不同行業數據分析師的角色和職責
已發表: 2022-12-29現在,人們似乎對科技行業的職業最感興趣。 無論您是一名想弄清楚畢業後該做什麼的學生,還是一名希望做出改變的員工,從事技術行業的工作都不會出錯。 該領域最突出的分支之一是數據分析。
技術部門的工作需求量大且薪水豐厚,但在選擇數據分析職業之前,您需要了解很多事情。 當然,你必須學習基礎知識。 但是怎麼辦?
有許多在線課程和新手訓練營提供您可能需要的編程和數據分析的所有知識。 數據分析師可能會學習 Python 和 SQL 並進一步提高他們的電子表格知識,因為這些是操作數據庫所需的工具。 這足以幫助您獲得入門級數據分析師的工作。
如果您有分析和組織數據的訣竅,那麼數據分析師可能是適合您的工作。 在本文中,我們將討論數據分析師是誰,他們賺多少錢,以及他們做什麼。
誰是數據分析師?
數據分析師負責分析大量數據並尋找趨勢。 他們使用這些信息來幫助他們的公司做出更明智的決策,以實現更好的績效、利潤和增長。
他們還使用各種軟件來完成工作,例如電子表格和 SQL 數據庫軟件。 有很多行業提供數據分析師的工作,數據分析師的具體角色和職責取決於此。
但總的來說,數據分析師必須擅長數字和細節。 他們還應該有很強的表達能力,因為他們的數據應該很好地呈現以幫助他們的公司。
數據分析師能賺多少錢?
數據分析師的工作是高薪的,無論他們有入門級的經驗還是在簡歷上已經有 20 年的經驗。 當然,當數據分析師招聘人員看到候選人有更多經驗時,他們可能會提供更高的薪水。
經驗不足一年的數據分析師年薪約為 46,000 美元,而擁有 19 年及以上經驗的高技能同行年薪可達 89,000 美元。 數據分析師的平均工資約為 64,000 美元。
哪些不同的行業僱用數據分析師,他們的角色和職責是什麼?
正如我們之前提到的,數據分析師的角色和職責在很大程度上取決於他們所從事的行業。以下是一些不同的行業以及數據分析師為每個行業所做的工作:
金融
金融業包括管理資金和獲取資金的公司和公司。 其中的一些例子是銀行、保險公司、對沖基金和私募股權公司。 數據分析師的角色取決於他們在該領域的經驗。
入門級數據分析師將負責製作電子表格模型供銀行家和投資者使用。 投資分析師分析投資並就資產買賣提出建議。 財務分析師將負責分析現金流量並推薦預算和資本結構。 最後,量化分析師將開發模型來管理金融投資組合。

電信
電信公司是處理大量數據的公司,因為他們的訂戶通過其網絡使用大量的文本、電話和社交媒體。
數據分析師在電信公司的工作是從各種來源收集和組織數據。 他們還可以通過在這些數據集中發現欺詐活動來幫助檢測欺詐活動。 電信公司的數據分析師還幫助他們定價、制定個性化計劃或有針對性的報價、執行預測性維護和分配資源。
衛生保健
醫療保健公司由提供醫療保健服務的專業人員組成。 這些公司和設施每天要與大量人員打交道,他們必須記錄和跟踪所有這些患者的數據。 然而,由於患者即使只在一個機構也去看了很多醫生,因此患者記錄是零散的,難以彙編以發現趨勢和進行分析。
醫療保健公司數據分析師的工作是幫助清理、組織和編譯這些數據。 從那裡,他們可以解釋數據並將其呈現給這些公司,以便他們做出更好的決策。
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娛樂
使用數據分析師的娛樂公司是我們非常熟悉的一些。 Netflix、Hulu、Spotify 和 Apple Music 等娛樂流媒體應用程序只是其中的一些示例。 他們通過訂閱者的數據來弄清楚他們喜歡什麼或不喜歡什麼。 他們使用這些信息來提供更多訂閱者想要的內容。
他們還可以使用這些數據來個性化內容,例如 Netflix 的應用內推薦或 Spotify 的個性化播放列表! 這些在他們的營銷和廣告中發揮了重要作用,並產生了客戶滿意度。
運輸
運輸和物流公司也處理大數據。 他們的數據用於道路施工、交通預測和事故預防。 對於他們的公司來說,保持交付速度以及燃料和預算優化非常重要。 如果他們在這些方面做不到,他們就會失去客戶和利潤。
數據分析師使用他們的數據進行預測並提高公司的業務績效。 他們需要這樣做,以便在發生意外事件時保持效率。
零售
零售公司還使用數據分析師來分析他們的數據。 無論是銷售服裝、電子產品還是化妝品,這些公司都會根據客戶購買或瀏覽的內容生成數據分析,如果他們有電子商務門戶的話。
有了這些信息,零售公司就可以了解客戶的偏好,並根據這些偏好調整營銷和廣告策略。 這可以提高客戶滿意度和業務績效。
結論
數據分析師可以為各種各樣的公司工作。 如果你是有特定興趣的人,你可以進入提供它的公司並為他們工作作為他們的數據分析師。 憑藉數據分析師的技能,您可以幫助塑造公司的未來並幫助其改進。
隨著需求的增加,選擇成為一名數據分析師是一個很好的決定。 如果您有組織數據和做出解釋的訣竅,那麼也許這就是您的職業!