數據分析是指對數據進行詳細研究和總結的過程，以提取有用的信息并形成結論。數據分析與數據挖掘密切相關，但數據挖掘傾向于關注較大的數據集，較少關注推理，往往采用最初為另一個不同目的采集的數據。下面就讓小編為大家介紹數據分析師的價值體現在哪些地方。

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數據分析師的價值體現在哪些地方

      數據分析師的價值體現在哪些地方

一，在于對行業知識和常識的深度理解，對信息流通渠道的高度敏感。

       這需要廣泛閱讀和自我檢驗。因為Causal relation并不好用統計學知識得到，很容易犯錯；專業知識和常識才能保證不會犯傻瓜錯誤。

二，幫助企業和項目搭建自動化的數據pipeline。

       一來需要分析師要有能力搞data source，另外這也需要他有以數據驅動的IT架構的設計能力。畢竟無論你使用什么模型，其本質都是在做measure。你數據不夠，永遠不可能得到更貼近真實環境的measure。另外，好的pipeline才能讓未來的分析工作和企業方便地scale，不必總需要重復造輪子。你的接口設計的好壞，數據方便調用的程度都是極其考驗人能力的。

三，選用合適的模型簡化真實世界的情況，追求定量結果。

       這需要不僅僅是統計學知識，其它工程知識甚至都需要放入常備的知識庫。舉幾個例子：描述非平穩高維時間序列（Multivariate Time Series）你就用VAR能做得好么？那我用Sticky HDP-HMM就比它好得多。可是這就是唯一的好描述么？未必。Acoustics里的Impulse response analysis/dynamical systems在某些情況下的經驗可以借用過來，那也許會比直接用以上那些方法更好。你要是多留心，熱工程、地震地質研究、EE、氣象、統計物理等等不同的領域都有一些模型能遷移到其它領域使用。

       數據分析提高了工作效率，提高了管理的科學性。無論是國家政府部門、企事業單位還是個人，數據分析都是決策和決策前的重要環節。數據分析的質量直接決定了決策的成敗和效果。以上就是小編為大家分享的數據分析師的價值體現在哪些地方，希望本章內容對大家有所幫助。