分析の需要が高いのはどの分野ですか？
今、最も人気のある業界はマーケティング製品分析です。そして、おそらく企業ではあまり一般的ではない製品分析ですらあります。財務分析は非常に古く、伝統的に働いている多くの人々がいて、数十年の経験を持つ人々に会うことさえできます。マーケティングもかなり長い間開発されてきましたが、財務分析よりも若いです。 IT製品開発のコンテキストでは、製品分析の需要がますます高まっています。このトピックはオフラインでの移行も始まっています-製品管理の概念はオフライン製品に現れます。だからここが一番暑いエリアだと思います。結局のところ、あなたが専門家であれば、これらの各分野で、収入の多い良い場所を見つけることができます。
アナリストが彼のブランドを構築し、たとえば、ハブレ、VC、または他のどこかで彼の事件についての記事を書くことはどれほど重要ですか？
ここで、達成したいことを決定する必要があります。アナリストはあまり社交的な人々ではなく、データアナリストのコミュニティは多くありませんが、キャリアを構築することを妨げるものではありません。何かを世界と共有したい場合は、もちろん、これをすべて行う価値があります。そして、オープンな人になると、パーソナルブランドを築くことができます。知人を作ることがより簡単になり、知名度が上がり、仕事やいくつかの機会を見つけることがより簡単になります。そのような目標があれば、先に進んでください！しかし、仕事を見つけたいだけの場合は、過去の仕事の結果を含む履歴書で十分です。便利であるが必須ではない、としましょう。
プロセス自動化のアイデアはどこで入手できますか？
たとえばETLプロセスを通じて、ある種の自動のものに置き換えることができるかどうかを理解するために、最も多くの作業が必要なものと、より多くの人が関与しているものを調べることは価値があります。また、自動化のコストは、手作業を減らしてカバーする必要があります。そうすることで、これらの人々は完全に解放されるか、他のことに従事することになります。私たちはプロセスを採用し、それがどれほど労働集約的であるか、それがどれほど人々を緊張させるか、そしてそれが犯す間違いの数を見て、これらの基準に従って会社で行われるすべての基本プロセスをランク付けします。通常、そのような作業を行うと、何ができるか、何を行うことがより重要であるかが明らかになります。
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ここで問題は、より多くを引き付けるものです。秩序が少ない会社では、人はより多くの管理経験を得る。彼は何をする価値があるかを理解するためにさまざまなエンジニアを集める必要があり、彼は迅速に反応し、多くのことを頭に留めておく必要があります。特に経営を目指していて、幅広い知識に興味があるなら、それは楽しい経験です。しかし、そのような会社では、原則として、知識の深さに十分な時間はありません。複雑なタスクを実行したい場合は、いくつかの興味深い方法を適用し、十分に構築されたプロセスを持つ会社に行くことをお勧めします。したがって、それはすべて、開発したい方向に依存します。そしてそこに、そしてキャリアを構築する方法があり、収入のレベルは同等です。
QAから分析への移行方法は？
特別なルールはないと思います。経験がない場合は、履歴書に空白のシートがあります。この場合は、後輩のように振る舞う必要があります。経験がほとんどないかまったくないときに雇われる場所を探します。同時に、QAとして、データベースの構造に関連する事項を理解している場合は、SQLクエリを記述できます。分析に入ると、特定のデータベースが既に存在します。あなたが放棄することができ、分析スキルを必要としないタスクのためにあなたを雇う人にはすぐに分かり、すぐに利益を得て、分析スキルを開発するタスクを徐々に広げます。
分析履歴書ではどのようなスキルを言及する必要がありますか？プラスになるもの、高く評価されるものは何ですか？
履歴書で最初に評価されるのは、解決した実際の問題の説明です。いつもあなたにかかっている奇妙なプロセスがあった悲しい話ではなく、あなたはこの問題を徹底的に考えましたが、その理由は明らかではありません。分析とビジネスでの取り組みによって問題が解決されたとき、具体的な成果、発明されたメトリック、解決された問題について言及するのが最善です。まず第一に、これはあなたが任務を任され、解決策を見つけることができることを示唆しています。雇用主にとって最も重要なことは、あなたがアナリストとして上手になることを理解することです。
さらに、SQL、BIシステム、ARL Python（すべての会社がこれを必要とするわけではないため、会社によって異なります）の技術的な事柄に関連するスキルを指定すると、それもプラスになります。
SQLとPythonのナレッジアナリティクスは、統計と統計分析なしでキャリアを始めるのに十分ですか？
これはおそらくキャリアを始めるのに適したセットです。しかし、これは明らかにアナリストになるには不十分です。必要な知識を身に付ける必要があります。SQLとPythonを理解している場合は、データエンジニアリングの専門分野に移ることができます。ここでは、データ変換の準備にもっと関与します。アナリストは準備されていないデータを扱うことができないため、これはアナリストにとって非常に重要な非常に人気のある職業でもあります。ここでは、統計と分析は必要ありません。これはあなたにとってさらに興味深い分野かもしれません。しかし、ビジネスの主題領域にまだ興味がある場合は、統計に入るのは興味深いです。これらのスキルを職場で取得し、このトピックに興味を持ち、これらの方法を仕事にどのように適用できるかを理解する必要があります。
