Data Analyst là những cá nhân chịu trách nhiệm trong việc thu thập, tổ chức và diễn giải dữ liệu nhằm trả lời các câu hỏi hoặc giải quyết các vấn đề của doanh nghiệp, tổ chức. Chúng ta có thể bắt gặp họ trong hầu hết các lĩnh vực ngày nay, bao gồm kinh doanh, tài chính, công lý hình sự, khoa học và y học,…
Trong bài viết này, hãy cùng UniTrain khám phá những kỹ năng cần thiết của một Data Analyst trong môi trường đầy năng động của năm 2024 nhé.
Vai trò của một Data Analyst trong năm 2024
Data Analyst có vai trò cực kỳ quan trọng trong quá trình đưa ra quyết định trong các doanh nghiệp. Bằng cách tìm và phân tính những “insight” từ thị trường nhanh chóng và kịp thời, Data Analyst có thể giúp các tổ chức:
– Phát hiện cơ hội: Việc phân tích dữ liệu về thị trường, hành vi khách hàng và dữ liệu kinh doanh giúp các doanh nghiệp tìm thấy cơ hội để cải thiện, phát triển và có được những ý tưởng mới.
– Kiểm soát rủi ro: Bằng cách phát hiện xu hướng hay những điểm khác thường từ dữ liệu, Data Analyst giúp các doanh nghiệp dự đoán và kiểm soát những rủi ro tiềm tàng.
– Tối ưu hoá quy trình: Các thông tin dựa trên dữ liệu giúp tối ưu hóa việc thiết kế và thực thi các quy trình.
Kỹ năng của một Data Analyst trong năm 2024
1. Làm sạch và xử lý dữ liệu:
– Đảm bảo chất lượng dữ liệu: Data Analyst giúp đảm bảo chất lượng của dữ liệu bằng cách xử lý các giá trị bị thiếu, giá trị ngoại lệ và không nhất quán.
– Biến đổi dữ liệu: Biến đổi dữ liệu thô thành định dạng phù hợp cho quá trình phân tích, bao gồm chuẩn hóa (nomalize data), tiêu chuẩn hóa (standardize data) và tính toán các chỉ số liên quan.
2. Khám phá dữ liệu:
– Phương pháp EDA: Sử dụng các công cụ thống kê và trực quan hóa để phân tích dữ liệu, phát hiện xu hướng và kết quả.
– Feature Engineering: Xác định và thiết kế các tính năng logic để cải thiện việc xử lý dữ liệu và hiệu suất của mô hình phân tích.
3. Phân tích thống kê:
– Kiểm định giả thuyết: Thiết kế và tiến hành các thử nghiệm thống kê để xác thực giả thuyết và rút ra kết luận dựa trên thực nghiệm.
– Phân tích hồi quy: Sử dụng các mô hình hồi quy để hiểu và dự đoán mối quan hệ giữa các biến.
4. Trực quan hóa dữ liệu:
– Truyền đạt thông tin dựa trên dữ liệu: Tạo các biểu đồ, đồ thị và dashboard trực quan để chia sẻ kết quả báo cáo với stakeholders.
5. Báo cáo:
– Tạo báo cáo: Tạo báo cáo tổng hợp các kết quả, xu hướng và những thông tin hữu ích để hỗ trợ quá trình đưa ra quyết định.
– Báo cáo tự động: Triển khai hệ thống báo cáo tự động để tạo điều kiện cho việc báo cáo định kỳ và phát hiện xu hướng kịp thời.
Xem thêm:
Kỹ năng và xu hướng nghề nghiệp năm 2024
Các chỉ số quan trọng trong phân tích dữ liệu nhân sự
