数据分析师做什么具体工作(数据分析师是做什么的)

资讯 | 2022-12-31| 2

“数据分析师不就只会分析分析数据嘛!谁不会啊!”

没错,数据分析师就是为了分析数据而生的,但是如果小伙伴们仅仅这样理解这一职业,那就太武断啦!除了会分析数据,数据分析师还要具备哪些技能呢?且听我给你们娓娓道来~

>>什么是数据分析师?

数据分析师是指通过获取、分析和解释数据,在数据中提取有效信息,从而向公司反馈有价值信息的人。几乎所有成功的企业都会聘用数据分析师,数据分析师可以为企业提供竞争性分析以及确定行业的发展趋势

简而言之,数据分析师通过对数据进行一系列处理,可以将有价值的信息反馈给公司,从而帮助企业立于强者之林。

数据分析师做什么具体工作(数据分析师是做什么的)插图

>>数据分析师是如何开展工作的?

1.确定企业目标

数据分析师的首要任务就是确定企业的具体目标。有了目标,才有前进的方向。在确定目标时,数据分析师需要和IT团队以及管理层领导等一起研讨。因此,我们在探讨最终目标时,要注意交流的方式哦~

2.挖掘数据

挖掘数据是一个通过数学和计算算法构造原始数据,并制定或者识别数据中各种模式的过程,有助于新信息的生成。从公司数据库或者外部获取数据是每个数据分析师的必备技能。

3.清理数据

数据清理是整个数据准备过程的第一步,它是一个分析、识别和纠正原始数据的过程。分析能否在后续又好又快地进行,取决于数据是否足够干净。当然,这一步骤也有可能导致优质数据被我们清理掉。因此,在进行这一步骤时,我们要更加细心

4.分析数据

终于到了你们都知晓的「分析数据」步骤了。这里的「分析数据」可不是指在“1,3,5,(),9”中分析出规律,得到括号中应该填“7”哦。数据分析师需要通过各种工具和编程语言来分析和解释数据

(往下看,有惊喜。小编罗列了很多用于分析数据的工具哦~)

数据分析师做什么具体工作(数据分析师是做什么的)插图1

5.查明数据的趋势和模式

在复杂的数据集中查找趋势、模式和相关性,会花费数据分析师大量的时间。但是,这也是数据分析师必须要做的。因为,这一步骤可以帮助你了解并预测业务发展的方向,并且,它还会提供业务正确发展的建议

6.创建清晰的可视化报告

生成可视化报告是一个将原始数据转换为有效信息的过程。可视化报告可以帮助公司监控在线业务,并在数据超出预期范围时加以提醒。数据分析师需要使用高质量的图表和图形,简洁的呈现报告内容

7.维护数据库和数据系统

简要了解槽式太阳能热发电系统槽式太阳能热发电系统:槽式系统(如图1所示)将由抛物线槽式聚光镜、集热管等构成的大量槽式太阳能聚光集热器(以下简称槽式集热器)布置在场地上,再将这些槽式集热器加以串、并联,抛物线槽式聚光镜采用单轴跟踪。

数据分析师必须确保以电子的方式存储数据。因此,数据分析师需要具备有关数据库设计、开发的技能,以充分利用数据模型。

>>数据分析师有哪些隐藏任务?

除了按部就班地完成数据分析,数据分析师还需要完成以下隐藏任务:

1.收集隐藏的信息。收集数据中的隐藏的信息,然后针对业务需求进行分析。

2.生成报告。生成的报告会传递给团队的每一个人,团队成员根据报告可以更好地处理企业问题,从而实现业务的高增长

3.进行市场分析。通过对市场进行分析,我们可以了解竞争对手的优势和劣势

4.改善业务需求。运用数据分析,可以改善业务并且满足客户的需求

>>数据分析师的必备技能和必会的工具是哪些?

现在,你是不是对这一职业有了新的认知呢?你也想试试?等等!先别急着投简历,看看这些技能你是否掌握了:

1.R语言。R编程语言是一种用于统计和数据建模的分析工具,它可以在UNIX,Windows和Mac OS等各种平台上编译和运行。

2.Python。Python是一种开源的、面向对象的编程语言,易于阅读、编写和维护。Python提供了各种机器学习和可视化库,例如Scikit-learn,TensorFlow,MatPlotLib,Pandas,Keras等。我们还可以在各种平台上组装它,例如SQL Server、MongoDB数据库或JSON。

3.Tableau Public。这是一款免费软件,它可以连接到任何数据源,例如Excel、公司数据仓库等。数据分析师可以使用它创建可视化报告、地图、仪表板等。

4.QlikView。该工具可以将结果快速传递给最终用户。它还提供数据关联和数据可视化功能,可以将数据压缩到原始大小的近10%

5.SAS。SAS是一种用于数据处理和分析的编程语言。它非常易于访问,可以分析来自不同来源的数据。

6.Microsoft Excel。Microsoft Excel是数据分析师使用频率最高的工具之一。该工具通常用于处理客户的内部数据,它通过透视表的预览来分析汇总数据的任务

7.RapidMiner。RapidMiner是一个强大的集成平台,可以和各种数据源(例如,Access、Excel、Microsoft SQL、Tera数据、Oracle和Sybase等)集成。此工具主要用于预测分析,例如,数据挖掘、文本分析、 ML。

8.KNIME(Konstanz Information Miner)。KNIME是一个开源数据分析平台,可帮助数据分析师分析和建模数据

9.OpenRefine。OpenRefine又称为GoogleRefine,是一款数据清除软件。它可以帮助数据分析师清除凌乱的数据、转换数据以及从网站解析数据

10.Apache Spark。Apache Spark是一种大型数据处理引擎工具,常用于数据管道和机器学习模型开发中。

>>写在最后

以上数据分析师的必备技能和必会工具,你是否有信心掌握呢?

总之,会分析数据的人不一定是数据分析师,但数据分析师一定懂得如何分析数据。所以,小伙伴们别把数据分析工作想的太简单咯~

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