده بزرگ استفاده کنند.

برای این که Data Analyst شوم از کجا باید شروع کنم؟

ابزارهای مختلفی وجود دارد که تحلیلگران داده روز به روز از آنها استفاده می کنند. برخی از تحلیل گران داده از نرم افزار هوش تجاری استفاده می کنند. برخی دیگر ممکن است از زبان ها و ابزارهای برنامه نویسی استفاده کنند که دارای کتابخانه های آماری و تجسمی مختلفی مانند Python ، R ، Excel و Tableau هستند. مهارت های دیگر عبارتند از:

• تفکر خلاق و تحلیلی
• ارتباطات
• کوئری گرفتن از پایگاه داده
• داده کاوی
• تمیز کردن داده ها

آیا کدگذاری برای دیتا آنالیست شدن ضروری است؟

برخی از تحلیل گران داده در زبان های برنامه نویسی تبحر دارند در حالی که دیگران ممکن است از نرم افزار تجزیه و تحلیل یا Excel برای تجزیه و تحلیل داده ها و ارائه بینش استفاده کنند. اینکه کدگذاری برای تحلیل گر داده مورد نیاز است یا خیر ، معمولاً به شغل یا کارفرما بستگی دارد. کارفرمایان ممکن است برنامه نویسی را به عنوان مهارت مورد نیاز تحلیل گران داده در لیست های شغلی ذکر کنند یا نکنند. مهم است که قبل از اقدام به توصیف شغل نگاه کنید و سابقه خود را در نظر بگیرید.

جمع بندی

در این مطلب هر موضوعی که به یک تحلیل گر داده مربوط می شد را مورد بررسی قرار دادیم. اگر هنوز سوالی در ذهن شما باقی مانده که تاس پاسخی برای آن ارائه نکرده است، می‌توانید از بخش نظرات زیر همین پست با ما مطرح کنید. اگر تجربه‌ی مفید یا جالبی در این زمینه دارید نیز می‌توانید با سایر کاربران به اشتراک بگذارید. فراموش نکنید که همواره و  برای تمامی خدمات دیجیتال مارکتینگ می‌توانید روی تاس حساب کنید.