在数据分析职业的所有技能中

[tanjimajha12]

如果数据分析和见解无法应用于商业环境，那么它就毫无用处。所有大数据分析师都需要对其所经营的业务和领域有深入的了解。领域专业知识可以放大大数据分析师见解的影响力。大数据分析师可以根据其业务专业知识识别相关机会和威胁。以 iPad 的推出为例。当它们推出时，数字出版行业已准备好迎接颠覆。但是，局外人无法意识到可能发生的转变。它需要行业专业知识和联系来开启数字出版时代。领域专家使大数据分析师能够与不同的利益相关者进行有效沟通。考虑建议在工厂车间 法国手机号码列表 增加新员工。当向首席财务官推销时，可以将其定位为营业利润的净增长。可能需要将其重新定位为减少运营主管的质量测试失败。领域专业知识使这些对话变得更容易、更有效。

数据解释
，数据解释是最不寻常的。这是一项将艺术与科学相结合的技能。它需要硬科学和数学的精确性和严谨性，但也需要创造力、独创性和好奇心。在大多数公司中，大多数员工都不了解自己公司的数据。事实上，大多数员工甚至不清楚所有数据在哪里。这些员工通常依赖预先配置的报告和仪表板来获得见解。不幸的是，这种方法很危险。它无法提供数据采集和分析过程的整体视图。这个问题通常因数据系统的碎片化而加剧。随着公司有机增长，不同的数据会融合在一起，造成混乱。然而，通过提出正确的问题，大数据分析师可以开始对原始数据进行适当的探索。正确的问题和发现可以改变一个组织的业务进程。