数据分析师的日常工作有哪些?

数据分析师日常工作是什么？~

(1)写SQL 脚本：俗称“跑数据”。leader要一组 季度数据/月数据/周数据 ，写一段或者N段SQL把数据跑出来。一般是临时性需求，不过当发现默默地演变成一个常规性需求时，最好直接封装SP（存储过程）了……每次跑一下方便省事。这项工作内容需要的技能点有：数据库，SQL
(2)数据分析项目前中期：这个是耗时很长很麻烦的部分。前期是基础数据的处理清洗，基础汇总聚合，然后设计监测指标，指标的设计不仅仅是数学分析，更多需要跑业务需求方那边了解，毕竟最终目的是要让别人用，提升效率，不是为了凸显模型高大上。所有需要的数据都有了之后，开始建立业务模型(数学模型)，整个建模的过程也是反复探索数据的过程，在一定数据量的情况下，初期的建模应用起来一定会这种问题那种问题balabala烦死人……以后边应用边调整优化。技能点：数据库，SQL，excel，R语言，数理统计，数据挖掘，业务知识。
(3)兼职产品经理：业务模型完了后，就有了指标结果。把数据落地到数据库中。然后接下来需要找开发帮你做可视化站点。作为数据分析师我是最了解这个项目 逻辑流程、核心算法、业务应用的。找开发帮你做可视化站点：曲线图啊 柱状图啊 饼图啊 balabala 让别人一眼就能看到指标的整体状况。技能点：逻辑思维，流程规划，数据可视化，一定的开发知识（方便和开发沟通），表达能力力和表情。
(4)模型和指标正式应用起来自后：收集业务部的反馈，不停的跟他们沟通邮件，不停地优化模型，数据表。以及给业务部一些特定需求的分析评估报告（临时性需求）。技能点：逻辑思维，表达能力
(5)个人学习：有时候会遇到等待别人工作进度的情况，比如别人的上一批数据没出来，你完全没法工作。那就上网或者看书 学习知识。数理统计和数据挖掘博大精深，如何能应用得好，产生最高性价比更是一门学问啦。多了解些总是没坏处的。
(6)大数据部分：涉及到”大数据“已经不是我个人工作内容部分了，而是整组的工作内容。具体需要有专门比较懂hadoop和spark的人负责在上面跑数据，写最终实现代码。我们组里的分工大概就是：数据分析师，数据工程师，（半个产品经理），有人身兼三种，有人只爱专精。技能点：无特定加点法则，团队加点。

数据分析是指用统计分析方法对收集的数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结并指导实际工作和生活。
（1）获取数据
获取相关的数据，是数据分析的前提。
（2）数据处理
获取数据，把数据处理成自己想要的东西。
（3）形成报告
把数据分析的结果可视化，展现出来。

数据分析师的日常工作:

• 收集数据

数据分析师的工作第一步就是收集数据，如果是内部数据，可以用SQL进行取数，如果是要获取外部数据，数据的可靠真实性和全面性其实很难保证。在所有获取外部数据的渠道中，网络采集越来越受到大家的关注。网络采集最常用的方法是通过爬虫获取数据，相比较而言，编写爬虫程序获取到的海量数据更为真实、全面，在信息繁荣的互联网时代更为行之有效。如果是分布式系统的大数据，使用Hadoop和Apache Spark两者进行选取和清理。

可以看出，光是收集数据就要用到各种不同的计算机语言和知识了。如果一个数据分析师只会SQL取数是不够的，会逐渐被市场淘汰。因为SQL数据库无法支持大量的数据流量，无法支持SparkStreaming的实时数据采集。

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• 数据清洗

数据清洗， 是整个数据分析过程中不可缺少的一个环节，其结果质量直接关系到模型效果和最终结论。在实际操作中，数据清洗通常会占据分析过程的50%—80%的时间。国外有些学术机构会专门研究如何做数据清洗，相关的书籍也不少。需要进行处理的数据大概分成以下几种：缺失值、重复值、异常值和数据类型有误的数据。

• 数据可视化

数据可视化是为了准确且高效、精简而全面地传递出数据带来的信息和知识。可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号，能将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据，建立起联系和关联，发现规律和特征，获得更有商业价值的洞见和价值。在利用了合适的图表后，直截了当且清晰而直观地表达出来，实现了让数据说话的目的。人类右脑记忆图像的速度比左脑记忆抽象的文字快100万倍，这也就是为什么数据可视化能够加深和强化受众对于数据的理解和记忆。商业数据分析推荐使用Tableau， 5分钟出数据可视化，无脑开挂了解一下？

• 所处行业的数据方向建设和规划

不同行业和领域的侧重点是不同的，好比小九的专业领域是商业，可以是商业策略，也可以是市场营销，是不固定的，要依据公司的战略发展走。许多行业都是需要数据分析师的存在，像金融、制药、生物、政治、历史、经济、新闻传媒、物流、时尚、旅游、环保……对一个领域有了充分的理解和在该领域深入从事的经验，进而体现在数据分析上时，能够更好地发现并定义出实际的问题，也就可以在数据分析之后更符合行业发展规律地去改进问题。

• 数据报告展示

在小九看来，最可以体现数据分析师价值的点就在于通过数据给业务带来价值。数据分析师作为业务与IT的桥梁，与业务的需求沟通是其实是数据分析师每日工作的重中之重。在明确了分析方向之后，能够让数据分析师的分析更有针对性。如果没和业务沟通好，数据分析师就开始撸起袖子干活了，往往会是白做了。最后结果的汇总体现也非常重要，不管是PPT、邮件还是监控看板，选择最合适的展示手段，将分析结果展示给业务团队。

