データトランザクション操作（データ操作、何をするのですか？）

データ操作は何を行いますか?

企業の IT 担当者にとって、最も苦痛なのはさまざまなビジネス要求に直面することです。 IT 担当者は忙しい開発業務の合間に時間を割いてデータ分析を行う必要があり、一方でビジネス部門やリーダーはデータを取得するのに長い時間待たなければなりません。反復的な作業が多すぎるため、データと需要が増加すると、プレッシャーはさらに大きくなります。

問題があるところには解決策があり、レポート ツールが誕生しました。プロセスが確立し、アナリストの数が増えた後は、データ分析やマイニング技術と組み合わせることができるBIなどのツールが使われるようになりました。このような現象を見てみると、実はビジネス運営のプロセスのいたるところに見られます。財務、営業、マーケティングなどのビジネスでは、データ分析に対する需要が強くあります。データ分析を個人や特定の問題に適用する場合、企業の業務レベルに投資して経営を支援し、利益を生み出すデータ分析は、データ駆動型業務と呼ぶことができます。

1. データ操作とは何ですか?

簡単に言えば、データ操作の本質は依然として操作であり、それは問題を発見し、問題を分析し、問題を解決するプロセスです。違いは、データ操作のプロセス全体がデータに基づいており、データ指向であることです。したがって、技術的に言えば、実装プロセスは、需要分析、データ収集、データ照合、データ分析、データの視覚化、テンプレートの開発、分析レポート、テンプレートの適用という 8 つのステップに分けられます。

2. データ操作のレベル

ビジネスロジックに応じて、データ管理は次のレベルに分けられます。

1. 業務の指導及び管理。

データの収集、統計、追跡、監視を通じてビジネス管理モデルを構築し、ビジネスを導きます。例えば、販売業務における日次売上、月次売上、年次売上の完了状況。電子商取引マーケティング事業におけるトラフィック、新規ユーザー数、および1日の取引量。

2. 業務分析と管理。

運用分析は、収集されたデータの分析と管理に重点を置いており、要約すると、人、商品、場所、才能の分析と管理になります。たとえば、顧客関係管理 (CRM)、財務分析管理、サプライ チェーン分析管理などです。

3. ビジネス戦略管理。

事業戦略管理は、消費者の購買行動の分析、会員顧客戦略、ポイント制度や割引制度の導入の有無など、経営判断を直接的に行い、各事業リンクに対応するデータ分析を実施して戦略を修正・策定します。

4. 戦略計画管理。

戦略計画には、企業競争力分析、業界環境分析、戦略目標計画など、社内外の市場データに基づいた長期的な計画プロセスが必要です。

3. データ操作について何を学ぶ必要がありますか?

まず最初に申し上げたいのは、データ操作は技術的な範疇だけではなく、ビッグデータ、機械学習、統計学など多くの分野の知識を含む極めて複雑な理論的な範疇でもあるということです。データ操作を初めて行う人は、どこから始めればよいのか分からないことが多いです。

このとき、学習フレームワークが必要になります。インターネット上では、多くの人が学習のアイデアとして、データ操作プロセスに従うことを提案しています。まず、ダッシュボードなどのデータ収集の知識を学びます。次に、質問者が言及したデータベースのデータ抽出に属するSQLなどのデータ処理関連の知識を学習します。次に、Python、Rなどのプログラミング言語、Smartbiなどのデータツールなどのデータ分析を学びます。次に、Echart などのデータ視覚化を学びます。

しかし、初心者や転職を希望する人にとっては、これらは詳細すぎて複雑すぎます。実際、データ操作を始めるには、「道」、「法」、「気」という 3 つの単語だけが必要です。

1. タオ

ここで意味するのはビジネス思考です。データ操作は単にデータを取得して使用することだけだと考えないでください。まず学ぶ必要があるのは、プログラミング言語や分析ツールではなく、ビジネス分析システムの構築に関わる経営やマーケティングの知識です。つまり、ビジネス思考がなければ、プログラミング言語をすべて学んだとしても、データ運用担当者になることはできません。これは完全な素人向けです。まずは「ビジネスと経済統計」という本を読むことをお勧めします。

2. 法律

当然、それはデュポン分析、ファネル分析、四象限分析などのデータ分析手法を主に指す手法です。これらはすべて、初級レベルのデータ操作に必要な知識です。もちろん、数理統計学も含まれます。これらのことについてあまり深く考える必要はありません。データ分析に関する内容を学ぶだけで十分です。この点に関しては、初心者には「Who Says Newbies Can't Do Data Analysis」という本を読むことをお勧めします。

3. 楽器

ビジネスアイデアが決まり、分析手法を学んだら、次はデータ操作で使用するさまざまなツールを学習します。この点についてはいろいろありますが、以下で詳しく説明します。

4. データ操作ツール

1. データベース言語

企業でよく使用される大規模データベースには、Oracle、DB2、SQL Server、Sybase、Mysql などがあります。これらのデータベースをすべて知る必要はありません。1 つまたは 2 つを習得するだけで十分です。初心者の方はSQLを学ぶことをお勧めします。

2. エクセル

驚かないでください。Excel は、データ操作作業で習得しなければならないツールです。 Excel をマスターするのは、あなたが思っているほど簡単ではありません。少なくとも、ピボットテーブルなど、Excel のさまざまな高度な操作を習得する必要があります。使い始めてから、さらに高度な機能を学習できます。

3. Python/R

データ分析に重点を置いたプログラミング言語としては、R と Python は実は似ていますが、学習の難しさという点では、やはり Python をお勧めします。なぜなら、Python は市場で最もシンプルで、最も強力で、最も成功しているプログラミング言語であり、標準的な万能言語であると言っても過言ではないからです。

4. データ分析ツール

残りのツールは、主に次のカテゴリで、選択した方向で学習できます。

チャート プラグイン: ECharts、Highcharts などの機能は非常に強力です。

データレポートカテゴリ：学習しやすく、日々のレポート作成に実用的であるSmartbiレポートプラットフォームなど。

ビジュアル BI カテゴリ: Smart Software の Smartbi、cognos、tableau など、より直接的にビジネス分析を目的としています。

Smartbiデータ分析ツール

5. モバイルと大画面の視覚分析

テンプレート アプリケーションが成熟した後、管理とリーダーシップのためのより優れたサービスを考慮して、現在の HTML5 テクノロジと APP アプリケーションと組み合わせて、より優れたアプリケーションを作成できます。