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Data Science vs. Business Analysis. The data analyst serves as a gatekeeper for an organization's data so stakeholders can understand data and use it to make strategic business decisions. It is a technical role that requires an undergraduate degree or master's degree in analytics, computer modeling, science, or math.
Skilled data analysts are some of the most sought-after professionals in the world. Because the demand is so strong, and the supply of people who can truly do this job well is so limited, data analysts command huge salaries and excellent perks, even at the entry level
An advantage that a data analytics bachelor's degree has over most other degrees is that it will give you good job prospects without the need for a master's degree. With that being said, if you want to also get a master's degree in data analytics then that will also open you up to many more job opportunities.
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Descriptive statistics are statistics that are used to analyze data by describing or describing the data that has been collected as it is without the intention of making generalized conclusions or generalizations. Research conducted on the population (without taking the smapel) will clearly use descriptive statistics in the analysis. But if the research is carried out on the sample, the analysis can use descriptive or inferential statistics. Descriptive statistics can be used when the researcher only wants to describe the sample data, and does not want to make conclusions that apply to the population in which the sample is drawn. Regarding data with descriptive statistics, researchers need to pay attention to the type of data first. If the researcher has discrete data, presenting the data that can be done is to find the absolute frequency, the relative frequency (looking for the percentage), and to find the measure of the central tendency, namely: mode, median and mean.
Descriptive will only describe the state of a symptom that has been recorded through a measuring instrument and then processed according to its function. The results of the processing are then presented in numerical form so as to give the impression that the meaning is easier for anyone who needs information about the presence of these symptoms.
The descriptive statistical function, among others, classifies a variable data based on its respective groups, from the beginning it is not regular and easy to interpret the meaning by people who need information about the state of the variable. In addition, descriptive statistics also serve to present information in such a way that the data generated from the research can be used by others who need it.
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On the basis of the opinions of Bogdan and Biklen and Lincoln and Guba, Sudarwan Danim and Darwis (2003: 263-267) put forward the principles of data analysis in qualitative research as follows:
a. Researchers are the main instrument of data collection and the subject under study is considered to have the same relative position as the researcher. As the main instrument, the researcher conducts interviews with respondents and observes a number of research focus phenomena that appear and occur in the field as they are.
b. The research data collected is descriptive. Researchers collect data and record phenomena that are directly or indirectly related to the research focus. This characteristic has implications for the collected data, which tends to be words or descriptive descriptions, without neglecting data in the form of numbers.
c. The research work process is carried out using an ethical perspective, namely by prioritizing the views and views of the respondents towards the situation they are facing. The researcher minimizes the ethical perspective with the aim of reducing the subjectivity of the collected data.
d. Data and phenomenon verification is done by looking for different or conflicting cases using different methods and subjects.
e. Research activities prioritize process rather than results and research data are analyzed inductively to get the meaning of existing natural conditions. The meaning of the data is carried out by means of an idiographic interpretation in the form of an analysis of the phenomena that have arisen but are not intended to formulate generalizations.
f. Giving meaning is the main basis for understanding the situation, in which the meaning is not only done by the researcher but also based on the shared interpretation with the data source.
