数据分析师是做什么的？

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

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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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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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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(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。