4 самых полезных понятия в аналитике данных

Любая фирма, желающая нанять молодого специалиста по анализу данных, должна ожидать, что они будут знакомы с самыми основными концепциями запроса данных. Это применимо не только к молодым специалистам, но и опытным профессионалам, которые хотят разнообразить свой набор навыков. Без тщательного изучения основных концепций, которые часто применяются в проектах по анализу данных, невозможно продержаться очень долго в этой быстро развивающейся отрасли. Это наиболее часто используемые концепции в любых проектах по анализу данных, которые любой специалист должен уметь сформулировать в интервью, чтобы завоевать доверие интервьюера.

1. Сортировка - Концепция простой сортировки данных звучит очень просто, просто и имеет очень небольшое применение. Однако важно понимать, как конкретный инструмент выполняет эту функцию, так как она сильно влияет на производительность ваших скриптов. Сортировка файлов данных также является обязательным условием при объединении или объединении наборов данных. Если данные не отсортированы должным образом на первичном и вторичном ключах, это приведет к неправильным выводам.

2. Объединение таблиц - это очень мощная функция, встроенная в любой инструмент, способный запрашивать наборы данных, такие как базы данных SQL, SAS, Audit Command Language. Для пользователей важно понимать, как инструмент обрабатывает файлы данных построчно для создания выходных данных объединения, поскольку разные инструменты по-разному пытаются достичь одной и той же цели. Например, в языке команд аудита как первичный, так и вторичный ключи присутствуют в выходной таблице, тогда как в SQL Server результирующая таблица имеет только один столбец. Пользователи должны развивать ясность мысли, чтобы иметь возможность представить конечный результат.

3. Определите конкретные значения. В большинстве проектов по анализу данных это очень распространенный запрос, который служит основой для разработки других точек данных для подготовки окончательных отчетов. Аналитики всегда должны помнить, как идентифицировать уникальные значения из таблиц необработанных данных в новые таблицы. При использовании сценариев языка команд аудита, команда classify или команда summaze предоставляют эту информацию, и то же самое может быть достигнуто с помощью баз данных на основе SQL с использованием отдельного ключевого слова.

4. Обобщение данных - это фаворит на все времена и наравне с концепцией объединений. Суммирование набора данных по определенным значениям позволяет пользователям извлекать новую информацию о наборе данных с различными полями. На самом деле, большинство поисковых запросов могут начинаться с нескольких команд суммирования, чтобы правильно понять точки данных.

Например, при суммировании наборов данных о заработной плате на уровне сотрудников будет указано количество уникальных сотрудников и, при желании, общая заработная плата, выплаченная им за определенный период времени. Таких запросов может быть больше, что лежит в основе разработки объема аналитического проекта.

Освоение этих концепций делает любого профессионала готовым к работе над различными инструментами. Это означает, что знакомство с этими концепциями позволяет пользователям иметь возможность масштабировать проекты с использованием различных инструментов и, таким образом, открывает больше возможностей в отрасли. Весьма примечательно, что многие люди даже не могут освоить эти основы в текущей рабочей силе.