تحلیلگر داده (Data Analyst)

معرفی کامل شغل تحلیلگر داده (Data Analyst) شامل تحصیلات، مهارتهای فنی، کار عملی، توسعه پورتفولیو، کارآموزی، کاریابی و کسب مدارک موردنیاز در این نوشتار مدنظر ما بوده است. مشاغل علم اطلاعات دامنه بسیار گسترده‌ای را در بر‌می‌گیرد که تلاش داریم یک به یک آنها را معرفی کنیم.

معرفی کلی

در دنیای امروز که بر اساس داده‌ها پیش می‌رود، نقش تحلیلگر داده به طور فزاینده‌ای حیاتی شده است. سازمان‌ها در صنایع مختلف به تحلیلگران داده متکی هستند تا مجموعه‌های داده پیچیده را تفسیر کرده و بینش‌های قابل اجرایی ارائه دهند که هدایت کننده تصمیمات تجاری هستند. این نوشتار به بررسی مسئولیت‌های کلیدی، مهارت‌های مورد نیاز و چشم‌اندازهای شغلی تحلیلگران داده می‌پردازد. تحلیلگران داده، داده‌ها را جمع‌آوری (gather)، پاکسازی (clean) و مطالعه (study ) می‌کنند تا به تصمیم‌گیری‌های تجاری کمک کنند.

تحليل داده يعني چه؟

تحلیل داده فرآیند استخراج بینش‌ها از داده‌ها برای اتخذ تصمیمات بهتر کسب‌وکار است.

فرآیند تحلیل داده

معمولاً از پنج مرحله زير عبور می‌کند:

در اولین گام بایستی  سوال کسب‌وکاری که می‌خواهید پاسخ دهید را شناسایی کنید. شرکت در حال تلاش برای حل چه مشکلی است؟ چه چیزی را باید اندازه‌گیری کنید و چگونه آن را اندازه‌گیری خواهید کرد؟ پس از آن مراحل پنجگانه زیر طی خواهد شد:

جمع‌آوری داده‌های خام

مجموعه داده‌های خامی که برای پاسخ به سوال شناسایی شده نیاز دارید را جمع‌آوری کنید. جمع‌آوری داده‌ها ممکن است از منابع داخلی مانند نرم‌افزار مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) شرکت یا از منابع ثانویه مانند سوابق دولتی یا رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (API) شبکه‌های اجتماعی باشد.

پاکسازی داده‌ها

داده‌ها را برای آماده‌سازی در جهت تحلیل، پاکسازی کنید. این مرحله معمولاً شامل حذف داده‌های تکراری و غیرعادی، تطبیق ناسازگاری‌ها، استانداردسازی ساختار و فرمت داده‌ها و مدیریت فضاهای خالی و سایر خطاهای نحوی است.

تحلیل داده‌ها

با استفاده از تکنیک‌ها و ابزارهای مختلف تحلیل داده‌ها، می‌توانید شروع به یافتن روندها، همبستگی‌ها، نقاط دورافتاده و تغییراتی کنید که روال داستان گونه‌ای را بیان می‌کنند. در این مرحله، ممکن است از داده‌کاوی برای کشف الگوها در پایگاه‌های داده یا از نرم‌افزار مصورسازی داده‌ها برای تبدیل داده‌ها به یک فرمت گرافیکی قابل فهم استفاده کنید.

تفسیر نتایج تحلیل

نتایج تحلیل خود را تفسیر کنید تا ببینید داده‌ها چقدر به سوال اصلی شما پاسخ داده‌اند. چه توصیه‌هایی می‌توانید بر اساس داده‌ها ارائه دهید؟ محدودیت‌های نتیجه‌گیری‌های شما چیست؟

مسئولیت‌های تحلیلگر داده

تحلیلگران داده وظایف متنوعی دارند که شامل موارد زیر می‌شود:

جمع‌آوری داده‌ها (Data Collection): جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف مانند پایگاه‌های داده، نظرسنجی‌ها و مجموعه‌های داده خارجی.

