企业对数据分析师要求多不多，为什么企业都需要数据分析师

随着数据科学和数据分析的出现，每家公司都可以拥有自己的水晶球，这可以深入了解过去，现在和未来。那知道如何组织和阅读这些信息的人，数据分析师，对于所有行业的公司来说都是一个非常宝贵的补充，因为它们帮助董事根据数据和指标做出关键业务决策，而不是盲目的信念，直觉或直觉 - 通常不会像你希望的那样，而企业对数据分析师要求也如此。

今天存在的 90%的数据是在过去几年中创建的，并且以几乎惊人的速度增长。我们现在所做的一切都是数字化的，这种趋势并未即将结束。事实上，在 2020 年，世界将产生比 2011 年多 50 倍的数据，因此整个学科的发展都有助于人们理解它，这一点也就不足为奇了。

随着如此大量的数据生成和存储，数据分析师的需求量很大，被称为 21 世纪最性感的工作。

为什么公司收集数据以及如何对它们有益?

简而言之，收集数据对公司有利，因为分析数据可以带来更好的洞察力和更多的客户。对数据分析师最明显的需求是出于营销部门的目的。CMO 依靠数据分析师提供的见解来创建可实现最多转换的计划。它可以告诉他们应该以何种形式推销他们的倡议。数据允许营销人员创建有针对性的营销活动，做出明智的决策并明智地投入预算，从而实现投资回报率。

数据分析师是公司的眼睛和耳朵，然而，只有当数据海洋不被 “废物数据” 污染时才会出现这种情况，这会导致视力偏差和结果不真实。

企业对数据分析师要求：收集正确的数据并知道如何处理它

由于有这么多公司处理大数据，他们发现自己处于模糊的数据沼泽中，淹没在过多的数据中，这往往是有偏见和不可靠的。因此，清理数据沼泽并将其转变为清晰的数据湖的艰巨任务呈现出来。

这不再是谁在使用大数据的问题 - 每个人都在使用大数据 - 公司需要做的是如何使用它以避免大量的废弃数据。

收集所有可能的数据是没有意义的。拥有明确的数据目标并了解哪些细节与实现这些目标相关是至关重要的; 收集任何东西都是徒劳的，最终会给你带来比解决方案更多的问题。在组织大数据时分配元数据也很重要; 这样，它可以搜索并最终对公司有用，这在跨部门分析数据时尤为重要。

这不是关于收集的数据量，而是关于类型。

存在这样的谬论：AI 是我们所有数据需求的答案，从头到尾管理任务。然而，可能听说过的机器人接管的人类工作相反，数据分析师仍然需要在人工智能进入并执行自己的分析 1 之前加入工作。对 AI 的一个常见误解是，它拥有的数据越多，它就能越多。但重要的是要注意 AI 不会分析所有数据，只分析正确的数据。我们作为人类数据分析师必须做的是确保他们有简单的数据集可以使用，这意味着创建一个尽可能干净的数据湖，以便最终获得最准确的结果。

正如赫芬顿邮报的数字分析师兼作家丹尼尔纽曼所述：“尽管数据量增加，但大多数矿工仍使用与十年前相同规模的数据集。预测模型不需要数百个数据字段; 他们需要强大的数据集和知道如何使用技术来充分利用信息的人。

企业对数据分析师要求其实说多不多说少不少，但是了解这些要求却很重要，我们到底该如何把这些要求运用于实际工作中呢，这就是需要每位数据分析师们自己探索了，毕竟有句话叫师傅领进门，修行在个人，当然，环球网校的小编也祝愿大家的数据分析师行业之路顺利。