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डेटा विश्लेषक उन रिपोर्टों में आंकड़ों के अनुवाद के लिए जिम्मेदार है जिन्हें प्रबंधन आसानी से समझ सकता है। हर व्यवसाय डेटा एकत्र करता है, चाहे वह बिक्री डेटा, बाजार अनुसंधान, रसद या परिवहन लागत हो। डेटा एनालिस्ट का काम उस डेटा को हासिल करना और उसका इस्तेमाल करना है, जिससे कंपनियों को बेहतर कारोबारी फैसले लेने में मदद मिल सके। इसका मतलब यह हो सकता है कि लॉन्च करने के लिए एक नए उत्पाद का मूल्य निर्धारण किया जाए, परिवहन लागत को कम करने के तरीकों को खोजा जाए, समस्याओं को हल किया जाए जो कंपनी के लिए महंगी हैं, या यह निर्धारित करना कि कितने कर्मचारियों को शनिवार को काम करना है।
कार्य वातावरण में विभिन्न प्रकार के डेटा विश्लेषक हैं, जैसे ऑपरेशन एनालिस्ट, मार्केटिंग एनालिस्ट, वित्तीय विश्लेषक आदि।
कर्तव्य:
आंकड़ों की व्याख्या करें, सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करके परिणामों का विश्लेषण करें और चल रही रिपोर्ट प्रदान करें
डेटाबेस, डेटा संग्रह प्रणाली, डेटा विश्लेषण और अन्य रणनीतियों को विकसित और कार्यान्वित करें जो आंकड़ों की दक्षता और गुणवत्ता का अनुकूलन करते हैं
प्राथमिक या द्वितीयक डेटा स्रोतों से डेटा प्राप्त करें और डेटाबेस / डेटा सिस्टम बनाए रखें
जटिल डेटा सेट में रुझानों या पैटर्न की पहचान, विश्लेषण और व्याख्या करें
कोडेड समस्याओं को खोजने और ठीक करने के लिए कंप्यूटर रिपोर्ट, प्रिंटआउट और प्रदर्शन संकेतकों की समीक्षा करके फ़िल्टर और "क्लीन" डेटा
व्यवसाय और सूचना की जरूरतों को प्राथमिकता देने के लिए प्रबंधन के साथ मिलकर काम करें
नई प्रक्रिया सुधार के अवसरों की तलाश करें और उन्हें परिभाषित करें
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डेटा विश्लेषक एक रिपोर्ट में संख्याओं के अनुवाद के लिए जिम्मेदार है जिसे प्रबंधन आसानी से समझ सकता है। हर व्यवसाय डेटा एकत्र करता है, यह बिक्री डेटा, बाजार अनुसंधान, रसद या परिवहन लागत हो। डेटा विश्लेषक का काम कंपनियों को बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेने में मदद करने के लिए उस डेटा का अधिग्रहण और उपयोग करना है। इसका मतलब यह हो सकता है कि लॉन्च करने के लिए एक नए उत्पाद का मूल्य निर्धारण किया जाए, परिवहन लागत को कम करने के तरीके खोजना, एक समस्या को हल करना जो कंपनी को नुकसान पहुंचा रही है, या यह निर्धारित करना कि कितने कर्मचारियों को शनिवार को काम करना है।
कार्य वातावरण में विभिन्न प्रकार के डेटा विश्लेषक हैं, जैसे ऑपरेशन विश्लेषक, विपणन विश्लेषक, वित्तीय विश्लेषक आदि।
कर्तव्य :
आंकड़ों की व्याख्या करें, सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करके परिणामों का विश्लेषण करें, और निरंतर रिपोर्ट प्रदान करें
डेटाबेस, डेटा संग्रह प्रणाली, डेटा विश्लेषण और अन्य रणनीतियों को विकसित और कार्यान्वित करें जो आंकड़ों की दक्षता और गुणवत्ता का अनुकूलन करते हैं
प्राथमिक या द्वितीयक डेटा स्रोतों से डेटा प्राप्त करें और डेटाबेस / डेटा सिस्टम बनाए रखें
जटिल डेटा सेट में रुझानों या पैटर्न की पहचान, विश्लेषण और व्याख्या करें
कोडेड समस्याओं को खोजने और ठीक करने के लिए कंप्यूटर रिपोर्ट, प्रिंटआउट और प्रदर्शन संकेतकों की समीक्षा करके फ़िल्टर और "क्लीन" डेटा
व्यवसाय और सूचना की जरूरतों को प्राथमिकता देने के लिए प्रबंधन के साथ मिलकर काम करें
नई प्रक्रिया सुधार के अवसरों की तलाश करें और उन्हें परिभाषित करें
