Proporcionar informes de datos para la empresa.
Los analistas de datos pueden permitir a las empresas comprender claramente la situación actual y el entorno competitivo de la empresa, la evaluación de riesgos y el apoyo a la toma de decisiones, y pueden aprovechar al máximo el valor aportado por big data después de la extracción de datos y. En la pantalla, se puede presentar a Los responsables de la toma de decisiones corporativas recibirán un informe claro, preciso y respaldado por datos.
Por lo tanto, los analistas de big data ya no son simples empleados de TI, sino figuras centrales que pueden participar en la toma de decisiones y el desarrollo corporativo. Además, para las industrias de contenido como las noticias y las publicaciones, lo que es más crítico es que los analistas de datos puedan realizar la función de análisis de datos del consumidor de contenido, que es una función clave que ayuda a las organizaciones de noticias y publicaciones a mejorar el servicio al cliente.
Información ampliada:
Métodos estadísticos que los analistas de datos deben dominar
1. En estadística, la regresión lineal es un método para predecir una variable objetivo ajustando la mejor relación lineal entre variables independientes.
2. La clasificación es una técnica de minería de datos que asigna categorías a colecciones de datos para ayudar a realizar predicciones y análisis más precisos. La clasificación, también denominada a veces árboles de decisión, es uno de varios métodos utilizados para analizar conjuntos de datos muy grandes. Destacan 2 grandes técnicas de clasificación: Regresión logística y análisis discriminante.
3.Métodos de remuestreo. El remuestreo es un método para extraer muestras repetidas de las muestras de datos originales. Este es un método no paramétrico de inferencia estadística. En otras palabras, el método de remuestreo no implica el uso de una tabla de distribución general para calcular aproximadamente p valores de probabilidad.
Enciclopedia Baidu-Analista de datos