تحلیلگر داده (Data Analyst) فردی است که وظیفه جمع‌آوری، پاکسازی و تفسیر دیتا را بر عهده دارد تا با استفاده از نتایج آن بتوانیم به یک سری از سوالات یا مسائل پاسخ بدهیم. تحلیلگران داده می‌توانند در صنعت‌های مختلفی اعم از کسب‌وکارهای مختلف، پزشکی، تجارت، امور مالی، امور قضایی و منصب‌های دولتی کار کنند.
کسب‌وکار باید چه مشتریانی را برای کمپین تبلیغاتی بعدی هدف بگیرد؟ چه گروه سنی‌ای در مقابل این بیماری آسیب‌پذیرتر است؟ چه الگوهای رفتاری‌ای با کلاهبرداری مالی مرتبط است؟
این‌ها سوالاتی هستند که یک تحلیلگر داده می‌تواند در صنعت‌های مختلف و با در اختیار داشتن دیتای لازم، به آن‌ها پاسخ بدهد. در ادامه در مورد تحلیلگر داده، مهارت‌های لازم برای آن و مسیری که باید برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده طی کنید، صحبت خواهیم کرد.
تحلیل داده (Data Analysis) چیست؟
تحلیل داده به فرآیند جمع‌آوری اطلاعات از داده‌ها برای تصمیم‌گیری بهتر گفته می‌شود. این پروسه معمولاً در پنج مرحله زیر عمل می‌کند:
- شناخت داده‌ای که می‌خواهید تحلیلش کنید
- جمع‌آوری داده
- پاکسازی داده جهت آماده‌سازی آن
- تحلیل داده
- تفسیر نتایج تحلیل
تحلیل دیتا بسته به سوالاتی که می‌خواهید به آن‌ها جواب بدهید، می‌تواند انواع مختلفی داشته باشد. تعدادی از مهم‌ترین انواع آن در ادامه آمده است:
- تحلیل توصیفی (Descriptive Analysis): به ما می‌گوید چه اتفاقی افتاده.
- تحلیل تشخیصی (Diagnostic Analysis): به ما می‌گوید آن اتفاق چرا افتاده.
- تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analysis): پیش‌بینی‌های احتمالی در مورد آینده ارائه می‌دهد.
- تحلیل تجویزی (Prescriptive Analysis): توصیه‌های عملی ارائه می‌کند.
وظایف و مسئولیت‌های تحلیلگر داده
تحلیلگر داده شخصی است که وظیفه جمع‌آوری و تفسیر دیتا برای حل یک مشکل مشخص را بر عهده دارد.
بسیاری از تحلیلگران داده به صورت روزانه کارهای زیر را انجام می‌دهند:
- جمع‌آوری دیتا: تحلیلگران معمولاً دیتای لازم را خودشان جمع‌آوری می‌کنند. این کار می‌تواند از طریق برگزار نظرسنجی، ردیابی فعالیت‌های کاربران در سایت و یا خرید دیتا صورت بگیرد.
- پاکسازی دیتا: دیتای خام ممکن است حاوی موارد تکراری، خطا یا موارد پرت باشد. پاکسازی دیتا یعنی حفظ کیفیت دیتا در جداول موجود یا با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی، به گونه‌ای که تفاسیر آن تحت تأثیر قرار نگیرد.
- مدل‌سازی دیتا: در این مرحله یک ساختار برای دیتابیس ایجاد می‌شود. تحلیلگر نوع دیتایی که نیاز دارد را انتخاب می‌کند و نحوه ارتباط بخش‌های مختلف با هم را مشخص می‌کند.
- تفسیر دیتا: تفسیر دیتا یعنی پیدا کردن الگوها یا ترندهای خاص در دیتا که به شما در پاسخ دادن به سوالات موجود کمک می‌کند.
- ارائه: ارائه نتایج یافته‌ها یکی از بخش‌های کلیدی این حرفه است. با استفاده از تصویرسازی و با کمک چارت‌ها، گراف‌ها و نوشتن گزارش، می‌توان نتایج تحلیل را ارائه کرد.
تحلیلگر داده از چه ابزارهایی استفاده می‌کند؟
در طول پروسه تحلیل دیتا، تحلیلگران اغلب از ابزارهای متنوعی برای دقیق‌تر و کارآمدتر کردن نتایج کار خود استفاده می‌کنند. برخی از معمول‌ترین ابزارها در حوزه تحلیل داده در ادامه آمده است:
- Microsoft Excel
- Google Sheets
- SQL
- Tableau
- زبان برنامه‌نویسی R و پایتون
- SAS
- Microsoft Power BI
- Jupyter Notebooks
انواع تحلیلگران داده
تکنولوژی با سرعت بالایی در حال پیشرفت است و هم‌زمان با آن، انواع اطلاعات و دیتایی که می‌توانیم جمع‌آوری و تحلیل کنیم، گسترش می‌یابد. به همین خاطر است که تقریباً در تمامی صنعت‌ها امکان جمع‌آوری و تحلیل داده وجود دارد. از عدالت جنایی گرفته تا مد و فشن، غذا، تکنولوژی و تجارت، در همه‌ی این صنعت‌ها از تحلیل داده استفاده می‌شود.
