数据分析师需要理解哪些数据
数据分析这门职业很早就有,只不过随着大数据时代的到来,越来越多的企业开始重视数据资产,优秀的数据分析师也随之成为最热门的工作职位。
每个行业都有特定的数据类型,以下是各个行业中一些常见的数据形式,数据分析师需要根据相应的模型和数据类型进行各类分析。
业务类数据:当前,很多企业都在利用数据进行商业决策,通过对业务数据进行分析,可以有效改善企业运营效率、库存问题、产品、客户忠诚度等等诸多问题。
电子商务类数据:电子商务网站会采集大量的用户行为数据,如浏览、购买等,通过这些数据,数据分析师可以帮助电子商务网站改善用户体验、探寻行业发展趋势或研发新的产品。
财务类数据:在金融行业,账户、信贷、借记交易等财务数据对于企业运营来说至关重要。对于这一领域的数据分析师来说,安全、合规性、欺诈检测将是主要关注的问题。
政府数据:大数据有助于帮助政府制定决策、监测大众满意度,同金融行业一样,数据的安全和合规也是该行业的数据分析师最为关注的问题。
科学数据:借助于现有的科技技术,科学家们可以更方便的收集和分享实验室数据,而数据分析师可以帮助科学家们更好的完成数据分析。
社交类数据:利用社交网络数据,可以更好的进行精准营销,通过对帖子、推文、博客和其他社交数据进行分析,可以有效改善用户服务和体验。
医疗数据:几乎所有卫生保健机构都会针对电子医疗数据进行记录,数据分析师可以基于这些数据,帮助医疗机构改善卫生服务,并发现那些潜在隐患。
电信数据:如今,电子产品都在收集用户数据,这些数据需要存储、管理、维护和分析。通过这些数据,分析师们可以帮助企业更好的了解用户需求,提高用户体验。
其他类型数据:比如政治、公益事业、智能家电等,可以说,没有任何一个行业可以免受大数据冲击。
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