Isi kandungan:
- Mengapa Menjadi Penganalisis Data?
- Ganjaran Menjadi Penganalisis Data
- Apa yang Dilakukan Penganalisis Data?
- Bagaimana Menjadi Penganalisis Data
Spiral Data: Imej Domain Awam
Wikimedia Commons
Saya bekerja selama sepuluh tahun sebagai Penganalisis dan Pengurus Data Kerajaan. Walaupun tidak selalu menjadi pekerjaan yang paling menarik di dunia, ia berpendapatan lumayan, selamat dan berbeza-beza secara mengejutkan, dan jika anda mempunyai fikiran logik dan ingin tahu untuk melihat bagaimana dan mengapa sesuatu berfungsi di dunia korporat, prospek anda dapat sangat baik memang. Sebagai penganalisis data, anda juga akan dapat berpindah ke bidang lain seiring dengan berkembangnya pengetahuan dan kemahiran anda, dan analisis data memasuki bidang pengaturcaraan, analisis dan pengurusan perniagaan yang lebih besar, sehingga pengalaman anda dapat membawa anda ke puncak.
Mengapa Menjadi Penganalisis Data?
Persaingan lebih rendah dalam pekerjaan yang melibatkan penggunaan matematik dan statistik, hanya kerana sebilangan kecil orang mempunyai hubungan yang sebenarnya dengan bidang subjek, dan orang yang mempunyai standard kemahiran yang diperlukan adalah agak jarang. Ini boleh menjadi dorongan atau boleh menjadi peringatan. Saya bekerjasama dengan banyak penganalisis data yang tidak dapat memahami manipulasi peratusan sederhana dan teknik statistik asas. Ini membuat mereka agak tidak senang dalam pekerjaan mereka, dan tentunya mereka tidak mungkin naik di atas tahap terendah dari segi kerjaya.
Tetapi jika anda adalah seorang matematik jagoan; jika anda mendapat komputer pertama anda semasa kecil dan terus berusaha memahami cara memprogram dalam kod mesin; jika anda mendapati diri anda menjerit pada akhbar yang popular dan iklan di TV untuk misunderstanding- again- apa yang ia benar-benar bermakna untuk mengatakan bahawa 6 daripada 10 wanita lebih suka kucing (yang wanita? Bagaimana besar adalah sampel? Bagaimanakah soalan dirangka dan melakukan ia memberikan jawapan kepada jawapan positif atau negatif?) maka anda mungkin boleh membuat penganalisis data yang sangat baik, dan anda mungkin sangat berjaya dalam kerjaya yang anda pilih.
Ganjaran Menjadi Penganalisis Data
Bagi seseorang yang ingin tahu, logik, sangat berhitung, dan yang paling penting ingin berkongsi pengetahuannya , analisis data boleh sangat bermanfaat. Kepuasan untuk mengumpulkan semua data yang berbeza bersama-sama, menganalisisnya dan memanipulasinya sehingga anda yakin ia memberikan model yang paling tepat dan mudah diakses dari dunia nyata boleh menjadi sangat memuaskan. Orang yang anda bekerjasama mungkin mempunyai kepandaian di atas rata-rata dan sangat profesional. Anda akan bekerja dalam satu set garis panduan korporat yang diiktiraf, dan tentu saja peraturan statistik, tetapi anda juga akan banyak bekerja tanpa pengawasan, dan mempunyai banyak ruang untuk kreativiti statistik anda sendiri - selalunya anda bergantung kepada anda untuk mengetahui kaedah analisis terbaik, dan selalunya bergantung kepada anda untuk mengetahui bagaimana menyampaikan penemuan anda kepada rakan sekerja, pengurusan, dan organisasi yang bekerja dengan syarikat anda. Anda perlu fokus dan sangat 'bermain bola', dan anda perlu mempunyai kemahiran orang yang baik kerana anda sering perlu bercakap dengan banyak orang dan menghadiri banyak perjumpaan untuk mendapatkan data yang anda perlukan.
Ganjaran kewangan mungkin bukan barang legenda, tetapi mereka jauh di atas rata-rata, dan anda akan mempunyai kemahiran untuk berjaya memohon pelbagai pekerjaan, dari pengaturcara hingga jawatan pengurus. Di UK, dalam tiga bulan menjelang akhir Mei 2012, 90% pekerjaan dalam analisis data membayar lebih dari £ 23,000, dan 10% membayar lebih dari £ 57,000. Di AS, purata bagi penganalisis data perniagaan adalah sekitar $ 50,000 hingga $ 60,000. Kedudukan pengurus atasan tentu akan membayar lebih tinggi daripada purata ini. (Sumber: IT Jobs Watch (UK) dan Gaji (AS).
Apa yang Dilakukan Penganalisis Data?
