数据分析主要有四种类型。每种类型的目的都不同，但通常都用于获取业务洞察。要成为一名成功的数据分析师，您需要能够理解并在必要时实施以下每种数据科学方法：
描述性分析：使用当 RCS欧洲数据 前和历史数据来突出趋势和模式，回答“发生了什么？”。示例包括财务报表分析、需求趋势、调查结果和跟踪目标实现进度。
预测分析：通过使用历史数据预测结果、利用机器学习和统计算法来回答“未来会发生什么？”。示例包括商品规划、预测设备故障和消费者行为预测。
诊断分析：通过识别现象的根本原因来回答“为什么会发生这种情况？”。示例包括调查收入损失的原因、分析数据泄露的风险因素以及评估营销活动的成功。
规范分析：通过应用模拟、神经网络和机器学习等技术来建议行动，回答“应该做什么？”。示例包括做出投资决策、内容推荐、欺诈检测和产品开发计划。
开展实时项目和案例研究
学习数据分析的最佳方式就是实践。首先分析商业、政府和医疗保健等领域的案例研究。通过研究成功的案例研究，您可以了解数据分析在确定高级指标和引导增长方面所起的作用。
在研究并理解一些现有案例研究后，开始着手实际项目。Kaggle 、GitHub和Our World in Data等网站提供了开源数据集，您可以使用它们来构建自己的项目。解决实际问题将使您获得从头到尾执行数据分析项目的经验。
获得认证
获得数据分析相关认证是证明你能力的最佳方法之一，特别是如果你没有学位的话。许多公司（例如 Cloudera、SAS 和 Microsoft）都提供数据分析师使用的工具的认证。通过以下认证，你可以提高获得数据分析工作的机会：
SAS 认证数据科学家
Cloudera 认证助理：Spark 和 Hadoop 开发人员认证
Microsoft 认证 Azure 数据科学家助理
Springboard 的数据分析职业轨迹等在线课程是记录您的数据分析技能的有效方式。训练营拥有最新的课程，可以为您提供循序渐进的流程，帮助您掌握所需的所有相关技能。此外，还有数据科学课程可供探索，帮助您提升数据分析师的技能。