Figura 1: Mapa conceptual del análisis de datos
En primer lugar, técnicas de análisis comunes:
El análisis y el procesamiento de datos en sí es un campo muy amplio con muchas técnicas analíticas. métodos y técnicas. Las siguientes son algunas técnicas de análisis de datos comúnmente utilizadas.
Conceptos básicos de la estadística matemática:
Antes de realizar un análisis de datos, es necesario dominar algunos métodos y principios de la estadística matemática. Por ejemplo, comprenda los tipos de datos y las características de varios tipos de datos. Durante el procesamiento de datos, los métodos aplicables a tipos de datos inaccesibles también varían. Debido a que el propósito de nuestro análisis de datos es sacar algunas conclusiones analizando los datos, también necesitamos comprender el significado detrás de algunas características estadísticas de los datos. Por ejemplo, cuando utilizamos IBM SPSS para analizar datos estadísticamente, necesitamos saber el significado de los indicadores de significancia en los resultados del análisis.
Principios de la base de datos y conocimientos relacionados:
En el análisis de datos, en la mayoría de los casos, no hay una pequeña cantidad de datos para procesar. Especialmente hoy en día, cuando la tecnología de big data se utiliza ampliamente, el uso de bases de datos es una parte indispensable del proceso de análisis de datos. El trabajo que realizan muchos analistas de datos consiste en clasificar datos sin procesar, realizar varias divisiones y resúmenes, pasar por el análisis y finalmente formar un informe de análisis completo. Incluso si en muchos casos no necesita organizar los datos originales usted mismo, tener conocimiento de los principios de las bases de datos y conocimientos relacionados, así como ciertas habilidades de codificación, definitivamente hará que su trabajo sea aún mejor.
Competente en el uso de Excel, estadísticas de IBM SPSS y otro software de análisis de datos;
En el análisis de datos, a menudo necesitamos la ayuda de un software informático. Después de todo, las capacidades de procesamiento de datos del cerebro humano son muy inferiores a las de los programas informáticos. Excel es el software de oficina de Microsoft.
Uno de los componentes de Office. Al ser uno de los programas de oficina más comunes, las funciones que utilizamos en Excel son sólo la punta del iceberg. Además de crear hojas de cálculo normales, Excel también tiene muchos escenarios de aplicación avanzados. Por ejemplo, la función de pivote de datos puede convertir un conjunto de datos en muchas tablas que satisfagan diferentes necesidades de análisis a través de una función de pivote de datos, de modo que los datos se puedan analizar desde múltiples ángulos. Pero cuando necesitamos un análisis estadístico profesional, necesitamos utilizar software más profesional para ayudar, como IBM.
Estadísticas SPSS.
2. Software de análisis de uso común
Además de las técnicas de análisis comunes mencionadas anteriormente, un software de análisis útil y potente también puede hacer que Los analistas de datos obtienen el doble de resultados con la mitad de esfuerzo. Aunque Excel es muy utilizado y tiene funciones muy potentes, cuando queremos realizar análisis estadísticos sobre una gran cantidad de datos, Excel no podrá hacerlo. En este momento, necesitamos utilizar un software estadístico más profesional: IBM.
¿Estadísticas de SPSS? . El estatus de SPSS en el campo del análisis de datos es evidente.
Figura 2: Interfaz de datos de SPSS Con las estadísticas de SPSS, puede:
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Resumen
Dominar las habilidades de análisis de datos y la competencia en el uso de software de análisis de datos son las dos competencias principales de los analistas de datos. Si desea convertirse en un excelente analista de datos, puede comenzar dominando los métodos comunes de análisis de datos y el software SPSS.