数据分析师的职责是什么？

数据分析师有哪些工作职责？~

数据分析是干什么的？
在企业里收集数据、计算数据、提供数据给其他部门使用的。
数据分析有什么用?
从工作流程的角度看，至少有5类分析经常做：
工作开始前策划型分析：要分析一下哪些事情值得的做
工作开始前预测型分析：预测一下目前走势，预计效果
工作中的监控型分析：监控指标走势，发现问题
工作中的原因型分析：分析问题原因，找到对策
工作后的复盘型分析：积累经验，总结教训

那数据分析是什么的？
数据分析大体上分3步：1：获取数据。通过埋点获取用户行为数据，通过数据同步，打通内部各系统数据。以及做数仓建设，存储数据。2：计算数据。根据分析要求，提取所需要的数据，计算数据，做表。3：解释数据。解读数据含义，推导出一些对业务有用的结论。
那么数据分析师主要做以上三点的工作吗？
并不全是，这个在不同企业，情况不一样。如果公司规模大的话，获取数据经常是数据开发组完成的，他们的职位一般是“数据开发工程师”或者“大数据工程师”。解释数据则是运营自己写ppt做解读，留给“数据分析师”的，其实就是中间的计算数据的一步。
有些公司（一般是做电商的），数据是直接从淘宝、天猫、亚马逊等平台导出的，然后基于这些数据做分析。有些公司（一般是传统企业），数据是直接用的大型的BI产品，然后所有人基于BI产品导出数据分析有些公司规模很小，就直接一个小组从数据埋点到数仓到提数全干了。总之情况五花八门。

为公司提供数据报告。

数据分析师可以使企业清晰的了解到企业现状与竞争环境，风险评判与决策支持，能够充分利用大数据带来的价值，在进行数据挖据与展现后，呈现给企业决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的报告。

所以，大数据分析师已经不是简单的IT工作人员，而是可以参与到企业决策发展制定中的核心人物。此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。

扩展资料：

数据分析师需要掌握的统计方法

1、线性回归（Linear Regression）。在统计学中，线性回归是一种通过拟合自变量与自变量之间最佳线性关系来预测目标变量的方法。

2、分类（Classification）。分类是一种数据挖掘技术，它将类别分配给数据集合，以帮助进行更准确的预测和分析。也有时称为决策树，分类是用于对非常大的数据集进行分析的几种方法之一。2大分类技术脱颖而出：Logistic回归和判别分析。

3、重采样方法（ResamplingMethods）。重采样是从原始数据样本中绘制重复样本的方法。这是统计推断的非参数方法。换句话说，重采样方法不涉及使用通用分布表来计算近似p个概率值。

参考资料来源：百度百科-数据分析师

工作职责：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。

就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。

此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。

扩展资料：

技能要求：

1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。

参考资料来源：百度百科--数据分析师

其实数据分析师的职责和岗位内容去招聘岗位JD一查就知道，而题主真正想知道的是如何成为一名优秀的数据分析师。

一、“优秀”的定义

首先大家先来看下阿里对数据分析师职位的要求和描述：

数据分析岗位描述和岗位要求

不难看出，对数据分析师的要求首先就是构建业务数据体系，然后就是要深入理解业务数据，支持业务发展，给出重点业务数据分析意见，帮助业务给出优化建议和落地方案。那其实这时候你就实现了的数据分析岗位的价值－业务线，负责通过数据分析手段发现和分析业务问题，为决策作支持。所以优秀的数据分析师与业务结合才能真正体现其价值。

二、数据分析师发展前景

给大家分享一下数据分析师的成长路径

数据分析师的成长路径

NO.1专业能力成长路径：助理数据分析师－数据分析师－资深数据分析师－高级数据分析师

No.2行政职位晋升路径：数据分析专员－数据分析主管－数据分析经理－数据分析总监

No.3主要专业技能要求：数据库知识（SQL）、基本的统计分析知识、熟练掌握Excel，了解SPSS/SAS，良好的PPT展示能力。

很多小伙伴也会担心数据分析的工作会逐渐被AI取代，大家不用担心的，之后可能一些重复性的“体力活”，比如取数，会被AI取代，但是如果你选择在一个垂直的行业以及岗位深耕并且积累的业务经验是不能被取代的。

接下来分享一下不同的公司对于数据分析的岗位需求

第一类：互联网公司，互联网公司的特征就是用户至上，我们要知道用户喜欢什么，他的需求是什么，所以在互联网公司中，对于数据的需求有三点

①用户洞察 ②数据提取 ③实时数据分析

所以在这里主要的工作内容可能包括：从MySQL数据库中提取数据，成为Excel数据透视表的高手以及生成最基本的数据可视化（如线和条形图）。偶尔分析一下A/ B测试的结果，这样的公司可以为你创造一个尝试新事物和扩大新技能的环境。

需求职位：统计分析员、数据分析师

第二类：BAT等数据平台企业，大厂的特征就是我们就是数据，数据就是我们,所以他们的需求就是可以生产大数据驱动的产品和机器学习方向

还有许多公司，他们的数据（或他们的数据分析平台）就是他们的产品。在这种情况下，数据分析或机器学习的任务就会非常繁重。

能对一个有正式的数学，统计学或物理学背景并希望继续走一条更学术的道路的人来说是更理想的环境。这一类的公司可能是面向消费者的拥有海量数据的公司或者以提供数据为基础的服务的公司。