Mengumpul data. Data berasal dari seratus sumber yang berbeza: data dalam bentuk mentah pada pangkalan data komputer, atau anda mungkin mengambil tinjauan dari pelanggan, atau menggunakan data untuk perbandingan dari syarikat besar lain. Sekiranya anda menyiapkan laporan, anda perlu mengumpulkan semua data anda, dan menjadikannya bermakna dan dapat difahami oleh mereka yang tidak semestinya logik atau matematik, jadi semasa anda mengumpulkan data, anda perlu mengetahui di mana ia akan pergi sesuai - sebagai contoh, jika anda melaporkan jumlah 16 tahun di daerah anda yang melanjutkan pelajaran ke bandar anda, serta data asas anda juga memerlukan data perbandingan dari bandar lain, dan mungkin perkara-perkara seperti tahap pendapatan bagi setiap kumpulan, tahap pengangguran di kawasan itu, berapa jumlah 16-tahun kanak-kanak di sana sehingga anda dapat mengira peratusannya,berapa banyak yang melakukan perkara lain sebagai gantinya… senarai itu berterusan. Data apa yang anda kumpulkan bergantung pada tujuan laporan Anda, dan selalunya bergantung kepada inisiatif anda sendiri untuk melihat corak dan alasan dalam data yang anda kumpulkan sehingga anda dapat menampilkan bukan hanya data mentah tetapi memberikan beberapa petunjuk mengenai apa data tersebut bermaksud .
Memanipulasi dan menganalisis data. Dengan 'memanipulasi' saya tidak bermaksud dengan cara yang tidak jujur, tetapi data mentah tidak pernah bermakna. Sekiranya anda mendapati bahawa 1000 kanak-kanak berusia 16 tahun pergi dari sekolah untuk melanjutkan pelajaran, ini tidak bermakna sehingga anda mengetahui berapa banyak orang berusia 16 tahun di bandar ini secara keseluruhan. Katakan ia 10,000. Oleh itu, anda sekarang tahu bahawa 10% daripada kanak-kanak berusia 16 tahun melakukan pendidikan lanjutan di bandar anda. Bagaimana ini boleh dibandingkan dengan bandar di jalan raya? Katakan anda mendapati bahawa 2000 daripada mereka yang berusia 16 tahun melanjutkan pelajaran, dan mereka mempunyai keseluruhan populasi yang serupa, jadi itu bermakna bahawa 20% daripada mereka yang berusia 16 tahun melanjutkan pelajaran ke FE. Nah, sekarang anda harus bertanya mengapa peratusan anda begitu rendah berbanding dengan peratusan mereka. Anda mungkin ingin melihat jumlah dan reputasi kolej di kedua-dua bandar, atau tahap kekayaan dan kemiskinan,dan bandingkan peratusan yang berbeza untuk setiap kumpulan berbeza yang anda kaji.
Pengaturcaraan. Untuk dapat mengetahui data dan kemudian menganalisisnya, anda pasti memerlukan beberapa kemahiran pengaturcaraan. Walaupun anda hanya menggunakan spreadsheet Excel, anda perlu mengetahui beberapa Visual Basic for Applications (VBA) untuk dapat menggunakan beberapa teknik yang akan mengubah baris nombor menjadi data yang bermakna. Anda mungkin harus menyoal siasat pangkalan data, dan kerana anda akan menyelami data yang ada di dalamnya, anda mungkin perlu membuat kod atau mengekodkan semula bahagiannya untuk meyakinkannya agar melepaskan rahsia. Sekiranya anda memulakan tugas sebagai pelatih atau peringkat permulaan, anda mungkin diberi sedikit kelonggaran dan latihan dalam hal ini, tetapi kebanyakan syarikat akan mengharapkan anda untuk mencapai tahap tertentu dan sekurang-kurangnya memiliki pengetahuan asas mengenai pengaturcaraan.
Penulisan Laporan. Penganalisis Data mesti dapat menyampaikan penemuan mereka, sama ada dalam laporan tahap rendah kepada rakan sekerja yang duduk di sebelah anda supaya dia dapat menggunakan penemuan anda dalam laporannya sendiri, atau sama ada laporan peringkat tinggi kepada pasukan pengurusan supaya mereka dapat merancang dasar masa depan. Laporan mesti jelas, tidak jelas, dan hampir selalu merangkumi elemen grafik seperti grafik agar data dapat diakses semudah mungkin.
Jaminan Kualiti. Sebagai Penganalisis Data, anda akan mendapat wawasan yang tak tertandingi mengenai cara kerja syarikat anda, baik di bidang di mana ia unggul dan bidang di mana ia dapat melakukannya dengan lebih baik. Anda mungkin mendapati diri anda mengerjakan projek Jaminan Kualiti atau Peningkatan, dan ini boleh menjadi bahagian pekerjaan anda yang sangat kreatif dan bervariasi, dan bermanfaat juga, jika salah satu projek anda membawa kejayaan syarikat.
Kewangan. Banyak laporan anda akan mempunyai elemen kewangan walaupun anda tidak bekerja secara langsung dengan data kewangan korporat. Analisis data sering diarahkan untuk mencari kesalahan (dan memperbaiki!) Atau peningkatan, atau keduanya - dan kedua-dua masalah dan penambahbaikan menelan belanja. Analisis data juga berkaitan dengan penjimatan wang dan memperbaiki kewangan syarikat, tetapi bagaimanapun, penganalisis berurusan dengan banyak data kewangan.
