データアナリストは何をしますか？

データアナリストは、統計情報の収集、整理、および解釈に関連するさまざまなタスクを実行します。病院で働くアナリストは、百貨店やスーパーマーケットチェーンで働く人とは異なるものに必然的に集中するため、仕事の正確な性質は職業によって多少異なります。ただし、どのような場合でも、この仕事に携わる人々は、異なるビジネス機能に数値を割り当てる方法を探し、効率性、問題領域、および可能な改善を特定する責任があります。

情報編集

データアナリストが行う最も重要なことの1つは、さまざまな情報セットを収集、ソート、および調査することです。これは異なる設定では実際に異なるように見えますが、通常は一定の値を特定のプロセスまたは関数に釘付けにして、時間の経過とともに評価および比較できるようにすることに関連しています。たとえば、食料品店では、特定の従業員が働いているすべての時間と、特定の日、週、さらには時間の利益率をアナリストに収集してもらいたい場合があります。インターネットビジネスでは、顧客がどこから来ているのか、購入にいくら費やしているのか、送料無料のような取引が全体的な利益に影響を与えているのかなど、ハードナンバーを確認する必要があります。

データをコンパイルするために人々が使用できるいくつかの異なる戦略がありますが、通常は3つの普遍的な目標があります。データは、コンテキストから取り出したり、単独で使用したり、他の図と組み合わせて、その整合性を維持できるように、規制、 正規化 、および較正する必要があります。アナリストは通常、コンピューターシステムと複雑な計算アプリケーションを使用して数字を特定しますが、これらのシステムを機能させるための知的ノウハウはまだたくさんあります。

外挿と解釈

情報が収集されると、通常、アナリストはそれが何を意味するかについての結論を導き出し、それを使用する方法について経営幹部を教育する責任があります。たとえば、特定のホリデーシーズンの売上高のハードナンバーを取得することは、それ自体である程度役立ちますが、通常、比較のポイントとして前の年または他のシーズンの数値と比較すると最も価値があります。これらの専門家は、事業主やリーダーが、年ごとまたはさまざまな部門で見たときに、数字の違いが何を意味するのかを理解するのを助けるために呼び出されることもあります。彼らは通常、物事に統計値を割り当てるだけでなく、その意味を説明する専門知識を持っています。

予測と助言責任

一部の企業では、アナリストは、プロジェクトマネージャーとリーダーに、特定のデータポイントを時間の経過とともにどのように変更または改善できるかについて実際にアドバイスする責任を負っています。彼らは多くの場合、数字がなぜそうであるのかを最もよく理解しているものであり、変更を検討するときにそれらを良いリソースにすることができます。たとえば、広告会社が将来のスローガンを設計および計画する方法として、以前のキャンペーンに関する統計的なフィードバックを探すように、患者の待ち時間を改善したい診療所は、遅延の主な理由を特定するようアナリストに依頼する場合があります。

研究および執筆タスク

アドバイザリーの責任は、多くの場合、執筆や研究と密接に関係しています。ほとんどのアナリストは、グラフやチャートに付随する要約書を準備するのに抵抗はありませんが、多くの場合、会社のメモ、プレスリリース、正式なレポートの草案などの追加の執筆タスクも必要になります。アナリストは通常、データベースプログラマーおよび管理者と協力して、システム変更の推奨事項または社内の指導およびトレーニング資料を作成します。

システムの専門知識とトラブルシューティング

アナリストが行う作業のほとんどは、コンピューターとデジタル化された統計ソフトウェアプログラムの助けを借りて完了します。つまり、専門家は当然のことながらある程度の技術的専門知識を必要とします。システムを機能させることが最初の最も重要な部分ですが、通常、ジョブにはプログラムのトラブルシューティングとシステムのセキュリティ対策、および変化するテクノロジーに適応し、複数のプラットフォーム間で最新かつ有用なアップデートを維持する能力も必要です。

仕事の設定の種類

考えられるほぼすべての業界には、少なくともある程度はデータ分析のニーズがあります。まったく同じように、営業、マーケティング、ヘルスケアの分野では、これらの専門家がいつでも最も多くの仕事を利用できる傾向があります。ほとんどの専門家はチームに取り組み、必要に応じて特定のプロジェクトや問題に取り組みます。多くの作業はコンピューターで行われ、収集されるデータの種類に依存する場合がありますが、その多くは自宅またはリモートオフィスから行うことができます。専門家は通常、標準時間で働くことを期待できますが、重要なプロジェクトや迫り来る締め切りは、多くの場合、残業と週末の仕事を必要とする場合があります。

必要なトレーニング

大学教育は、ほとんどの場合、この種の作業に不可欠です。ほとんどの雇用者は、データ分析者に、少なくとも統計学、コンピューターサイエンス、または経営学の学士号を取得することを要求しますが、候補者が関連分野での実務経験も実証できる場合、他のコースワークが受け入れられる場合もあります。最高の有給アナリストと最も成功したアナリストの多くは修士号または博士号を保有しており、これにより専門知識が増し、通常は高給も保証されます。