پاکسازی داده‌ها (Data Cleaning): اطمینان از دقت داده‌ها با شناسایی و تصحیح خطاها یا ناسازگاری‌ها.

تحلیل داده‌ها (Data Analysis): استفاده از روش‌ها و ابزارهای آماری برای تحلیل داده‌ها و شناسایی روندها، الگوها و همبستگی‌ها.

بصری‌سازی داده‌ها (Data Visualization): ایجاد نمایش‌های بصری از داده‌ها از طریق نمودارها، گراف‌ها و داشبوردها برای فهم آسان‌تر بینش‌ها.

گزارش‌دهی (Reporting): تهیه گزارش‌ها و ارائه‌های دقیق برای انتقال یافته‌ها به ذینفعان.

همکاری (Collaboration): همکاری با سایر بخش‌ها برای درک نیازهای داده‌ای آن‌ها و ارائه بینش‌های مرتبط

انواع تحليل داده با مثال

تحلیل داده می‌تواند بسته به سوالی که می‌خواهید پاسخ دهید، اشکال مختلفی به خود بگیرد. به طور خلاصه يك يا چند مورد از حالت‌هاي زير به عنوان رويكرد مدنظر تحلیلگر داده (Data Analyst) قرار دارد.

داده‌ها می‌توانند به روش‌های مختلفی برای پاسخ به سوالات و پشتیبانی از تصمیمات استفاده شوند. برای شناسایی بهترین روش تحلیل داده‌ها، می‌تواند مفید باشد که با چهار نوع تحلیل داده که معمولاً در این حوزه استفاده می‌شوند، آشنا شوید.

در این بخش، به هر یک از این روش‌های تحلیل داده همراه با مثالی از چگونگی کاربرد هر یک در دنیای واقعی نگاهی خواهیم انداخت.

تحلیل توصیفی

تحلیل توصیفی به ما می‌گوید چه اتفاقی افتاده است. این نوع تحلیل به توصیف یا خلاصه‌سازی داده‌های کمی با ارائه آمار کمک می‌کند. به عنوان مثال، تحلیل آماری توصیفی می‌تواند توزیع فروش در میان گروهی از کارمندان و میانگین فروش هر کارمند را نشان دهد.

تحلیل توصیفی به سوال “چه اتفاقی افتاده است؟” پاسخ می‌دهد.

تحلیل تشخیصی

اگر تحلیل توصیفی “چه” را تعیین کند، تحلیل تشخیصی “چرا” را تعیین می‌کند. فرض کنید تحلیل توصیفی نشان می‌دهد که تعداد زیادی از بیماران در یک بیمارستان حضور دارند. بررسی بیشتر داده‌ها ممکن است نشان دهد که بسیاری از این بیماران علائم یک ویروس خاص را داشتند. این تحلیل تشخیصی می‌تواند به شما کمک کند که عامل عفونی – “چرا” – منجر به افزایش تعداد بیماران شده است.

تحلیل تشخیصی به سوال “چرا این اتفاق افتاده است؟” پاسخ می‌دهد.

تحلیل پیش‌بینی‌کننده

 تا کنون، ما به انواع تحلیل‌هایی که گذشته را بررسی و نتیجه‌گیری می‌کنند، نگاه کرده‌ایم. تحلیل پیش‌بینی‌کننده از داده‌ها برای پیش‌بینی آینده استفاده می‌کند. با استفاده از تحلیل پیش‌بینی‌کننده، متوجه می‌شوید که یک محصول خاص در ماه‌های سپتامبر و اکتبر هر سال بهترین فروش خود را داشته است، که این امر شما را به پیش‌بینی یک نقطه اوج مشابه در سال آینده هدایت می‌کند.

