डेटा विश्लेषक आंकड़ों को एकत्र करते हैं और इसे रुझान के रुझानों को इकट्ठा करने और इसका निरीक्षण करने के लिए जांचते हैं जिसका उपयोग व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए किया जा सकता है सूचना युग में, कंपनियां ऐसे निर्णय लेने के लिए पहले से कहीं अधिक बड़े डेटा पर भरोसा करती हैं, जैसे ग्राहकों को लक्षित करना, उत्पाद और सेवाओं पर ध्यान केंद्रित करना, विज्ञापन के तरीकों का उपयोग करना, कितने लोगों को किराये पर लेना और किस स्थान के लिए और नए बाजार विस्तार के लिए वस्तुतः किसी व्यावसायिक निर्णय के लिए, कंपनी को सही दिशा में चलाने के लिए डेटा उपलब्ध है। डेटा विश्लेषक की भूमिका इस डेटा की खरीद करना है और निष्कर्ष निकालना है जो कंपनी निर्णय लेने के लिए उपयोग कर सकती है।

डेटा विश्लेषकों का शाब्दिक रूप से हर जगह मांग में है यह उद्योग-विशिष्ट भूमिका नहीं है पार्सिंग डेटा के महत्व को समझने के लिए पर्याप्त किसी भी कंपनी की समझ रखने वाले कुशल डेटा विश्लेषक की आवश्यकता होती है। जबकि डेटा विश्लेषकों का औसत-औसत वेतन कम है, जो कंपनियों पर काम करते हैं, उनके लिए निवेश पर लाभ (आरओआई) अधिक प्रभावशाली है। आंकड़ों के विश्लेषकों द्वारा देखा गया रुझान और जानकारी अक्सर प्रति वर्ष अपने नियोक्ताओं को लाखों डॉलर कमाते हैं।

छात्रों और युवा पेशेवरों, जो मात्रात्मक रूप से इच्छुक, तर्क-चालित, कंप्यूटर-प्रेमी और अच्छे संवाददाता हैं, और जो उचित समय काम करते समय उपर्युक्त औसत आय बनाना चाहते हैं, उन्हें डेटा विश्लेषण में देखना चाहिए कैरियर विकल्प उद्योग विश्लेषकों ने इसे 2010 के लिए सबसे कैरियर विकल्प का नाम दिया है, साथ ही आंकड़ों के विश्लेषकों की मांग को दर्शाते हुए अनुमानों को तेजी से बढ़ाना चाहिए क्योंकि अधिक डेटा बड़े डेटा के उपयोग के महत्व से बोर्ड पर होते हैं।

सर्वेक्षण आयोजित करना

शायद डेटा विश्लेषक के लिए सबसे महत्वपूर्ण कामकाज कंपनी के लिए आवश्यक विशेष क्षेत्र की जांच के लिए यथासंभव अधिक प्रासंगिक डेटा प्राप्त कर रहा है। कभी-कभी यह डेटा आसानी से ऑनलाइन उपलब्ध होता है, जनगणना या सरकारी आंकड़ों के माध्यम से, या तृतीय पक्षों द्वारा प्रकाशित उद्योग रिपोर्ट के माध्यम से। दूसरी बार, हालांकि, डेटा विश्लेषक, अपनी नौकरी के हिस्से के रूप में, सर्वेक्षण आयोजित करके डेटा खुद बनाना चाहिए।

उदाहरण के लिए, एक स्टार्टअप ऑपरेशन पर विचार करें जो केबल टीवी के नए विकल्प का परीक्षण कर रहा है जो किसी होम उपयोगकर्ता के हाई-स्पीड इंटरनेट के माध्यम से विशिष्ट चैनलों को स्ट्रीम करता है केबल के बारे में एक आम शिकायत यह है कि ग्राहकों को सैकड़ों चैनलों के साथ इन विशाल पैकेजों में मजबूर किया जाता है, जिनमें से अधिकांश वे कभी नहीं देखते हैं यह सात पाठ्यक्रम भोजन के लिए भुगतान करने के समान है और केवल दो पाठ्यक्रमों को खा रहा है। स्टार्टअप विश्वास है कि यह लोगों को एक ला कार्टे सेवा पर स्विच करने के लिए मनाएगा; आखिरकार, एक के लिए मांग साल के लिए स्पष्ट है। हालांकि, इसमें बहुत सारी जानकारी है जो यह नहीं जानती है, जैसे चैनल सबसे ज्यादा मांग में हैं, कितना ग्राहक प्रति चैनल भुगतान करेंगे, कितने चैनल औसत ग्राहक होंगे और आगे की ओर देखेंगे।

ज्यादातर जानकारी प्रीपेड चार्ट और ग्राफ़ में आसानी से उपलब्ध नहीं है। डेटा विश्लेषक को संभावित ग्राहकों के सर्वेक्षणों का वहन करना चाहिए, जिनकी जरूरत है वह डेटा। एक बार यह प्रक्रिया पूरी हो जाने के बाद, वह डेटा पार्स करने और निष्कर्ष निकालने के अगले चरण पर जा सकते हैं।