数据平台类企业的需求职位：大数据工程师、数据分析师、数据挖掘工程师

第三类：其他数据驱动的非数据公司，这些公司是通过数据分析优化产品，提升产品竞争力，他们所需要的是数据处理、数据分析、数据可视化。

很多公司都属于这一类，面试的公司关心数据，但可能不是一个数据公司。因此，进行数据分析，了解产品代码，将数据可视化等等，这些能力是同等重要的。一般来说，这些公司要么寻求通才，要么寻找一个能填补他们团队空缺的专才，比如数据可视化或机器学习方面的。

面试这一类的公司的时候，比较重要的技能是熟悉“大数据”的专用工具如：Hive/ Pig，以及有处理杂乱无章的真实数据集的经验。

最后，希望回答对题主以及应届毕业生或者刚工作1-3年想转行的人有帮助，也欢迎有同样困惑的小伙伴私信我哦！

近日，由中国软件网、海比研究联合中国软件行业协会应用软件产品云服务分会，发布了《2017年中国大数据可视化市场研究报告》。

东软凭借两款大数据可视化产品，在2017年中国大数据可视化市场份额排名中，位居第三，并成为收入增长最快的厂商，增长率超过100%！

不可否认，整合复杂数据的收集、分析和可视化，并从数据中获得价值，是未来的趋势。而对于目前企业最关心的大数据可视化，今后的一个基本需求趋势——让数据可视化不仅仅是可见，更要求可控。大数据可视化，是把数据分析的结果以图形化、图像化的方式展现，帮助人们理解复杂的数据，快速获得数据的价值。

在大数据秒级分析的基础上，东软的DataViz，在数据可视化领域不断突破。近百种数据可视化形式，GIS地图可视化、3D可视化，一组杂乱无序的业务数据，分分钟就能变成炫酷动图。

DataViz 定位敏捷BI，面向业务人员提供自助式数据探索与可视化分析服务。平台提供可视化接入数据源、可视化定义数据集、自助式可视化分析工具和交互式故事板等功能，旨在以自助式数据探索与可视化分析方式，帮助企业用户快速准确地洞悉数据背后隐藏的商业价值，让企业决策更“有据可依”。

DataViz 提供固定分辨率功能，可以按照大屏的尺寸进行精准的可视化布局和实现，并可以按照长边铺满等进行宽高适应。与此同时，DataViz可以自由设定背景图片、背景色等，提供实时效果预览，轻松在本地电脑即可制作大屏可视化仪表板，例如在大屏界面中，通过地图、折线图、柱状图、列表等图表，展现数据分析大屏。

我们置身于大数据时代，有效的利用大数据决定着我们未来，而大数据可视化工具，是您必不可少的工具。从大数据分析到大数据展现，这次，东软不仅拼实力，还拼颜值！

1、负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对用户的行为进行分析了解用户的需求；
2、参与业务部门临时数据分析需求的调研、分析及实现；
3、参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估；
4、整理编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中隐含的变化和问题，为业务发展提供决策支持；
5、派驻或对口支持业务部门提供数据分析服务，与业务部门合作开展业务专题分析；
6、支持微博事业部等产品部门下的运营，产品，研发，市场销售等各方面的数据分析，处理和研究的工作需求。

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义县17695695824： 数据分析师的具体工作职责和工作内容有哪些 - ？
捷春康迪： 以下是部分互联网公司数据分析师的工作职责与内容:1. 找到如何通过数据衡量产品(measure)2. 找到如何可以驱动产品的指标3. 跟产品经理、工程师等合作寻找改进产品的机会4. 帮助产品做决策5. 产品数据追踪6. 寻找新的领域7. 给团队设定目标8. 长期投入9. 带新人和面试的能力10. 提供数据支持

义县17695695824： 有没有人知道数据分析员是做什么工作? - ？
捷春康迪： 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;

义县17695695824： 数据分析员岗位职责说明 - ？
捷春康迪： 工作职能: 1、根据数据分析方案进行数据分析,在既定时间内提交给市场研究人员; 2、能进行较高级的数据统计分析; 3、公司录入人员的管理和业绩考核;以及对编码人员的行业知识和问卷结构的培训; 4、录入数据库的设立,数据的...

义县17695695824： 咨询行业数据分析师是干什么的 - ？
捷春康迪： 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.

义县17695695824： 互联网公司数据分析岗位的工作内容和职责是什么? - ？
捷春康迪： 需要有敏锐的观察力,一般就是分析数据特征,寻找数据规律,挖掘数据价值. 需要细心.

义县17695695824： 数据分析师是从事哪些数据工作的 - ？
捷春康迪： 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.作用 越来越多的政府机关、企事业单位将选择拥有数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析、以...

义县17695695824： 数据分析师的具体工作职责和工作内容有哪些? ？
捷春康迪： 谢邀 目前在一家电商公司从事数据分析的工作 刚入门的时候都会从最基本的做起,也就是先做表格 先是学做日报.这是每天到公司做的第一件事,虽然很基本,步骤很统...

义县17695695824： 数据分析师是做什么的?？
捷春康迪： 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.

义县17695695824： 资深数据分析师是做什么的 - ？
捷春康迪： 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.

义县17695695824： 数据分析师的具体工作职责和工作内容有哪些 - ？
捷春康迪： 1.KPI指标监控,异常指标分析,寻找问题根源,为老板做建议 每周都会有:出现什么问题,问题的原因是什么,各个小team的Action,每周这么循环下去.2.各种周期性报表,各种临时性提数3.针对某一特定业务问题的分析报告4.针对某一业务问题的进行线下建模和分析,最终推动模型上线 周期性跑模型,跑模型的效果报表. 建模这块最麻烦的是 需要与业务方沟通,搜集资料,梳理需求,定义好各个指标,加工成所需要的特征变量,特征变量的寻找很多时候都是尝试,摸着石头过河.