تحلیل پیش‌بینی‌کننده به این سوال پاسخ می‌دهد: “چه چیزی ممکن است در آینده اتفاق بیفتد؟”

تحلیل تجویزی

تحلیل تجویزی تمام بینش‌های به‌دست‌آمده از سه نوع تحلیل اول را در بر می‌گیرد و از آن‌ها برای ارائه توصیه‌هایی در مورد چگونگی عمل یک شرکت استفاده می‌کند. با استفاده از مثال قبلی ما، این نوع تحلیل ممکن است یک برنامه بازاریابی را پیشنهاد دهد تا بر موفقیت فروش در ماه‌های بعد بنا شود و فرصت‌های رشد جدید را در ماه‌های کم فروش به‌دست آورد.

تحلیل تجویزی به این سوال پاسخ می‌دهد: “چه کاری باید در مورد آن انجام دهیم؟”

این نوع آخر در واقع همان جایی است تحلیلگر داده (Data Analyst) نقش خود را ایفا می‌کند و مفهوم تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها به کار رفته است.

انواع تحلیلگران داده

انواع تحلیلگران داده با پیشرفت سریع فناوری و افزایش انواع و مقدار اطلاعاتی که می‌توانیم جمع‌آوری کنیم، دانستن نحوه جمع‌آوری، مرتب‌سازی و تحلیل داده‌ها به بخش مهمی از هر صنعتی تبدیل شده است. تحلیلگران داده در بخش‌های قضایی، مد، غذا، فناوری، تجارت، محیط زیست و بخش‌های عمومی و بسیاری رده‌های دیگر مشفول به کار خواهید دید.

افرادی که تحلیل داده انجام می‌دهند را می‌توان به عنوان مثال در شغل‌های زیر متصور شد:

ابزارهای تحلیل داده

ابزارهایی که تحلیلگران داده استفاده می‌کنند کدامند؟

در فرآیند تحلیل داده، تحلیلگران اغلب از ابزارهای متنوعی برای دقیق‌تر و کارآمدتر کردن کار خود استفاده می‌کنند. برخی از رایج‌ترین ابزارها در صنعت تحلیل داده عبارتند از:

درآمد و آینده تحلیل داده

حقوق و چشم‌انداز شغلی تحلیلگر داده طبق گزارش گلسدور (Glassdoor) برای یک تحلیلگر داده در ایالات متحده در دسامبر 2021، 69,517 دلار است. این مقدار می‌تواند بسته به سطح حرفه‌ای بودن فرد، شهر محل سکونت در ایالات متحده و عوامل دیگر متفاوت باشد.

کسب و کارها به تحلیلگران داده بسیار نیاز دارند و این شغل فوق‌العاده متقاضی دارد. مجمع جهانی اقتصاد آن را به عنوان شغل شماره دو در حال رشد در ایالات متحده فهرست کرده است. اداره آمار کار نیز گزارش می‌دهد که مشاغل مرتبط با تحلیلگر داده (Data Analyst) دارای نرخ رشد بسیار بالایی هستند.

از سال 2020 تا 2030، انتظار می‌رود که موقعیت‌های شغلی تحلیلگر تحقیقاتی عملیات (operations research analyst) 25 درصد و تحلیلگران تحقیقات بازار (market research analyst) 22 درصد رشد کنند. این مقدار بسیار بیشتر از نرخ رشد کل اشتغال که معادل 7.7 درصد خواهد بود.

چطور تحليلگر داده شويم؟

اگر به دنبال یک شغل در این زمینه پرتقاضا هستید باید مسیر زیر را طی کنید:

بیش از یک مسیر برای رسیدن به شغل تحلیلگر داده وجود دارد. چه از دانشگاه فارغ‌التحصیل شده باشید و چه به دنبال تغییر شغل باشید، اولین قدم ارزیابی مهارت‌هایی که دارید و به دردتان خواهد خورد و یادگیری مهارت‌های جدیدی که در این نقش جدید نیاز خواهید داشت.

