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數(shù)據(jù)分析師主要工作（數(shù)據(jù)分析師需要什么技能）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-26 09:18:49 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 418 問(wèn)大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于數(shù)據(jù)分析師主要工作的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、數(shù)據(jù)分析師是做什么的?
2、數(shù)據(jù)分析師主要是做什么工作的
3、
4、數(shù)據(jù)分析員具體工作是什么?

數(shù)據(jù)分析師主要工作（數(shù)據(jù)分析師需要什么技能）

一、數(shù)據(jù)分析師是做什么的?

數(shù)據(jù)分析師主要事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集，整理，分析。

用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)搜集的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析，并加以歸納和理解；

提取有效信息，形成結(jié)論，對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究；

數(shù)據(jù)分析后，以求最大化地開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)的功能，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用;

分析數(shù)據(jù)后可以對(duì)行業(yè)發(fā)展，行業(yè)知識(shí)規(guī)則進(jìn)行預(yù)測(cè)和挖掘；

二、數(shù)據(jù)分析師主要是做什么工作的

數(shù)據(jù)分析師工作的流程簡(jiǎn)單分為兩部分，第一部分就是獲取數(shù)據(jù)，第二部分就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。那么怎么獲得數(shù)據(jù)呢？首先，我們要知道，獲取相關(guān)的數(shù)據(jù)，是數(shù)據(jù)分析的前提。每個(gè)企業(yè)，都有自己的一套存儲(chǔ)機(jī)制。因此，基礎(chǔ)的SQL語(yǔ)言是必須的。具備基本SQL基礎(chǔ)，再學(xué)習(xí)下其中細(xì)節(jié)的語(yǔ)法，基本就可以到很多數(shù)據(jù)了。當(dāng)每個(gè)需求明確以后，都要根據(jù)需要，把相關(guān)的數(shù)據(jù)獲取到，做基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

獲得了數(shù)據(jù)以后，才能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)處理工作。獲取數(shù)據(jù)，把數(shù)據(jù)處理成自己想要的東西，是一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。很多時(shí)候，有了數(shù)據(jù)不是完成，而是分析的開(kāi)始。數(shù)據(jù)分析師最重要的工作就是把數(shù)據(jù)根據(jù)需求處理好，只有數(shù)據(jù)跟需求結(jié)合起來(lái)，才能發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值，看到需求的問(wèn)題和本質(zhì)所在。如果連數(shù)據(jù)都沒(méi)處理好，何談從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問(wèn)題呢？

就目前而言，大數(shù)據(jù)日益成為研究行業(yè)的重要研究目標(biāo)。面對(duì)其高數(shù)據(jù)量、多維度與異構(gòu)化的特點(diǎn)，以及分析方法思路的擴(kuò)展，傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)工具已經(jīng)難以應(yīng)對(duì)。所以我們要使用專業(yè)的數(shù)據(jù)分析軟件。數(shù)據(jù)分析工具都有Excel、SPSS、SAS等工具。Excel、SPSS、SAS 這三者對(duì)于數(shù)據(jù)分析師來(lái)說(shuō)并不陌生。但是這三種數(shù)據(jù)分析工具應(yīng)對(duì)的數(shù)據(jù)分析的場(chǎng)景并不是相同的，一般來(lái)說(shuō)，SPSS 輕量、易于使用，但功能相對(duì)較少，適合常規(guī)基本統(tǒng)計(jì)分析。而SPSS和SAS作為商業(yè)統(tǒng)計(jì)軟件，提供研究常用的經(jīng)典統(tǒng)計(jì)分析處理。由于SAS 功能豐富而強(qiáng)大，且支持編程擴(kuò)展其分析能力，適合復(fù)雜與高要求的統(tǒng)計(jì)性分析。

三、

四、數(shù)據(jù)分析員具體工作是什么?

1、數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集的意義在于真正了解數(shù)據(jù)的原始相貌，包含數(shù)據(jù)發(fā)生的時(shí)間、條件、格局、內(nèi)容、長(zhǎng)度、約束條件等。這會(huì)幫助大數(shù)據(jù)分析師更有針對(duì)性的控制數(shù)據(jù)生產(chǎn)和采集過(guò)程，避免因?yàn)檫`反數(shù)據(jù)采集規(guī)矩導(dǎo)致的數(shù)據(jù)問(wèn)題;一起，對(duì)數(shù)據(jù)采集邏輯的知道增加了數(shù)據(jù)分析師對(duì)數(shù)據(jù)的了解程度，尤其是數(shù)據(jù)中的反常變化。

2、數(shù)據(jù)存取

數(shù)據(jù)存取分為存儲(chǔ)和提取兩個(gè)部分。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，大數(shù)據(jù)分析師需求了解數(shù)據(jù)存儲(chǔ)內(nèi)部的作業(yè)機(jī)制和流程，最核心在于，知道原始數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上需求經(jīng)過(guò)哪些加工處理，最終得到了怎樣的數(shù)據(jù)。

3、數(shù)據(jù)提取

大數(shù)據(jù)分析師首先需求具有數(shù)據(jù)提取才能。第一層是從單張數(shù)據(jù)庫(kù)中按條件提取數(shù)據(jù)的才能;第二層是把握跨庫(kù)表提取數(shù)據(jù)的才能;第三層是優(yōu)化SQL句子，經(jīng)過(guò)優(yōu)化嵌套、挑選的邏輯層次和遍歷次數(shù)等，減少個(gè)人時(shí)間糟蹋和系統(tǒng)資源消耗。

4、數(shù)據(jù)發(fā)掘

在這個(gè)階段，大數(shù)據(jù)分析師要把握，一是數(shù)據(jù)發(fā)掘、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)基本原理和知識(shí);二是熟練運(yùn)用一門數(shù)據(jù)發(fā)掘東西，Python或R都是可選項(xiàng);三是需求了解常用的數(shù)據(jù)發(fā)掘算法以及每種算法的使用場(chǎng)景和優(yōu)劣差異點(diǎn)。

5、數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析相關(guān)于數(shù)據(jù)發(fā)掘而言，更多的是偏向業(yè)務(wù)使用和解讀，當(dāng)數(shù)據(jù)發(fā)掘算法得出結(jié)論后，怎么解說(shuō)算法在結(jié)果、可信度、明顯程度等方面關(guān)于業(yè)務(wù)的實(shí)踐意義。

6、數(shù)據(jù)可視化

這部分，大數(shù)據(jù)分析師除遵循各公司統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)原則外，具體形式還要根據(jù)實(shí)踐需求和場(chǎng)景而定。數(shù)據(jù)可視化永久輔助于數(shù)據(jù)內(nèi)容，有價(jià)值的數(shù)據(jù)報(bào)告才是關(guān)鍵。

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