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अन्य प्रकारों की तुलना में प्रवेश स्तर के डेटा विश्लेषण नौकरियों की सबसे आसान आवश्यकताएं हैं। यह अपेक्षाकृत कम मांग इस तथ्य के कारण है कि अधिकांश कंपनियां इन युवा डेटा विश्लेषकों को पसंद करती हैं कि वे पहले अपने ज्ञान को बढ़ाने पर काम करें और डेटा विश्लेषण तकनीकों की जटिलताओं का अनुभव करना सीखें। जब कोई कंपनी एक एंट्री-लेवल डेटा विश्लेषक को काम पर रखती है, तो कंपनी को पहले से ही पता होता है कि उन्हें कंपनी में अच्छा प्रदर्शन करने के लिए आवश्यक सभी बुनियादी कौशल को युवा विश्लेषक को सिखाना होगा। इस कारण से, कई कंपनियों के पास विशेष प्रशिक्षण कार्यक्रम हैं जो स्पष्ट रूप से उन लोगों के लिए डिज़ाइन किए गए हैं जो डेटा एनालिटिक्स विशेषज्ञों के रूप में काम करना चाहते हैं।
एक शुरुआत के रूप में, एक डेटा विश्लेषक की भूमिकाएं और जिम्मेदारियां सरल और आसान काम के इर्द-गिर्द घूमती हैं, जैसे कि पर्यवेक्षकों और अन्य वरिष्ठ टीमों को अपने मुख्य काम में मदद करने के साथ-साथ अभ्यास और सीखने के लिए कि प्रोग्राम का उपयोग करके डेटा का विश्लेषण कैसे करें। , आदि आप सोच सकते हैं कि एंट्री-लेवल डेटा एनालिस्ट की नौकरी और जिम्मेदारी कुछ आसान है, लेकिन यह वास्तव में नहीं है। क्योंकि डेटा विश्लेषक के रूप में नौकरी की स्थिति के लिए बहुत सारे लोग प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं।
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डेटा विश्लेषक उन रिपोर्टों में आंकड़ों के अनुवाद के लिए जिम्मेदार है जिन्हें प्रबंधन आसानी से समझ सकता है। हर व्यवसाय डेटा एकत्र करता है, चाहे वह बिक्री डेटा, बाजार अनुसंधान, रसद या परिवहन लागत हो। डेटा एनालिस्ट का काम उस डेटा को हासिल करना और उसका इस्तेमाल करना है, जिससे कंपनियों को बेहतर कारोबारी फैसले लेने में मदद मिल सके। इसका मतलब यह हो सकता है कि लॉन्च करने के लिए एक नए उत्पाद का मूल्य निर्धारण किया जाए, परिवहन लागत को कम करने के तरीकों को खोजा जाए, समस्याओं को हल किया जाए जो कंपनियों के लिए महंगा हो, या यह निर्धारित करें कि कितने कर्मचारियों को शनिवार को काम करना है।
व्यवहार में, विभिन्न प्रकार के डेटा विश्लेषक हैं, जैसे ऑपरेशन विश्लेषक, विपणन विश्लेषक, वित्तीय विश्लेषक आदि।
कर्तव्य
आंकड़ों की व्याख्या करें, सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करके परिणामों का विश्लेषण करें और चल रही रिपोर्ट प्रदान करें
डेटाबेस, डेटा संग्रह प्रणाली, डेटा विश्लेषण और अन्य रणनीतियों को विकसित और कार्यान्वित करें जो आंकड़ों की दक्षता और गुणवत्ता का अनुकूलन करते हैं
प्राथमिक या द्वितीयक डेटा स्रोतों से डेटा प्राप्त करें और डेटाबेस / डेटा सिस्टम बनाए रखें
जटिल डेटा सेट में रुझानों या पैटर्न की पहचान, विश्लेषण और व्याख्या करें
कोडेड समस्याओं को खोजने और ठीक करने के लिए कंप्यूटर रिपोर्ट, प्रिंटआउट और प्रदर्शन संकेतकों की समीक्षा करके फ़िल्टर और "क्लीन" डेटा
व्यवसाय और सूचना की जरूरतों को प्राथमिकता देने के लिए प्रबंधन के साथ मिलकर काम करें
नई प्रक्रिया सुधार के अवसरों की तलाश करें और उन्हें परिभाषित करें।
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डेटा विश्लेषक क्षमता हर दिन कई लोगों के लिए बातचीत का विषय है। कुछ लोग मुझसे पूछते हैं, “मैंने केवल एक्सेल का उपयोग करने के बारे में जाना है और जब से मैंने शुरू किया है, तब से विश्लेषणात्मक चार्ट कैसे बनाया जाए। मेरी राय में, डेटा विश्लेषकों को सिर्फ व्यावसायिक डेटा का विश्लेषण करना प्रतीत होता है और मुझे नहीं पता कि मुझे अपने कौशल में सुधार कैसे करना है। "
डेटा विश्लेषण का उपयोग प्राप्त डेटा के माध्यम से उत्पादों, विपणन रणनीतियों और परिचालन रणनीतियों का अनुकूलन करने के लिए किया जाता है। अकेले व्यावसायिक ज्ञान पर्याप्त नहीं है, डेटा का विश्लेषण करने के लिए विभिन्न क्षमताओं में महारत हासिल करना अधिक महत्वपूर्ण है। वर्षों से एक डेटा विश्लेषक के रूप में मेरे अनुभव के आधार पर, मैंने दस कौशल को संक्षेप में प्रस्तुत किया है, जिन्हें एक वरिष्ठ डेटा विश्लेषक द्वारा महारत हासिल करने की आवश्यकता है और एक योग्यता है।
सांख्यिकी: बड़ी संख्या में कानून, नंबर रैंकिंग परीक्षण, प्रतिगमन, अनुमान
