成功商业分析职业所 各个行业的组织越来越多地使用数据来制定战略并提高绩效。这一现象导致了商业分析这一相对较新的学科的兴起。商业分析被定义为“发现洞察力的艺术和科学——通过使用复杂的数学、统计、机器学习和网络科学方法以及各种数据和专业知识。” 1
随着越来越多的企业采用这种方法，对业务分析 成功商业分析职业所 师的需求也随之飙升。根据美国劳工统计局的数据，管理分析师（包括业务分析师在内的总称）的职位数量将在 2022 年至 2032 年间增加 10% 。2本指南涵盖了必要的业务分析技能，可帮助您在这个快速发展的领域快速起步或提升您的职业生涯。
基本商业分析技能和工具
业务分析师从事从农业到交通运 阿富汗 whatsapp 数据 输等各个行业。培养基础技能和掌握常用工具可让您为许多行业的职业生涯做好准备。
数据可视化工具
业务分析师经常解读大量数据，例如金融交易和股 成功 学习优化亚马逊和沃尔玛的食品和饮料页面 商业分析职业所 票市场价格。数据可视化使他们能够以可访问的图形格式与他人分享他们的见解。3
常见的数据可视化包括：3
散点图：使用点显示垂直轴和水平轴上数据点的分布条形图：将定量数据表示为不同大小的条形图表格：以行和列的形式显示数据
Microsoft Power BI、Tableau 和 QlikView 等软件使业务分析师能够输入数据并生成交互式数据可视化。4
数据讲故事
数据可视化将信息转化为易于理解的图形，但它们通常没有提供足够的背景信息来充分理解这些信息的重要性。这就是数据讲故事的用武之地。这种技术包括分析数据并使用叙述和视觉策略来讲述有关该数据的引人入胜的故事。5
以下是一些数据科学讲故事的策略
明确你的关键要点考虑你的受众将信息组织成一个连贯、连续的故事使用颜色等视觉元素来强化你的叙述
机器学习算法
业务分析师通常需要收集和评估大量 巴西号码列表 复杂的数据集。机器学习算法提高了这些过程的准确性和效率。这项创新技术使用人工智能模型来分析数据并做出预测。6
机器学习算法分为三类
监督学习：使用已知输出的数据训练算法无监督学习：算法无需人工干预即可学习检测数据中的聚类或模式强化学习：这种混合方法教会算法通过反复试验进行学习
统计建模
没有人能够预见未来，但统计建模可以让 成功商业分析职业所 业务分析师对潜在结果做出有根据的猜测。这种方法使用数学公式和 Stata 等软件来分析历史数据并预测未来趋势。7组织可以使用这些信息做出战略决策，例如选择投资和设计产品。
数据分析师可以使用两种统计方法得出结论：7
描述性统计：这些方法使用平均值和众数等测量方法来汇总数据推论统计：这些技术使用 t 检验和其他方法从数据中推断
数据库管理和清理
业务分析师大约 80% 的时间用于收集、清理和存储数据库中的信息。只有 20% 的工作涉及数据分析。8
有志于成为专业人士的人可以通过培养以下技能来为履行这些职责做好准备：9
数据收集：使用数据挖掘软件和其他工具收集相关信息，例如客户购买习惯和交易数据清理：格式化数据、查找缺失值并消除异常数据库管理：将数据输入系统，例如 NoSQL 数据库和 HTML 文件
数据分析的编程语言
许多商业分析职位不需要编程语言知识。但是，学习编码可以让你构建数据管道并更有效地评估数据。10
以下是数据分析专家经常使用的几种常见编程语言：11
Python：编写定量计算和机器学习模型的脚本R：处理数据、创建可视化效果并执行统计分析结构化查询语言 (SQL)：构建、
管理和查询数据库Java：创建机器学习算法
预测分析
预测分析使用历史数据、机器学习模型和其他工具来预测未来结果。业务分析师使用软件和算法来构建预测模型，以识别数据中的模式并推断未来趋势。这种方法使组织能够做出明智的决策并评估风险。12
预测分析有许多商业智能应用，包括：12
欺诈检测客户保留潜在客户生成机器维护计划
道德决策
业务分析师经常处理机密数据，例如财务记录和客户信息。一些专业组织已经为分析师制定了道德准则。
例如，国际商业分析协会的《道德行为准则和专业标准》规定，会员有责任：13
践行透明度尊重知识产权诚实地代表职业遵守数据隐私法规维护数据机密性仅提供属于其业务范围的服务避免利益冲突
解决问题和批判性思维能力
批判性思考和解决复杂问题是业务分析师或数据分析师的重要技能。专业人士需要了解如何分析数据以识别模式、趋势和机会。他们还需要利用数据驱动的洞察力为客户的问题开发创造性的解决方案。14
业务分析师的持续学习和适应能力
随着新技术的出现，商业分析继续快速发展。分析师可以通过加入专业协会来跟上最新的行业趋势，例如国际商业分析协会 (IIBA)、项目管理协会 (PMI) 或计算机协会 (ACM)。15这些组织经常举办会议、出版学术研究期刊并协调专业发展研讨会。专业人士还可以订阅行业通讯并在社交媒体上关注领导者，以了解新工具和技术。
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