数据分析师主要做什么?

发布网友 发布时间：2022-04-22 20:23

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好二三四 时间：2022-07-03 16:39

大数据系统分析师做什么，让我们一起了解一下？

大数据分析师，随着企业对数据价值的重视，也越发地得到重视，而大数据分析师的日常工作，首先就可以总结为挖掘海量数据当中的价值信息。

做大数据分析，往往涉及到几个环节：数据获取、数据存取、数据预处理、数据建模与分析、数据可视化。

1、数据采集：

数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。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，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题；同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。

2、数据存取：

数据存取分为存储和提取两个部分。数据存储，大数据分析师需要了解数据存储内部的工作机制和流程，最核心在于，知道原始数据基础上需要经过哪些加工处理，最后得到了怎样的数据。数据提取，大数据分析师首先需要具备数据提取能力。第一层是从单张数据库中按条件提取数据的能力；第二层是掌握跨库表提取数据的能力；第三层是优化SQL语句，通过优化嵌套、筛选的逻辑层次和遍历次数等，减少个人时间浪费和系统资源消耗。

3、数据挖掘：

在这个阶段，大数据分析师要掌握，一是数据挖掘、统计学、数学基本原理和常识；二是熟练使用一门数据挖掘工具，Python或R都是可选项；三是需要了解常用的数据挖掘算法以及每种算法的应用场景和优劣差异点。数据分析：数据分析相对于数据挖掘而言，更多的是偏向业务应用和解读，当数据挖掘算法得出结论后，如何解释算法在结果、可信度、显著程度等方面对于业务的实际意义。

4、数据分析：数据分析相对于数据挖掘而言，更多的是偏向业务应用和解读，当数据挖掘算法得出结论后，如何解释算法在结果、可信度、显著程度等方面对于业务的实际意义。

5、数据可视化：

这部分，大数据分析师除遵循各公司统一规范原则外，具体形式还要根据实际需求和场景而定。数据可视化永远辅助于数据内容，有价值的数据报告才是关键。

以上就是小编的分享，希望可以帮助到大家。

热心网友 时间：2022-07-10 06:14

1、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、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、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、使用工具

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。

5、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。

扩展资料：

数据分析师 是数据师Datician的一种，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。

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。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。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。

参考资料来源：百度百科—数据分析师

热心网友 时间：2022-07-10 06:14

热心网友 时间：2022-07-10 06:15

您好 主要以您所设计的业务不同而不同。这里分享一个别人的工作体验。

本人18年7月份毕业，应用统计学，本科。第一份工作在南京某央企做数据分析师，主要业务是替*做一些订制化的数据分析，涉及业务都比较机密，这里不再展开。找这份工作时候我的情况大概是这样子的，考研失败，没有像样的实习经历，自学了一点机器学习的课程，工作城市选在南京。自己当时的数学和概率论的底子还算扎实，但是实际工作经验匮乏，能选择的机会其实不多。加上自己对职业规划没有什么概念，找到一份看上去对口的数据分析师工作，也没有过多考虑。在正式入职之前，我开始看一些机器学习、数据分析的课程，包括西瓜书和统计学习方法大概也看了一遍。

第一份工作，出差很多，而且刚入职就被派去独自去甲方现场完成项目，压力真的很大。然后工作之余开始努力学习，当时自己的职业目标是算法工程师，因为觉得自己数学还行而且挣钱很多。于是开始照着算法工程师的技能需求开始疯狂学习。看过的课程大概有python、计算机网络、机器学习、数据结构、大数据、自然语言处理，当然并不是每一门都看的很深入。期间自己也参加过天池和kaggle的一些数据科学竞赛，主要是为了学习如何建模。然而，由于工作中能用到的实在有限，而且更主要的是没有专业的团队带领。因为这份工作基本都是在客户现场待着，就一两个同事，所有工作中遇到的问题和成长都得靠自己不断学习，总体来说还是没什么成长。考虑到这个行业的壁垒和自己以后的发展，我决定迈入互联网金融行业，于是2019年9月底辞职，去到了魔都上海。

以上您可以参考一下 希望能帮到您，助生活愉快

热心网友 时间：2022-07-10 06:15

简单理解就是：对业务的改进优化；帮助业务发现机会；创造新的商业价值。具体如下：

改进优化业务方面，就是让业务变得更好。体现在两大方面：

对企业用户体验的改进方面，优化原有业务流程，为用户提供更好的用户体验。

对企业资源的合理化分配利用上，更合理的优化配置企业资源，达到效益最大化的目的。

其次是利用数据查找人们思维上的盲点，进而发现新的业务机会的过程。

最后是在数据价值的基础上形成新的商业模式，将数据价值直接转化为金钱模式。

数据分析的工作内容

1、分析什么数据

分析什么数据与数据分析的目的有关，通常确定问题后，然后根据问题收集相应的数据，在对应的数据框架体系中形成对应的决策辅助策略。

2、什么时候数据分析

业务运营过程全程数据跟踪。

3、数据获取

内部数据主要是网络日志相关数据、客户信息数据、业务流程数据等，外部数据是第三方监测数据、企业市调数据、行业规模数据等。

4、数据分析、处理

使用的工具取决于公司的需求。

5、如何做数据分析

数据跟着业务走，数据分析的过程就是将业务问题转化为数据问题，然后再还原到业务场景中去的过程。

热心网友 时间：2022-07-10 06:16

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。

数据分析是一个偏综合的岗位

（1）数据清洗：80%的精力在处理清洗数据，包括字段提取、整合归一、规范化。数据在现有的商业环境中才开始逐渐重视，故数据采集整理非常重要，许多公司都在开始重视数据背后的重要价值，故会把历史数据拿出来处理加工。

（2）数据进行初加工：这里包含了数据描述性统计（比如极值，最值，均值，方差，分布），这种初步加工目的是为了大体了解这些数据的基本概况，这是初始业务必须要做的，从这些数据中一定程度上还能能够反映日常业务变况。

（3）探索性分析：有了对数据大体掌握后我们会做一些分析和预测，譬如相关性分析，主成分分析，回归分析，时间序列预测等等

（4）报表制作：这里会涉及到做基本报表，反映日常业务态势包含基本业务总体概况，同环比分析，并去查找业务逻辑数据表现的原因，当然里面会涉及到数据可视化图表（折线图，旋风图，散点图，柱形图）等等，诸多数据分析方*

（5） 最后数据结论输出，报告撰写。