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数据分析师主要工作（数据分析师好学吗）

发布时间：2023-04-08 15:26:57 稿源：创意岭阅读： 74

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于数据分析师主要工作的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

1、数据分析师是做什么的?
2、数据分析师主要是做什么工作的
3、数据分析师是什么岗位
4、数据分析员具体工作是什么?

数据分析师主要工作（数据分析师好学吗）

一、数据分析师是做什么的?

数据分析师主要事行业数据搜集，整理，分析。

用数据统计分析方法对搜集的数据信息进行分析，并加以归纳和理解；

提取有效信息，形成结论，对数据加以详细研究；

数据分析后，以求最大化地开发数据的功能，充分发挥数据的作用;

分析数据后可以对行业发展，行业知识规则进行预测和挖掘；

二、数据分析师主要是做什么工作的

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。那么怎么获得数据呢？首先，我们要知道，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。因此，基础的SQL语言是必须的。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了。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。

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。如果连数据都没处理好，何谈从数据中发现问题呢？

就目前而言，大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。所以我们要使用专业的数据分析软件。数据分析工具都有Excel、SPSS、SAS等工具。Excel、SPSS、SAS 这三者对于数据分析师来说并不陌生。但是这三种数据分析工具应对的数据分析的场景并不是相同的，一般来说，SPSS 轻量、易于使用，但功能相对较少，适合常规基本统计分析。而SPSS和SAS作为商业统计软件，提供研究常用的经典统计分析处理。由于SAS 功能丰富而强大，且支持编程扩展其分析能力，适合复杂与高要求的统计性分析。

三、数据分析师是什么岗位

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。数据分析师在企业中的主要作用是支持与指导业务发展。

与业务部门一起工作，以确定改进业务操作和流程的机会。

参与业务系统或IT系统的设计或修改。

与业务涉众和主题专家进行交互，以了解他们的问题和需求。

收集、记录和分析业务需求。

解决业务问题，并根据需要设计技术解决方案。

与系统架构师和开发人员进行交互，以确保系统得到正确实现。

随着我国经济决策逐渐由盲目的“经验决策”转向“数据决策”，项目数据分析成为战略决策、投资决策必备的科学方法，以数据科学为依据，做正确的理性决策。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、以便正确决策；越来越多的风险投资机构把数据分析师所出具的数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据；越来越多的高等院校和教育机构把数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容；越来越多的有志之士把数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。

四、数据分析员具体工作是什么?

1、数据采集

数据采集的意义在于真正了解数据的原始相貌，包含数据发生的时间、条件、格局、内容、长度、约束条件等。这会帮助大数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免因为违反数据采集规矩导致的数据问题;一起，对数据采集逻辑的知道增加了数据分析师对数据的了解程度，尤其是数据中的反常变化。

2、数据存取

数据存取分为存储和提取两个部分。数据存储，大数据分析师需求了解数据存储内部的作业机制和流程，最核心在于，知道原始数据基础上需求经过哪些加工处理，最终得到了怎样的数据。

3、数据提取

大数据分析师首先需求具有数据提取才能。第一层是从单张数据库中按条件提取数据的才能;第二层是把握跨库表提取数据的才能;第三层是优化SQL句子，经过优化嵌套、挑选的逻辑层次和遍历次数等，减少个人时间糟蹋和系统资源消耗。

4、数据发掘

在这个阶段，大数据分析师要把握，一是数据发掘、统计学、数学基本原理和知识;二是熟练运用一门数据发掘东西，Python或R都是可选项;三是需求了解常用的数据发掘算法以及每种算法的使用场景和优劣差异点。

5、数据分析

数据分析相关于数据发掘而言，更多的是偏向业务使用和解读，当数据发掘算法得出结论后，怎么解说算法在结果、可信度、明显程度等方面关于业务的实践意义。

6、数据可视化