تحلیلگران داده که در صنعت‌های مختلف فعالیت می‌کنند، ممکن است عناوین زیر را داشته باشند:
- تحلیلگر پزشکی و مراقبت‌های بهداشتی
- تحلیلگر بازار
- تحلیلگر تجارت
- تحلیلگر هوش تجاری
چطور یک تحلیلگر داده شویم؟
مسیرهای زیادی برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده وجود دارد. فرقی نمی‌کند که تازه از دانشگاه فارغ‌التحصیل شده‌اید یا به دنبال تغییر شغل هستید، اولین قدم برای شما ارزیابی مهارت‌ها و یاد گرفتن مهارت‌های جدیدی است که به آن‌ها نیاز دارید.
مهارت‌های فنی مورد نیاز برای تحلیگر داده
- ابزارهای دیتابیس: همه تحلیلگران داده باید با Microsoft Excel و SQL آشنایی داشته باشند. نرم‌افزار Excel تقریباً در تمامی صنعت‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. با این حال SQL می‌تواند دیتاهای بزرگ‌تر را مدیریت کند و یکی از ابزارهای ضروری در تحلیل داده است.
- زبان‌های برنامه‌نویسی: یادگیری زبان‌های برنامه‌نویسی آماری مثل پایتون و R به شما کمک می‌کند تا مجموعه‌های بزرگی از دیتا را مدیریت کنید و معادلات پیچیده را اجرا کنید. این دو زبان در حوزه تحلیل داده بسیار رایج‌اند. اما بهتر است قبل از شروع یادگیری، ببینید که در حوزه‌ای که می‌خواهید فعالیت کنید، چه زبان یا زبان‌هایی مورد استفاده قرار می‌گیرد.
- تجسم داده‌ها (Data Visualization): توانایی ارائه یافته‌ها به شیوه‌ای واضح و قانع‌کننده یکی از مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر موفق است. باید اطلاعات را به گونه‌ای ارائه دهید تا همکاران، کارفرما و ذی‌نفعان همگی بتوانند آن‌ها را درک کنند. ابزارهای Tableau، Jupyter Notebook و Excel از بهترین‌ها برای تبدیل اطلاعات به تصویر به شمار می‌آیند.
- آمار و ریاضی: آشنایی با مفاهیم و نحوه کار ابزارهای داده می‌تواند کمک زیادی به کار شما کند. داشتن درک کامل از آمار و ریاضیات به شما در تصمیم‌گیری برای استفاده از بهترین ابزار موجود کمک می‌کند. ضمن این که توانایی بیشتری برای پیدا کردن خطا در داده‌ها خواهید داشت و نتایج را نیز بهتر درک می‌کنید.
مهارت‌های مورد نیاز برای تحلیلگر داده در محل کار
- حل مسئله: یک تحلیلگر داده باید درک خوبی از سوالات مطرح شده و مسائلی که باید حل شوند، داشته باشد. آن‌ها همچنین باید توانایی پیدا کردن الگوها یا ترندهایی که ممکن است جواب مسئله باشد را داشته باشند. داشتن مهارت‌های تفکر نقادانه به شما این امکان را می‌دهد که بر روی انوع درست دیتا تمرکز کنید، بهترین روش‌های تحلیل را برگزینید و شکاف‌های کار خود را پیدا کنید.
- ارتباط: توانایی انتقال ایده‌ها به دیگر افراد برای یک تحلیلگر داده ضروری است. یک تحلیلگر داده باید مهارت‌های نوشتاری و گفتاری قدرتمندی داشته باشد تا بتواند با همکاران و ذی‌نفعان ارتباط برقرار کند.
- دانش از صنعت: ممکن است شما در صنعت پزشکی، تجارت، امور مالی یا صنعت‌های دیگر فعال باشید. داشتن شناخت و دانش از صنعتی که در آن کار می‌کنید، می‌تواند برگ برنده‌ای برای شما باشد. اگر می‌خواهید وارد صنعت جدیدی شوید، بهتر است وقت بگذارید و اخبار آن صنعت را دنبال کنید، یا این که کتابی در مورد آن بخوانید. این کارها می‌تواند شما را با مشکلات اصلی و ترندهای موجود در آن صنعت آشنا کند.
راه‌های تبدیل شدن به تحلیلگر داده
داشتن مهارت‌هایی که تا اینجا مطرح کردیم، برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده ضروری است. در ادامه در مورد راه‌هایی صحبت می‌کنیم که از طریق آن‌ها می‌توانید به عنوان یک تحلیلگر داده مشغول به کار شوید:
- دریافت گواهی رسمی: کورس‌های حرفه‌ای بسیار زیادی وجود دارد که نیاز به هیچ پیش‌زمینه‌ای هم ندارند. در آن‌ها به صورت مبتدی تا حرفه‌ای، با ابزارهای لازم مثل SQL آشنا می‌شوید و همچنین در مورد آمار نیز می‌آموزید. در وبسایت‌هایی نظیر کورسرا می‌توانید اینگونه کورس‌ها را پیدا کنید.
- مدرک لیسانس: اداره آمار کار آمریکا مدرک لیسانس را برای مشاغلی که شامل تحلیل داده هستند، توصیه می‌کند. برای ورود به این حوزه می‌توانید در رشته‌هایی نظیر آمار، ریاضیات و علوم کامپیوتر تحصیل کنید. داشتن مدرک دانشگاهی در این حوزه می‌تواند کمک زیادی به شما بکند.
- خودآموز: اگر نمی‌خواهید در کلاس‌ها شرکت کنید یا به دانشگاه بروید، امکان یادگیری این مهارت‌ها به صورت خودآموز نیز وجود دارد. می‌توانید با خواندن کتاب‌های لازم در این زمینه، کار یادگیری را آغاز کنید. فهرستی از کتاب‌هایی که می‌تواند در این زمینه به شما کمک کند، در این مقاله آمده است.