Mesyuarat, Pembentangan dan Persidangan. Walaupun anda seorang pemula yang rendah dalam pasukan, anda perlu menghadiri perjumpaan dan kedua-duanya mendengar dan memberi persembahan. Nasib baik, pendek dan ringkas selalu lebih baik. Semua orang sibuk, dan semua yang mereka mahukan adalah data dan mungkin beberapa idea anda mengenai maksud data ini. Tidak perlu gementar, itu hanya laporan dalam bentuk lisan dan anda boleh menggunakan pemberian supaya orang melihatnya dan bukannya anda .
Kerja Teknikal. Sebagai seseorang yang menggunakan komputer sepanjang hari dan menguasai matematik dan teknologi, kemahiran anda selalunya akan dipinjam secara tidak rasmi oleh jabatan lain — pastinya jika anda bekerja untuk syarikat yang lebih kecil — dan anda mungkin mendapati bahawa setiap kali jabatan IT itu mereka mungkin meminta penganalisis data untuk memberi bantuan. Sekiranya anda mempunyai masa, ini selalu menjadi perkara yang baik, bukan hanya untuk semangat berpasukan dan hubungan antara jabatan, tetapi juga untuk menambah hubungan dan kemahiran anda sendiri.
Bagaimana Menjadi Penganalisis Data
Oleh itu, anda dijual dengan idea untuk menjadi penganalisis data. Di mana anda bermula? Sebelum anda melamar jawatan, pastikan anda mempunyai bukti keterampilan. Sekiranya anda mempunyai kelayakan matematik atau statistik sudah bagus, tetapi anda mempunyai bukti bahawa anda mempunyai tali lain. Mendaftar ke program pengaturcaraan, matematik dan statistik di sekolah malam akan kelihatan sangat baik pada CV anda (selagi anda tidak berhenti!); cari jalan keluar di excel dan VBA, dan seberapa banyak aplikasi perisian dan bahasa pengaturcaraan lain yang anda boleh, sehingga jika bakal majikan memutuskan untuk membuat ujian dan mengemukakan soalan teknikal semasa temu ramah, anda akan mendapat kelebihan.
Dapatkan, atau sekurang-kurangnya mula berusaha, kelayakan profesional. Terdapat banyak pilihan yang boleh anda pilih — ada kelayakan profesional yang tersedia dalam statistik, perniagaan, dan analisis data dari institusi yang sangat terkenal, dan sebilangan persatuan dan serikat yang akan memberikan nasihat mendalam untuk membantu anda memulakan atau mengembangkan karier anda.
Walaupun anda mempunyai sedikit atau tidak ada kelayakan yang relevan dan sedikit pengalaman, anda mungkin berjaya melamar jawatan sebagai penganalisis data, atau dapat memperoleh jawatan di kawasan yang berkaitan jika anda bertujuan untuk pekerjaan pelatih atau peringkat permulaan. Cari cara anda sendiri untuk menimba pengalaman — tunjukkan diri anda sebagai seorang yang pintar dan inovatif dalam pekerjaan walaupun anda hanya seorang kerani fail sekarang, dan sukarela untuk membantu, atau memulakan, projek yang bertujuan untuk meningkatkan perniagaan, walaupun hanya meletakkan fail (sama ada sebenar atau berasaskan komputer) mengikut urutan. Mempunyai projek di luar kerja juga tidak ternilai — mungkin merancang laman web dan memberikannya ciri interaktif - tidak semestinya berjaya secara konvensional atau bahkan menarik pengunjung sama sekali, itu adalah pameran anda yang dapat anda gunakan untuk menunjukkan kepada bakal majikan untuk tunjukkan kemahiran dan minat anda.Semasa anda merancang, fikirkan 'perniagaan' dan 'fungsi'. Web, reka bentuk, perniagaan, matematik, statistik dan pengaturcaraan saling menyatukan, jadi pelajari sebanyak mungkin mengenai setiap bidang ini dan fikirkan bagaimana anda dapat menunjukkan pengalaman dan pengetahuan anda. Sekiranya ini menarik bagi anda, mulailah dengan mempelajari HTML dan lihat apakah anda dapat menggunakan Dreamweaver dan Photoshop — mereka sangat mahal untuk dibeli, tetapi kolej tempatan anda mungkin melakukan kursus sekolah malam yang akan memberi anda pengajaran dan akses ke perisian.mulakan dengan belajar HTML dan lihat apakah anda dapat menggunakan Dreamweaver dan Photoshop — sangat mahal untuk dibeli, tetapi kolej tempatan anda mungkin melakukan kursus sekolah malam yang akan memberi anda arahan dan akses kepada perisian.mulakan dengan belajar HTML dan lihat apakah anda dapat menggunakan Dreamweaver dan Photoshop — sangat mahal untuk dibeli, tetapi kolej tempatan anda mungkin akan mengikuti kursus sekolah malam yang akan memberi anda arahan dan akses kepada perisian.
Sumber:
Institut Analisis Perniagaan Antarabangsa
© 2012 Redberry Sky