مهارت‌های فنی

تحلیلگر داده ابزارهای پایگاه داده: Microsoft Excel و SQL باید از ابزارهای اصلی هر تحلیلگر داده باشند. در حالی که Excel در صنایع مختلف فراگیر است، SQL می‌تواند مجموعه‌های بزرگتری از داده‌ها را مدیریت کند و به طور گسترده‌ای به عنوان یک ضرورت برای تحلیل داده‌ها شناخته می‌شود.

زبان‌های برنامه‌نویسی: یادگیری یک زبان برنامه‌نویسی آماری مانند Python یا R به شما امکان می‌دهد مجموعه‌های بزرگی از داده‌ها را مدیریت کرده و معادلات پیچیده را انجام دهید. اگرچه Python و R از رایج‌ترین‌ها هستند، ایده خوبی است که به چندین شرح شغل از موقعیتی که به آن علاقه دارید نگاه کنید تا تعیین کنید کدام زبان برای صنعت شما مفیدتر خواهد بود.

بصری‌سازی داده‌ها: ارائه یافته‌های خود به صورت واضح و جذاب برای موفقیت به عنوان یک تحلیلگر داده بسیار مهم است. دانستن بهترین روش برای ارائه اطلاعات از طریق نمودارها و گراف‌ها اطمینان حاصل می‌کند که همکاران، کارفرمایان و ذینفعان کار شما را درک خواهند کرد. Tableau، Jupyter Notebook و Excel از جمله ابزارهای مورد استفاده برای ایجاد تصاویر هستند.

آمار و ریاضیات: دانستن مفاهیم پشت ابزارهای داده‌ای که واقعاً چه کاری انجام می‌دهند به شما در کارتان بسیار کمک خواهد کرد. داشتن درک قوی از آمار و ریاضیات به شما کمک می‌کند تا تعیین کنید کدام ابزارها برای حل یک مشکل خاص بهترین هستند، به شما کمک می‌کند خطاهای داده‌های خود را شناسایی کنید و درک بهتری از نتایج داشته باشید.

اگر نظرتان تحلیلگر داده (Data Analyst) شغل سختی رسید،نگران نباشید—دوره‌های زیادی وجود دارد که شما را با اصول مهارت‌های فنی که به عنوان یک تحلیلگر داده نیاز دارید، آشنا خواهند کرد. مثلاً دوره گواهینامه حرفه‌ای تحلیلگر داده IBM در Coursera می‌تواند گزینه خوبی برای شروع باشد.

مهارت‌های نرم

مهارت‌های نرم مواردی هستند که در محل کار و تعامل با همکاران به کمک شما خواهند آمد:

حل مسئله: یک تحلیلگر داده باید درک خوبی از سوال مطرح شده و مشکلی که نیاز به حل دارد داشته باشد. همچنین باید بتواند الگوها یا روندهایی را که ممکن است داستانی را آشکار کنند، پیدا کند. داشتن مهارت‌های تفکر انتقادی به شما امکان می‌دهد بر روی نوع داده‌های مناسب تمرکز کنید، روش‌های تحلیل آشکارتر را شناسایی کنید و شکاف‌های موجود در کار خود را پیدا کنید.

ارتباطات: توانایی انتقال ایده‌های خود به دیگران برای کار شما به عنوان یک تحلیلگر داده بسیار مهم خواهد بود. داشتن مهارت‌های نوشتاری و گفتاری قوی برای ارتباط با همکاران و سایر ذینفعان دارایی‌های خوبی برای یک تحلیلگر داده است.

دانش صنعتی: دانستن درباره صنعتی که در آن کار می‌کنید—بهداشت و درمان، تجارت، مالی یا غیره—به شما در کار و در درخواست‌های شغلی مزیت می‌دهد. اگر سعی دارید وارد یک صنعت خاص شوید، زمانی را برای توجه به اخبار صنعت خود یا خواندن کتابی در این زمینه اختصاص دهید. این می‌تواند شما را با مسائل و روندهای اصلی صنعت آشنا کند.