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन सॉफ़्टवेयर: एक्सेल, अजगर, अन्य पेशेवर सॉफ़्टवेयर
बिग डेटा प्रोसेसिंग फ्रेमवर्क: Hadoop, तूफान, स्पार्क
डेटाबेस: SQL, MySQL, DB
डेटा वेयरहाउस: एसएसआईएस, एसएसएएस
कृत्रिम होशियारी
मशीन लर्निंग
डेटा माइनिंग क्षमताएं: मतलाब, आर, पायथन
प्रोग्रामिंग भाषाएँ: जावा, पायथन
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डेटा साइंटिस्ट एक ऐसा पेशा है जो अब बिग डेटा के विकास के साथ-साथ विकसित हो रहा है। भले ही उनका एक नाम है जो लगभग डेटा विश्लेषक के समान है, वास्तव में इन दोनों व्यवसायों में एक दूसरे से मतभेद हैं। पूर्वोत्तर में उल्लेख किया है। दोनों के बीच अंतर्निहित अंतर है कि वे डेटा में क्या करते हैं। डेटा विश्लेषकों या डेटा विश्लेषकों को रुझानों की पहचान करने और उन्हें एक ग्राफिक रूप में विकसित करने के लिए बड़े डेटा का विश्लेषण करने का काम सौंपा जाता है जिसे प्रस्तुति में प्रदर्शित किया जाता है। निर्णय लेने में व्यावसायिक क्षेत्र की मदद करने के लिए यह उपयोगी है। जबकि डेटा साइंटिस्ट या डेटा साइंटिस्ट एक जटिल समस्या का समाधान खोजने के लिए विभिन्न तरीकों और एल्गोरिदम का उपयोग करके डेटा विश्लेषण प्रक्रिया करता है।
डेटा वैज्ञानिक प्रोटोटाइप, एल्गोरिदम, भविष्य कहनेवाला मॉडल और कस्टम विश्लेषण का उपयोग करके डेटा मॉडलिंग और उत्पादन के लिए नई प्रक्रियाओं का डिज़ाइन और निर्माण करेंगे। डेटा वैज्ञानिक एक ही समय में कई उपकरणों का उपयोग करके अपरिभाषित डेटा सेट का प्रबंधन कर सकते हैं और अपने स्वयं के स्वचालन प्रणाली और ढांचे का निर्माण कर सकते हैं। संक्षेप में, एक डेटा साइंटिस्ट डेटा का विश्लेषण, प्रक्रिया और मॉडल करेगा और फिर अन्य कंपनियों और संगठनों के लिए कार्य करने योग्य योजना बनाने के लिए परिणामों की व्याख्या करेगा। डेटा साइंस विशेषज्ञ और अल्लुवियम के संस्थापक ड्रू कॉनवे ने डेटा साइंटिस्ट के रूप में एक वेन आरेख बनाया, जिसमें किसी को गणित और सांख्यिकी, हैकिंग कौशल और महत्वपूर्ण विशेषज्ञता का ज्ञान है। इस बीच, डेटा विश्लेषण के लिए गणित और सांख्यिकी में विशेषज्ञता जैसे विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। दोनों के लिए यह भी आवश्यक है कि वे संख्याओं के साथ निर्णय लेने के लिए आवश्यक उपकरण सीखें।
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In analyzing the data, there were several simple steps taken, namely editing, scoring, coding, cleaning, tabulating data, descriptive analysis, and inferential analysis. Later, the results of sample analysis in statistical units are continued to predict population parameters. Meanwhile, the results of population analysis in parameter units have been completed or there is no follow-up
In the data analysis process, researchers need accurate and reliable data. So that it can be used in the research conducted. The key to quantitative data analysis (statistics) is simplification of the data. If you are going to analyze the data, then here are the steps:
- Preparation
Prepare all the data that has been collected, check the completeness or fill in the instruments in data collection.
- Tabulation
If your research uses a questionnaire / questionnaire / test, give a score (rating) according to what you have determined at the beginning of the research method. Give the code to the item that was scored earlier. Changing data, adjusting and modifying it according to the analysis technique to be applied. Usually, interval data will be converted to ordinal data (graded). Then the ordinal (interval) data is transformed into discrete data.