डेटा और ड्राइंग निष्कर्ष पार्सिंग

दुनिया के सभी आंकड़े कर्मचारियों पर बिना किसी कंपनी को अच्छा लगाते हैं जो इस डेटा की सूक्ष्मता को पार्स कर सकते हैं और सटीक निष्कर्ष निकाल सकते हैं जो कि लाभदायक व्यवसाय निर्णयों के कारण होते हैं यह डेटा विश्लेषक की एक और महत्वपूर्ण भूमिका है। एक कुशल डेटा विश्लेषक डेटा के प्रवाह को ले सकता है और संबंधित प्रवृत्तियों की पहचान कर सकता है।

अक्सर, डेटा विश्लेषक कंप्यूटर सॉफ्टवेयर को इस प्रक्रिया के माध्यम से, जैसे Microsoft Excel, SharePoint और MySQL के लिए मदद करता है प्रवृत्तियों की पहचान करने के बाद, डेटा विश्लेषक प्रासंगिक आंकड़ों को चार्ट और ग्राफ़ों में व्यवस्थित कर सकता है जो उसने निष्कर्ष निकाले गए निष्कर्षों का समर्थन किया है। फिर, कंप्यूटर अक्सर इस प्रक्रिया को सहायता करते हैं, डेटा विश्लेषक के लिए उच्च स्तरीय कंप्यूटर कौशल रखने के महत्व को रेखांकित करते हैं।

प्रस्तुतियां बनाना

डेटा विश्लेषक के काम का तकनीकी पहलू डेटा प्राप्त करना, उसे जांचना, स्पॉट ट्रेंड और सूचनाओं को निकालने, और फिर उसके निष्कर्षों से निष्कर्ष निकालना है इस बिंदु पर अंतिम परियोजना चरण आता है: इन निष्कर्षों और निर्णय निर्माताओं को निष्कर्ष पेश करते हुए। नौकरी के इस घटक को उच्च स्तर पर चलाने के लिए अच्छे संचार और प्रस्तुति कौशल महत्वपूर्ण हैं अधिकारियों और निर्णय लेने वाले अक्सर गणित की भांति या कंप्यूटर प्रतिभाशाली नहीं होते हैं, इसलिए अत्यधिक तकनीकी जानकारी अक्सर सामान्य व्यक्ति के शब्दों में अनुवाद की जानी चाहिए

कौशल

आदर्श आंकड़ा विश्लेषक गणित, तर्क और पैटर्न मान्यता में मजबूत कौशल के पास है। वह बेहद संगठित है और बड़े पैमाने पर आंकड़ों पर भरोसा नहीं कर सकते। क्योंकि कंप्यूटर सॉफ्टवेयर विश्लेषण प्रक्रिया में बहुत अधिक है, डेटा विश्लेषक कंप्यूटर साक्षर से अधिक होना चाहिए; उन्हें माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल और माय एसक्यूएल जैसे कार्यक्रमों का एक काम ज्ञान है।

डेटा विश्लेषकों को भी अच्छी संचार और प्रस्तुति कौशल की आवश्यकता है महत्वपूर्ण निर्णय लेने के लिए निर्णय निर्माताओं डेटा विश्लेषक के निष्कर्षों का उपयोग करते हैं ऐसा करने के लिए, हालांकि, उन्हें निष्कर्षों के निहितार्थों को समझना चाहिए। डेटा विश्लेषक इस जानकारी को एक स्पष्ट तरीके से प्रदान करने के लिए जिम्मेदार हैं, जो निर्णय निर्माताओं समझ सकते हैं।

अधिकांश डेटा विश्लेषकों में कम से कम एक स्नातक की डिग्री है, पसंदीदा कॉलेज की बड़ी कंपनियों में गणित, सांख्यिकी, वित्त और कंप्यूटर विज्ञान है। एक मास्टर की डिग्री नौकरी बाजार में किसी भी उम्मीदवार को अधिक प्रतिस्पर्धी बनाती है, लेकिन एक डेटा विश्लेषक बनने की आवश्यकता नहीं है इस स्थिति के लिए, कंपनियां शैक्षणिक प्रमाण-पत्रों से क्षेत्र-विशिष्ट क्षेत्रों में सिद्ध योग्यता पसंद करती हैं।

औसत वेतन

डेटा विश्लेषक के लिए औसत वार्षिक वेतन $ 54, 070, 2013 के रूप में है। मध्य श्रेणी, जिसका अर्थ 25 से 75 प्रतिशत प्रतिशत है, लगभग $ 45, 000 से 66, 000 है। तथ्य यह है कि विभिन्न प्रकार के उद्योगों में डेटा विश्लेषकों का इस्तेमाल होता है, विस्तृत वेतन सीमा में योगदान देता हैकंपनी का आकार, उद्योग, भौगोलिक स्थान, उम्मीदवार की शिक्षा, उसका अनुभव और अन्य कारक डेटा विश्लेषक के प्रथम वर्ष के वेतन को निर्धारित करने के लिए गठबंधन करते हैं।

यूएस ब्यूरो ऑफ लेबर स्टेटिस्टिक्स (बीएलएस) मार्केट रिसर्च विश्लेषक के शीर्ष पर डेटा विश्लेषकों को ढंकता है, एक ऐसा क्षेत्र जिसके लिए संगठन कम से कम 2022 तक विस्फोटक वृद्धि का प्रोजेक्ट करता है। बीएलएस क्षेत्र को एक तिहाई से बढ़ने के लिए प्रोजेक्ट करता है 2012 की शुरुआत और 2022 में समाप्त होने वाली अवधि, इस समय के दौरान 131, 500 नौकरियां जोड़ते हैं।