我们将介绍分析数据并将其用于业务所需的技能以及有用的资格。请作为业务使用和提高自身技能的参考。曲阜市智程网络科技有限公司

目录

1. 1、数据分析需要什么技能？

1. 1-1. 能够了解待分析问题的背景

2. 1-2. 能够选择合适的分析方法

3. 1-3. 分析数据的利用能力

2. 2. 获得对数据分析有用的资格并提高你的技能

1. 2-1. 统计和数据分析师

2. 2-2. 统计检验

3. 2-3.基础信息技术工程师考试

3. 3.什么是数据分析专家“数据科学家”？

1. 3-1. 什么是数据科学家？

2. 3-2. 帮助数据科学家的资格

4. 4. 在数据分析中，理解问题和利用分析结果很重要。

随着IT的进步，可以收集和积累访问数据和购买数据等各种数据。这些数据在商业场景中非常有用，并且强调“如何利用数据”。为了利用数据，不仅需要收集和积累数据，还需要对数据内容进行分析和处理。

那么数据分析需要哪些技能呢？

本文将向您介绍分析数据并将其用于业务所需的技能，以及您需要具备的资格。请作为业务使用和提高自身技能的参考。

数据分析需要哪些技能？

分析数据并将其用于业务需要以下技能。

能够了解待分析问题的背景

在数据分析中，要正确理解“为什么需要数据分析”。这是因为如果不能正确把握问题本身和数据分析的背景，数据采集方法、预处理、分析方法等分析策略就无法一开始就确定下来。

如果存在多个问题，将进行各种验证以获得更优化的分析结果。企业需要了解公司面临的挑战及其背景，并考虑需要哪些数据来解决挑战并实现其目标。

能够选择正确的分析方法

有许多不同的方法来分析数据。为了获得适合您目的的数据，您必须从这些不同的方法中选择最合适的方法。因此，分析人员需要熟悉分析方法。如果您的数据分析结果不正确，那么能够注意到它们也很重要。

没有数据分析的知识，你不会意识到你的数据分析结果是不正确的，或者你的数据方法不合适。如果得到错误的结果，将会阻碍之后的数据利用。

因此，分析人员对数据分析方法有正确的认识和选择正确方法的能力至关重要。

利用分析数据的能力

进行数据分析是为了使用分析结果来解决问题并实现公司的目标。它只是解决问题的一种方法，所以注意不要针对数据分析本身。

如果分析数据时结果符合预期，则无需对业务策略进行重大更改。但是，如果结果与预期结果有显着差异，则需要重新审视“数据分析中的错误”和“错误的预测或假设”等所有可能性。

在数据分析中，除了能够利用分析结果外，判断数据的正确性并根据得出的结果灵活提出建议的能力也很重要。

获得对数据分析有用的资格并提高您的技能

做数据分析不需要学历，但是通过学历的学习，你将获得数据分析的知识，获得学历也证明了你的能力。因此，学习数据分析技能的人首先应该以资格为目标。

以下是一些为那些想要提高数据分析技能的人推荐的资格。

统计/数据分析师

统计学家/数据分析师是实践教育学院认证的资格，两者都可以通过完成文部科学省认证的函授课程获得。如果您是统计学家，您将参加现代统计实践课程，如果您是数据分析师，您将参加多元分析实践课程。

都是判断数据处理能力的资格，能够获得统计学家资格的现代统计学实践课程尤其适合初学者。由于可以获得统计学相关的基本知识和技能，如果不知道如何进行数据分析学习，建议继续学习现代统计学实践课程。

统计检验

“统计检验”是由统计质量保证促进会进行的检验。统计测试需要统计相关的知识和实践技能，分为4年级到准1年级和1年级5个阶段。

在四年级考试中，需要有关数据和图表的基础知识和运用能力，在三年级考试中，除了四年级的内容外，还需要数据分析的重要概念和解决熟悉问题的能力, 随着等级的提高，题目的范围会扩大，难度也会随之上升。

想要掌握统计分析基础知识的同学，可以从四年级开始尝试。

通过上述统计学家和数据分析师的学习，您可以获得数据分析的基础知识和应用，从而可以根据自己的技能等级获得资格。

另外，在简历中描述资质时，一般都是从二年级以上开始。就业务利用而言，最好以二级收购为目标。

基础信息技术工程师考试

“基础信息处理工程师考试”是由信息技术促进机构（IPA）提供的考试。基础信息技术工程师考试通常由程序员和系统工程师获得，比统计学家更专业。

问题的范围包括利用信息技术的战略规划和提案技术，SQL和编程等开发技术，以及个人信息保护法。可以说，这个资格适合那些旨在全面掌握大数据分析所需的系统开发技术的人。

如果您的目标是获得更多与数据分析相关的知识和技能之外的实际应用技能，建议您继续学习基础信息技术工程师考试。

什么是数据分析专家“数据科学家”？

在现代，数据的利用对于业务的发展是必不可少的。与此同时，擅长数据分析的“数据科学家”也备受关注。

这是数据科学家和有用资格的概述。

什么是数据科学家？

如果你想成为一名数据分析专家，成为一名数据科学家是一种方法。

数据科学是一门关于数据的综合学科。为有效利用大数据，是指数据提取/处理、收集/整合、数据分析，并根据分析结果创造新价值。

换句话说，数据科学家是利用他们的数据科学知识来利用数据并旨在解决业务问题的人。如果您将数据科学与您自己的知识相结合，您将能够在各种业务中使用它，例如营销人员，而无需获得数据科学家的工作。

帮助数据科学家的资格

数据科学家需要更高水平的知识，但不一定需要专业资格。

但是，获得资格可以证明您拥有多少技能。作为数据科学家工作时，它还将帮助您找到工作。

・ 数据科学家的推荐资格

对于数据科学家的活动，推荐以下资格。

・ 开源数据库工程师认证（OSS-DB工程师认证）

・ 甲骨文大师

・ 数据专家考试

・ 应用信息技术工程师考试

· Python3工程师认证数据分析测试

两者都是对专业化程度要求比上述统计人员和统计检验人员更高的资格。具有用于大数据分析的人工智能开发所需的编程知识的人力资源将在任何领域都有用。

理解问题和利用分析结果在数据分析中很重要

在数据分析中，不仅要对手头的数据进行图形化和汇总，而且要正确理解“为什么需要数据分析”，这一点很重要。

如果你正确理解了问题的背景以及解决问题需要什么样的数据，你就可以推导出解决问题的过程。

无需特殊资格即可分析数据。但是，如果您的目标是获得资格作为获得数据分析知识和技能的一种手段，您可以高效、系统地进行数据分析的学习。作为提高技能的一部分，为什么不暂时设定获得与数据分析相关的资格的目标。