多くの場合、ジュニアは最長1年の経験を持つ人ですが、経験がない場合はどうやって始めるのですか？関連する仕事をお探しですか？
私の個人的な経験は次のとおりです。社内であまりにも多くの質問をしたため、アナリストとして働くように呼ばれました。私は会社で働いていて、クライアントベース、クライアントに何が起こっているのか、それがどのように機能するのか、そして彼らが私に彼らのために働くことを申し出た後、あらゆる種類の質問で分析部門を悩ませました。これが私が分析を始めた方法です。かなり奇妙でランダムです。
そして今、わざと分析で仕事を探していたら、私は「額」として行動したでしょう。あなたは履歴書を書き、この経験を得るためにほとんど経験のない人やインターンを受け入れる企業を探す必要があります。あなたに少し少ない支払いをする準備ができている特定の数の会社がありますが、あなたはあなたの将来の履歴書で使用できる経験を得ることができます。これは、開始するための主な方法です。あなたが関連する仕事を探しているなら、それはあまりにも遠回りになるかもしれません。その結果、あなたはいくつかの場所で働き、これらすべての回り道があなたが得ようとしている仕事にどのように関連しているかを雇用主に説明しなければなりません。ほとんどの場合、関連する作業で時間を失うことによって勝つことはありません。
どのようにしてタフなアナリストにメンターになる動機を与えることができますか？初心者のメンターは何に役立ちますか？
メンターになることはキャラクターの特徴です。人は何かを話すこと、知識を共有すること、そしてある程度、他者を教えることを通して自尊心と自己重要性を満足させることを楽しむべきです。これは、良きメンターが一緒に働く人々に興味を持つ動機です。このようなメンタリングは、自己実現する方法を提供します。あなたの知識が他の人に住んでいる、あなたが他の人を開発している、アナリストのコミュニティに何らかの変更を加えることができるという事実によって、あなたのアプローチと方法をこのコミュニティに広めることができます。また、メンタリングは管理の段階の1つです。人が他の人をコントロールしたいのであれば、多くの点でリーダーシップはあなたが共に働く人を育てることにあります。これが、メンターになるのが良い理由です。人が問題を解決したいだけで他の人に教えることに興味がない場合、彼は彼の同僚が何かをする方法を知らないことを絶対に心配していません、彼にこれを教えるためのそのようなかゆみはありません、彼は彼の明確化があると信じています彼が仕事をする必要がある場合は、この人を意図した目的に使用する方が良いです。そうすれば、彼はこのクリアリングで働き、効果的で、より複雑なタスクを彼にロードします。そして、他の誰かをメンターにしてください。
Wrike ?
Wrikeでは、プロダクトマネージャーがいるプロダクトチームがあり、通常はプロダクトアナリストが彼に割り当てられるように作業が構造化されています。それらを適用し、成功の存在を理解する方法。アナリストは、どのデータが必要であり、それをすべて計算する方法を見つけます。
私たちのツールは、Tableau、Python ARL、SQLクエリです。私たちは、顧客の行動に関する多くのデータを収集し、マーケティング、財務に関する集約データを収集します。これらはすべて、一元化されたデータウェアハウスに配置されています。これがメインのツールボックスです。物事を整理することを覚えているなら、私たちはすでに確立されている基本的な注文のかなりの部分を持っているので、私たちは製品自体をより深く掘り下げ、何が起こっているのかを理解する必要があります。
Data Scientist, Data Analyst, Business Analyst: , , ? , , ?
これらの3つの方向を混同することはできません。それは、フロントエンドとバックエンドの両方を兼ね備え、20の言語を理解し、すべての要件を記述し、同時にプロジェクトを管理する人を引き受けるようなものです。良いことは何も得られず、方向性にも専門性と深みはありません。したがって、これらの方向を混在させないことをお勧めします。
データアナリストは、ビジネス分析と科学データの手法を使用しますが、他の問題に少し専門的です。データサイエンティストと同様に、彼らは仕事を効果的に行うために、ビジネスおよびデータ分析の特定の手法を理解する必要があります。企業が3人のスペシャリストすべてを雇うことができない場合、問題は次のとおりです。これらのスペシャリストは、特定の範囲のタスクを解決します。
ビジネスアナリストは、私たちが何をしたいかを形式化し、開発者が何をする必要があるかを理解し、要件が通常の形式になり、ビジネス顧客が同意し、開発者が理解するようにします。企業がソフトウェア開発を専門とする場合、ビジネスアナリストの役職に別の人物が必要か、またはこれがプロダクトマネージャーの能力になります。企業が保有しているデータを分析したい場合は、そのデータに基づいて意思決定を行うと、データアナリストが必要になります。そして、企業が機械学習に従事したい場合、そのための主題領域がある場合、MLの助けを借りて解決できるいくつかのタスクがあります。その場合、科学者の日付を採用するか、それを外部委託する必要があります。
データサイエンティストのタスクにデータアナリストを指定すると、機械学習をほとんど行わないことがわかり、悲しみを感じ始めます。そして、機械学習を多くのデータアナリストのタスクに組み込もうとするのはおかしいだけです。したがって、ビジネスアナリストはデータを処理できないだけで、これは彼の指示ではありません。したがって、この方法は意味がありません。