数据分析师的日常工作内容是什么？

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。

现在把数据分析师包装的太高大上了，左手Python，右手R，感觉都快无所不能了。其实现状并不是这样。平时工作主要包括：

1）跑数据，也就是利用SQL代码从数据库中调取相关的数据，然后在利用调取过来的数据进行相关的数据分析。

2）支持销售部门分析需求。这个过程基本是伴随着销售部门的需求来的，一般持续时间比较长。我们需要先将销售部门的数据需求进行问题定义，然后进行相关的问题拆解，确定数据源，搜集数据源，数据清洗，数据分析，最终生成可视化的数据分析报告。在这个过程中，最为苦逼的就是需求有时候会变，导致你做的工作可能面临废掉的可能。

3）行业数据分析报告，对于这块，其实偏向于研究性质。我们经常会利用外部数据以及公司内部数据，从行业趋势、人群洞察等方面入手，对该行业进行细致分析。这块最大的困扰是在于数据质量有时很差，不得不苦苦找数据，换思考维度，改逻辑框架。有时候仅仅数据清洗就需要几天，下来都会头昏眼花的。所以，千万不要觉得数据分析师是一个很高大上的职业，谁做谁知道。

当然，不同性质公司要求数据分析师的职责不同，但是万变不离其宗，基本都是跑数据，作报告，建模型等等。

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。

数据分析师这个职位，不同的公司，不同的行业，对于它的理解和工作内容都有所不同。在有些传统行业，数据分析师工作重点是做行业报告等；在阿里巴巴等大型互联网公司，职位区分比较明确，数据分析师大部分时间只做产品和运营的分析工作，至于基础数据处理、搭建数据产品等等不涉及;在创业公司等相对小型公司，数据分析师要干的活可能要不仅仅是产品和运营分析，基础数据采集和处理，数据产品搭建都属于数据分析师的工作范围。
明确了数据分析师的工作范围，大概也就清楚了每天要做些什么，比如：
产品和运营的数据提供(正常分析师工作)
基础数据采集和处理(类似ETL工作)
数据产品的思考和搭建(类似数据产品经理工作)
数据价值的挖掘(类似数据挖掘工程师工作)

大数据工程师工作内容取决于你工作在数据流的哪一个环节。

从数据上游到数据下游，大致可以分为：

数据采集 -> 数据清洗 -> 数据存储 -> 数据分析统计 -> 数据可视化 等几个方面

工作内容当然就是使用工具组件(Spark、Flume、Kafka等)或者代码(Java、Scala等)来实现上面几个方面的功能。

具体说说吧，

数据采集：

业务系统的埋点代码时刻会产生一些分散的原始日志，可以用Flume监控接收这些分散的日志，实现分散日志的聚合，即采集。

数据清洗：

原始的日志，数据是千奇百怪的

• 一些字段可能会有异常取值，即脏数据。为了保证数据下游的"数据分析统计"能拿到比较高质量的数据，需要对这些记录进行过滤或者字段数据回填。

• 一些日志的字段信息可能是多余的，下游不需要使用到这些字段做分析，同时也为了节省存储开销，需要删除这些多余的字段信息。

• 一些日志的字段信息可能包含用户敏感信息，需要做脱敏处理。如用户姓名只保留姓，名字用'*'字符替换。

数据存储：

清洗后的数据可以落地入到数据仓库(Hive)，供下游做离线分析。如果下游的"数据分析统计"对实时性要求比较高，则可以把日志记录入到kafka。

数据分析统计：

数据分析是数据流的下游，消费来自上游的数据。其实就是从日志记录里头统计出各种各样的报表数据，简单的报表统计可以用sql在kylin或者hive统计，复杂的报表就需要在代码层面用Spark、Storm做统计分析。一些公司好像会有个叫BI的岗位是专门做这一块的。

数据可视化：

用数据表格、数据图等直观的形式展示上游"数据分析统计"的数据。一般公司的某些决策会参考这些图表里头的数据~

当然，大数据平台(如CDH、FusionInsight等)搭建与维护，也可能是大数据工程师工作内容的一部分喔~

希望对您有所帮助！~

数据分析的日常工作：沟通、监控、分析、建议。

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宁化县17031869454： 数据分析师的具体工作职责和工作内容有哪些 - ？
豫莎尿素： 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

宁化县17031869454： 数据分析员岗位职责说明 - ？
豫莎尿素： 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...

宁化县17031869454： 咨询行业数据分析师是干什么的 - ？
豫莎尿素： 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.

宁化县17031869454： 数据分析师的具体工作职责和工作内容有哪些? ？
豫莎尿素： 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...

宁化县17031869454： 数据分析师是做什么的?？
豫莎尿素： 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.

宁化县17031869454： 有没有人知道数据分析员是做什么工作? - ？
豫莎尿素： 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;

宁化县17031869454： Amazon亚马逊数据分析师都是怎样工作的 - ？
豫莎尿素： 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……

宁化县17031869454： 数据分析师的具体工作职责和工作内容有哪些 - ？
豫莎尿素： 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.

宁化县17031869454： 资深数据分析师是做什么的 - ？
豫莎尿素： 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.

宁化县17031869454： 数据分析师是从事哪些数据工作的 - ？
豫莎尿素： 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...