مسیر شروع کار

کسب این مهارت‌ها اولین قدم برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده است. در اینجا چند مسیر وجود دارد که می‌توانید بر اساس میل و علاقه خود یکی را انتخاب کنید، سعی کنید روشی را انتخاب کنید که بیشترین تطابق را با شرایط شخصی و شغلی شما دارد.

گواهینامه حرفه‌ای: دوره‌های گواهینامه حرفه‌ای سطح ابتدایی معمولاً به تجربه قبلی در این زمینه نیاز ندارند و می‌توانند مهارت‌های پایه‌ای مانند SQL یا آمار را به شما آموزش دهند و در عین حال به شما فرصت ایجاد پروژه‌هایی برای نمونه کارهایتان و ارائه بازخورد در زمان واقعی در مورد کارتان را بدهند. چندین برنامه گواهینامه حرفه‌ای در سازمان فنی و حرفه‌ای برای همین سطح قابل استفاده هستند.

مدرک کارشناسی: اداره آمار کار برای فعالیت در زمینه تحلیل داده‌ها، دریافت مدرک کارشناسی را توصیه می‌کند. اگر در نظر دارید برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده مدرک بگیرید، تمرکز بر دوره‌های آماری، ریاضی یا علوم کامپیوتر می‌تواند به شما در شروع کار بهتر باشد. بسیاری از مدارک کارشناسی موجود در دانشگاه‌های ایران می‌تواند به شرط قرارگیری در محیط ایده‌آل، اساتید برجسته و منابع جدید، برای این هدف مفید باشند.

خودآموزی: اگر مسیری را می‌خواهید که شامل آموزش رسمی و رفتن به دانشگاه نباشد، می‌توانید مهارت‌های لازم برای تحلیل داده‌ها را به تنهایی یاد بگیرید. کتاب‌های متعددی برای این کار وجود دارد که در لینک روبرو به برخی از مهمترین آنها اشاره شده است. (دوازده کتاب تحلیل داده برای مبتدیان). امیدواریم در مسیر با برنامه ریزی دقیق و تلاش لازم به زودی تبدیل به یک تحلیلگر داده (Data Analyst) شوید.

نکاتی برای یادگیری مهارت‌های تحلیل داده

تحلیل‌گران داده از این مهارت‌ها و سایر مهارت‌های فنی برای کمک به تصمیم‌گیری در سازمان‌های خود استفاده می‌کنند. صرف زمان و تلاش برای یادگیری این مهارت‌ها می‌تواند شما را برای عنوان تحلیل‌گری داده آماده کند. در اینجا چند نکته سریع برای شروع یادگیری آورده شده است:

 💡  زمانی را برای کار منظم بر روی مهارت‌های خود اختصاص دهید.

 💡 از اشتباهات خود درس بگیرید.

 💡 با پروژه‌های داده واقعی تمرین کنید.

 💡 به یک گروه آنلاین داده یا انجمن تخصصی بپیوندید.

 💡 مهارت‌های خود را به تدریج ایجاد کنید.

اگر هدفگذاری دقیق، برنامه ریزی کامل و پایبندی و تلاش لازم را نسبت به هدف خود داشته باشید، بی‌تردید به زودی تبدیل یک تحلیلگر داده خواهید شد.

سئوالات متداول:

منابع این مطلب:

1. World Economic Forum. “The Future of Jobs Report 2023, https://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_2023.pdf.” Accessed March 19, 2024.

2. McKinsey & Company. “Five facts: How customer analytics boosts corporate performance, https://www.mckinsey.com/business-functions/marketing-and-sales/our-insights/five-facts-how-customer-analytics-boosts-corporate-performance.” Accessed March 19, 2024.

3. Staff, C. (2024, April 19). What is data analysis? (With examples). Coursera. https://www.coursera.org/articles/what-is-data-analysis-with-examples.

4. World Economic Forum. “The Future of Jobs Report 2020, http://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_2020.pdf.” Accessed April 1, 2024.