Lo más importante en el análisis de datos son las capacidades empresariales. Siempre que haya trabajado en el campo práctico, comprenderá realmente que el conocimiento empresarial es la base de su análisis. Aprender conocimientos empresariales requiere tiempo para acumularse. El cultivo del conocimiento empresarial superará con creces el aprendizaje de herramientas técnicas. El análisis de datos es en realidad un pensamiento y un resumen más profundos basados en los negocios.
2. Capacidad de pensamiento
Cuando recibimos el informe de datos, todos los datos están justo frente a nosotros y no tomará la iniciativa de decírselo. Esto requiere que derivemos análisis, encontremos patrones, evalúemos rápidamente los atributos clave y los determinantes del problema, formemos nuestras propias ideas únicas y resumamos el informe. El llamado pensamiento profundo, estanco, sin pensamiento lógico, no hay pensamiento analítico.
3. Habilidades de comunicación
El análisis de datos recorre toda la cadena de flujo de trabajo de la empresa. Necesitas afrontar diferentes posiciones y roles. En este momento necesitas buenas habilidades comunicativas y utilizar diferentes lenguajes y expresiones para conseguir lo que deseas. Las habilidades de comunicación son el puente entre los datos y los negocios. Al volver a comunicarse, no se ciña a sus propias opiniones, adopte las opiniones de los demás, especialmente las de personas sabias. Esto puede ayudarnos a reducir la tasa de error y mejorar la precisión del análisis, de modo que nuestro análisis sea más preciso. Sea convincente.
4. Capacidades técnicas
Hemos aprendido Excel, MySql, Python, SPSS y otras tecnologías relacionadas. Si recién se está iniciando en el análisis de datos, Excel es suficiente. Si desea tener una comprensión más profunda, puede aprender Python, R, SPSS, etc. Proporcionan poderosas capacidades de minería y capacidades gráficas. En particular, es muy conveniente para R y Python hacer referencia a sus propias bibliotecas, pero la tecnología también es muy madura.