数据分析师是个很大的概念，不等同于商业数据分析师，商业只是许多值得关注的领域中，需求量非常大，也是薪资相对较高的行业之一。如果你以为一个数据分析师只是在公司里负责某一商业业务的辅助工作，那些搞金融、生物基因、宏观经济、国际关系的数据分析师怎么说呢？

这里要说明，什么是商业数据分析师？为业务服务的分析师都叫商业数据分析师或者是业务型数据分析师。可以理解为服务于产品、运营、市场、广告等等业务部门、提供数据支持。作为商业数据分析师，岗位职责和岗位要求是相呼应的，深入业务、了解完整的商业数据分析流程，给业务提出建议。

可以说数据分析是一个工具，就好像统计也好，数学也好，计算机技术也好……都是我们在工作时的兵器，无论什么样的武器最终目的都是为了可以更了自己所处的领域，并用武器从数据中洞察出问题，运用分析思维，去解决实际问题，这才是数据分析师的价值。

制作报告

作为一名分析师，需要花了大量时间来制作内部报告和对外客户报告。这些报告为管理层提供趋势以及公司需要改进见解。

编写报告并不是将数字汇总发送给领导那么简单。数据分析师需要了解如何用数据创建叙述，为了保持价值，数据分析报告要一目了然，简单易懂的方式展现答案和见解，因为决策者或者上级领导不一定也是数据分析师。

发现数据重点

为了生成那些有意义的报告，数据分析师首先必须能够看到数据中的重要部分和模式。定期递增报告(例如每周，每月或每季度)很重要，因为它有助于分析师注意到重要的部分是什么。

收集数据并设置基础设施

也许分析师工作中最技术性的方面是收集数据本身。但通常这也意味着数据分析师要与网络开发人员合作并优化数据收集。

挖掘数据是数据分析师的基本工作职责之一，简化数据收集同样也数据分析师的关键。因此分析人员需要一些专门的软件和工具来帮助完成工作任务。

以上就是关于数据分析师日常工作的内容，希望可以为您提供一些帮助。如果您还想了解更多关于大数据、数据分析师、大数据工程师等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

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化相利肺： 数据分析师职位描述: 1.负责数据分析、报告撰写,为客户或内部进行报告陈述; 2.针对策划产品建立研究模型及标准化分析模板; 3.设计调查问卷,全程跟踪调查过程.要求: 1.有比较充裕的时间; 2.具有电信行业从业经验或具有同类咨询公司优先; 3.掌握情报分析、数据分析、产业分析方法,熟练应用分析工具; 4.较强的文字功底和分析能力,能够独立开展数据分析和建立分析模型; 5.有行业研究报告开发.撰写经验,熟悉撰写方法 6.热爱咨询行业,再学习的能力,严谨负责的工作态度; 7.本科及以上学历,电信/IT.MBA方向专业优先.

阜城县18015345020： 数据分析师是做什么的?？
化相利肺： 数据分析师简单来讲就是你要运用专业的数据分析工具搜集信息,并且对搜集的信息根据自己的专业知识进行分析,分析完给出相应的结论.像专业的行业研究啊,给出相应的预测啊,最后指导决策的岗位.听起来还是非常高大上的,也是属于现在大数据时代下非常热门的工作岗位,相应的薪资待遇都很不错.不过数据分析学的知识是应用型的,所以几乎都是和老师学的,学起来快一些.

阜城县18015345020： 有没有人知道数据分析员是做什么工作? - ？
化相利肺： 这个职位要分很多种行业的,会受到行业的知识限制,有些行业还不错,有些行业就一般.总的说来,还是比较不错的了岗位职责: 1、对货品数据进行统计、汇总、整理; 2、分析汇总的数据,并编写分析报告; 3、有零售行业经验者优先;

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阜城县18015345020： 资深数据分析师是做什么的 - ？
化相利肺： 统计专业(有统计理论)、计算机专业专业(会编程序实现).数据分析师指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员.互联网本身具有数字化和互动性的特征,这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破.以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本(资金、资源和时间)获取支撑研究、分析的数据,数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多.与传统的数据分析师相比,互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏,而是数据过剩.因此,互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理.更为重要的是,互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破.

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阜城县18015345020： Amazon亚马逊数据分析师都是怎样工作的 - ？
化相利肺： 1)数据的质量.分为数据的标准和数据的准确.数据中的杂音要尽量地排除掉.为了数据的质量,大量人肉的工作少不了. 2)数据的业务场景.我们不可能做所有场景下的来,所以,业务场景和产品形态很重要,我个人感觉业务场景越窄越好. 3)数据的分析结果,要让人能看得懂,知道接下来要干什么,而不是为了数据而数据. 搞数据挖掘的人很多,但成功的案例却不多(相比起大量的尝试来说),就目前而言,我似乎觉得目前的数据挖掘的技术是一种过渡技术,还在摸索阶段.另外,好些数据挖掘的团队搞得业务不业务,技术不技术的,为其中的技术人员感到惋惜……

阜城县18015345020： 数据统计分析师工作重点是什么 - ？
化相利肺： 1、对所统计基础数据有了解.2、对工具熟悉.3、会基础的模型.4、对计算的结果进行分析.