利用数据

在这种情况下，把这项技能写进简历是合适的.

你在学术课堂上积极参与数据分析, 参加博彩app推荐或兼职工作, 实习或志愿者角色. 您收集数据并检查其模式和趋势，这些模式和趋势可以提供有用的见解并有助于决策.

这个技能在实际中是什么样的:

• 通过调查收集定量和/或定性数据, 面试, 焦点小组, 等.
• 对数据集进行基本的描述性统计分析.
• 创建一份报告，概述分析数据的主要发现.
• 利用关键发现提出建议.
• 使用MS Excel或其他技术创建分析和报告视觉效果.
• 识别可信的数据源.

您已经投入了大量时间来分析多个环境中的数据，包括一个工作设置，其目标是帮助为涉众提供决策制定过程. 人们找你是因为你有能力有效地管理大型复杂的数据集，并以视觉上吸引人且易于理解的方式传达相关且有意义的见解和趋势.

这个技能在实际中是什么样的:

• 以调查的形式创建和管理合乎道德的定量和/或定性数据收集方法, 面试, 焦点小组, 等.
• 执行中级到高级数据分析，以查找多个和/或复杂数据集中变量之间的关系.
• 使用适当的分析技术.g. SPSS, SAS, R, Python等. 进行彻底的分析.
• 创建针对受众定制的有意义的报告和仪表板，说明关键发现和建议.
• 有动态可视化技术的经验(例如.g. Tableau, Power BI).
• 识别“好”数据，并能有效地执行数据清理.
• 能够利用信息质疑/批判决策或实践.

您已经投入了数百小时的时间来使用先进的技术分析数据, 学习统计分析理论，并在会议上或作为研究团队的一部分与其他数据科学家合作. 人们指望你教他们数据分析的复杂性.

这个技能在实际中是什么样的:

• 对来自多个复杂可信数据源的数据进行三角测量.
• 执行高级数据分析技术(例如.g. 数据/文本挖掘、机器学习、预测、情感分析、多元统计等.).
• 不仅根据数据见解提出建议，还包括对预期趋势的预测.
• 使用数据影响个人、团队和/或组织.
• 是否可以促进正式或非正式的培训, 与数据分析相关主题的研讨会或其他教育会议.
• 可以与其他研究人员/数据科学家在一个项目上合作(例如.g. 研究团队等.).