数据分析师是做什么的？

发布网友 发布时间：2022-03-02 13:53

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热心网友 时间：2022-03-02 15:22

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热心网友 时间：2022-03-02 16:40

数据分析师主要工作是在本行业内将各种数据进行搜集、整理、分析，然后根据这些数据进行分析判断，在分析数据后对行业发展、行业知识规则等等进行预测和挖掘。数据分析师是数据师其中的一种，另一种是数据挖掘工程师，两者都是专业型人才。

扩展资料

数据分析师和数据挖掘工程师的区别

1、“数据分析”的重点是观察数据，而“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”。

2、“数据分析”得出的结论是人的智能活动结果，而“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集（或训练集、样本集）发现的知识规则。

3、“数据分析”得出结论的运用是人的智力活动，而“数据挖掘”发现的知识规则，可以直接应用到预测。

4、“数据分析”不能建立数学模型，需要人工建模，而“数据挖掘”直接完成了数学建模。

5、相对而言，数据挖掘工程师对统计学，机器学习等技能的要求比数据分析师高得多。

6、很多情况下，数据挖掘工程师同时兼任数据分析师的角色。

参考资料来源：百度百科--数据分析师

参考资料来源：百度百科--数据师

热心网友 时间：2022-03-02 18:15

数据分析师工作的流程简单分为两部分，第一部分就是获取数据，第二部分就是对数据进行处理。如需学习数据分析，推荐选择十方融海。

1、获取相关的数据，是数据分析的前提。每个企业，都有自己的一套存储机制。具备基本SQL基础，再学习下其中细节的语法，基本就可以到很多数据。当每个需求明确以后，都要根据需要，把相关的数据获取到，做基础数据。
2、获得了数据以后，才能够进行数据处理工作。获取数据，把数据处理成自己想要的东西，是一个关键点。很多时候，有了数据不是完成，而是分析的开始。数据分析师最重要的工作就是把数据根据需求处理好，只有数据跟需求结合起来，才能发挥数据的价值，看到需求的问题和本质所在。

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热心网友 时间：2022-03-02 20:06

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

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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。

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热心网友 时间：2022-03-02 22:14

付费内容限时免费查看回答您好，数据分析员是指获取相关数据后，利用专业的方法对数据进行统计、归纳、整理以及分析的人员。数据分析员的岗位职责有：

1、负责根据既定的数据收集范围，定期进行各类相关数据的更新与汇总，并形成数据统计报告，对数据进行整理和分析；

2、负责根据已有的数据容量，建立企业内部数据库，并定期对数据库内容进行更新和维护，为企业的相关决策提供数据参考；

3、负责根据公司相关标准和具体要求，参与制定公司级别数据的收集范围；

4、负责收集相关部门的业绩数据，并进行整理和分析，为公司相关计划的顺利实施提供数据支持，保障相关部门工作的顺利进行；

5、定期对所收集数据进行系统分析，与公司的年度计划进行比对，对偏差较大的部分及时进行预警，协助公司年度计划的完成。

希望我的回答对您有所帮助谢谢

热心网友 时间：2022-03-03 00:39

数据分析师是数据师的一种，专门从事行业数据搜集，整理，分析，然后根据这些数据进行分析判断，指的是不同行业中，在分析数据后对行业发展，行业知识规则等等进行预测和挖掘。

具体分析如下：
1.制作报表 ；
处理数据分析工作常常根据业务需求，用各种图表来展示各种指标数据，简单明了地展示各种指标的变化趋势，方便更好的得出结论，做出相关决策。其中：折线图传递变化趋势的信息、饼状图传递组成成分的信息、柱状图传递数值大小的信息、散点图传递数据集中度的信息、面积图传递数值累积的信息。
2.异常数据分析 ；
所有不符合随机波动的数据概括为异常数据。
处理流程：发现异常--分析原因--给出方案--推动执行--监控效果--反思总结。
3.SQL查询语言 ；
4.数据需求 ；
处理数据需求对于数据分析师而言，最关键的是要足够了解业务。

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热心网友 时间：2022-03-03 03:20

(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。

热心网友 时间：2022-03-03 06:18

说白就是算命，利用一些数据做预测推断
1、数据分析都在做什么
常规报表：例如月度季度财务报告
即席查询：记录每种产品每天销量报表
*分析：（OLAP技术）解决“问题出在哪”这样的问题
监控警报：例如监控销售数据，及时发现问题调整营销策略
统计分析：如方差分析回归分析，例如银行通过模型判别应该对什么样的人做按揭最合理
预报：时间序列预测，例如预测下个季度的GDP
预测性建模：逻辑回归、决策树、神经网络等复杂模型，例如做客户相应模型时候
2、数据分析师一般有以下工作流程：
理解客户分析诉求
学习研究相关知识体系
完成项目前期数据取样
数据预处理、数据特征探索、分析
问题明确化、数据调整和技术选择
模型的研发、知识的发现
模型和知识的综合解释和评价
业界俗称SEMMA原则

热心网友 时间：2022-03-03 09:33

常见的数据分析师工作职责如下：

1、制作报告

作为一名数据分析师，需要花大量的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的见解；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，以简单易懂的方式展现答案和见解。

2、发现重点

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，因为有助于分析师注意到重要的部分是什么。

3、收集数据并设置基础

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是数据分析师的关键。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。

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热心网友 时间：2022-03-03 13:37

主要有以下几个方面的内容：
一为产品经理服务，国内产品经理不懂数据分析，而新产品的竞争情报分析、产品敏捷测试等都需要数据分析师帮助完成，后期产品迭代优化还是需要数据分析师采集用户行为、习惯、评价等数据来完成；
二是为运营服务，产品运营中的用户流量、促销、顾客关系管理等需要数据分析师帮助完成；三是公司数据制定和标准建设、各部门数据打通，数据化管理等工作需要数据分析师完成；
四是数据情报和数据预测为高层服务。
从以上四个方面看商业分析能力和业务知识能力就显得尤为重要，这个时候是考验分析师的业务理解能力及通过数据为企业解决实际问题的能力了。比如分析师的分析流程、分析思维、分析技能、展示说服能力。考虑进这方面专业的公司，或者运气好碰到有经验的老师带你一段时间，像我运气不错刚进了决明数据就碰到了老师带我，所以现在基本把这一套搞得很熟练了。

热心网友 时间：2022-03-03 17:59

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。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。最简单的工具如Excel，hihidata，都是需要熟练掌握的。Excel精通的话可能要好几年，hihidata学起来就方便多了，一天就能达到熟练状态。
5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。分析工具里面一般都自带了一些图表样式，如Excel里面的柱形图，饼图等，hihidata里面的仪表盘，雷达图，折线图，地图等等。
【【工具使用】】
【Excel】：普遍适用，既有基础，又有中高级。中级一般用Excel透视表，高级的用Excel
VBA。
【hihidata】：比较小众的数据分析工具。三分钟就可以学会直接上手。无需下载安装，直接在线就可以使用。
【SPSS】：专业统计软件，没有统计功底很难用的。同时包含了数据挖掘等高大功能。
【SAS】：专业统计软件，专业人士用的，不懂编程还是不要碰了。
【MARLAB】：建立统计与数学模型，但是比较难学，很难上手。
【Eview】：比较小众，建立一些经济类的模型还是很有用的。计量经济学中经常用到。
各种BI与报表工具：【FineBI】，【FineReport】等。

热心网友 时间：2022-03-03 22:37

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。
数据分析师主要作用：
1、这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代。目前世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部门。
2、IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务，建立数据部门，培养数据分析团队。
3、各国*和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。