数据分析师是什么 人力数据分析师是什么

数据分析师是做什么的？

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。如需学习数据分析，

数据分析师是什么 人力数据分析师是什么

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：

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。

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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；

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。

(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。

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

多维分析：（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

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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什么是数据分析师证书?

数据分析师的具体工作内容就是数据采集、数据存储、数据提取、数据提取、数据挖掘、数据分析，数据展现等内容。

1、数据提取。

是将数据取出来的过程，需要确定数据来源、注意提取时间以及需要提取的规则。

2、数据采集。

就是了解数据的原始面貌，也就是数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件内容。这能帮助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。

3、数据存储。

在数据存储的时候，数据分析师需要了解数据存储内部的工作机制和流程，最核心的因素是在原始数据基础上经过加工处理，最后得到的数据。数据的完整性、有效性、以及准确性很多时候由于软硬件、内外部环境问题无法保证，这些都会导致后期数据应用问题。

4、数据挖掘。

面对海量数据时进行数据价值提炼的关键，数据挖掘需要算法的配合。需要注意没有一种算法能解决所有问题，但精通一门算法可以解决很多问题。

5、数据分析。

是解释算法在结果、可信度、显著程度等方面对于业务的实际意义，如何将挖掘结果反馈到业务操作过程中便于业务理解和实施是关键。

6、数据展现。

数据分析师要把数据观点展示给业务的过程。数据展现的具体形式还要根据实际需求和场景而定。

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1、数据分析师是在互联网、零售、金融、电信、医学、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策、管理数据资产的专业人员。

2、数据分析师的技能要求：(1)懂业务。熟悉行业知识、公司业务及流程；(2)懂管理。需搭建数据分析框架，运用营销、管理知识，需针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议；(3)懂分析。掌握数据分析方法，例如漏斗图分析法、矩阵关联分析法、因子分析法、对应分析法等；(4)懂工具。掌握数据分析相关的常用工具；(5)懂设计。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，包括图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等。

数据分析师的话一般是偏业务方向的，通过数据发现业务问题，洞察行业机会点，通过数据产生的价值驱动企业的发展，这也是现在企业数字化转型最需要的人才。它对编程能力要求较低，如果之前有其他方面的工作经验积累的话在这个方向的发展是有帮助的，学习压力也会相应减小很多。

至于什么专业别业适合做数据分析师？其实在2016年国内才有大学设立大数据相关专业，2020年第一批毕业生毕业，现在市场上“专业对口”的人还很少，没有强关联对口的专业，大数据专业算比较对口，还有数学专业、统计学专业也勉强可以算“对口”，但是应届毕业生没有工作经验、不懂业务，他们只是工具的使用上要熟练一些，而企业需要的是能为企业解决问题创造利益的人才，所以现在数据分析师是供不应求的，而各行各业都需要有数据分析师，不用太担心会受到专业的影响。

现在学校也好还是老师也好，其实都没有数据分析一线的工作经验，公司对数据分析的实际需求学校和老师其实都是没有真实的对接过的，咱们国家的高校教育要晚于市场10年左右，去年毕业的科班生，大部分掌握了专业过时了的理论知识，也没有实操经验，完全无法满足企业的用人需求，所以，到现在，市场上相当于还是没有专业的科班出身的数据分析师。

如果你真的想学数据分析，九道门数据分析建议你要以项目经验为主，多去接触真实的数据项目，九道门的课程是在做项目中熟练基础技能操作，掌握数据分析商业逻辑，所有的项目你都全程参与，所有项目都能写进简历，这才是企业想要的能力。

首先是数据分析师，这是数据分析行业的起点。有些企业会根据自己的行业特点给数据分析师起一些比较具体的工作名称，比如业务分析师、运营分析师、数据库分析师等等。但是，所有数据分析师最重要的功能是根据问题或需求获取、清理和分析数据，并呈现数据分析结果，以协助企业做出判断或决策。

此外，它是一个数据科学家，在某种程度上，它是数据分析师的高级版本。不同于数据分析师：一是精通优化。不是优化数据，而是优化分析数据的模型和工具。他们往往非常熟悉机器学习，能够构建机器学习模型，并在大量数据分析结果的基础上不断完善机器学习模型;第二，他们专注于预测。如果数据分析师根据历史和当前的数据分析当前的问题，那么数据科学家在前者的基础上深入挖掘异常的原因和趋势，并回答关键问题。

第三，是数据工程师。与前两者相比，他们更注重数据分析和应用能力，需要数据库设计和编程开发的能力。他们为数据传输构建API，设计、构建、安装、测试和维护数据管理系统，保证数据存储和传输，为数据分析师和数据科学家提供稳定有效的分析环境。

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数据分析师是数据师Datician['detn]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。

数据分析师技能要求:

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。

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。

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什么是数据分析师证书?