廣州六中社團數據分析是干什麼的

① 數據分析師具體是做什麼工作的

數據分析師的具體工作：

1、互聯網時代的數據分析師必須學會藉助技術手段進行高效的數據處理。更為重要的是，互聯網時代的數據分析師要不斷在數據研究的方法論方面進行創新和突破。

2、數據分析師的價值與此類似。就新聞出版行業而言，無論在任何時代，媒體運營者能否准確、詳細和及時地了解受眾狀況和變化趨勢，都是媒體成敗的關鍵。

3、對於新聞出版等內容產業來說，更為關鍵的是，數據分析師可以發揮內容消費者數據分析的職能，這是支撐新聞出版機構改善客戶服務的關鍵職能。

數據分析師的技能要求：

1、懂業務：從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。

2、懂管理：一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。

3、懂分析：指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。

4、懂工具：指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。

5、懂設計：懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。

以上內容參考：網路-數據分析師

② 數據分析師主要是做什麼工作的

數據分析師工作的流程簡單分為兩部分，第一部分就是獲取數據，第二部分就是對數據進行處理。那麼怎麼獲得數據呢？首先，我們要知道，獲取相關的數據，是數據分析的前提。每個企業，都有自己的一套存儲機制。因此，基礎的SQL語言是必須的。具備基本SQL基礎，再學習下其中細節的語法，基本就可以到很多數據了。當每個需求明確以後，都要根據需要，把相關的數據獲取到，做基礎數據。
獲得了數據以後，才能夠進行數據處理工作。獲取數據，把數據處理成自己想要的東西，是一個關鍵點。很多時候，有了數據不是完成，而是分析的開始。數據分析師最重要的工作就是把數據根據需求處理好，只有數據跟需求結合起來，才能發揮數據的價值，看到需求的問題和本質所在。如果連數據都沒處理好，何談從數據中發現問題呢？
就目前而言，大數據日益成為研究行業的重要研究目標。面對其高數據量、多維度與異構化的特點，以及分析方法思路的擴展，傳統統計工具已經難以應對。所以我們要使用專業的數據分析軟體。數據分析工具都有Excel、SPSS、SAS等工具。Excel、SPSS、SAS 這三者對於數據分析師來說並不陌生。但是這三種數據分析工具應對的數據分析的場景並不是相同的，一般來說，SPSS 輕量、易於使用，但功能相對較少，適合常規基本統計分析。而SPSS和SAS作為商業統計軟體，提供研究常用的經典統計分析處理。由於SAS 功能豐富而強大，且支持編程擴展其分析能力，適合復雜與高要求的統計性分析。

③ 數據分析是干什麼的

目前的數據分析師指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。但不同行業的需求情況也存在區別，我同學有從事這行業的，他們參加的CDA數據分析師課程，目前CDA已與國內多所高校進行了戰略合作，搭建大數據實驗室與共建專業。口碑也不錯。

④ 數據分析師是做什麼的

數據分析師主要工作是在本行業內將各種數據進行搜集、整理、分析，然後根據這些數據進行分析判斷，在分析數據後對行業發展、行業知識規則等等進行預測和挖掘。數據分析師是數據師其中的一種，另一種是數據挖掘工程師，兩者都是專業型人才。

(4)廣州六中社團數據分析是干什麼的擴展閱讀

數據分析師和數據挖掘工程師的區別

1、「數據分析」的重點是觀察數據，而「數據挖掘」的重點是從數據中發現「知識規則」。

2、「數據分析」得出的結論是人的智能活動結果，而「數據挖掘」得出的結論是機器從學習集（或訓練集、樣本集）發現的知識規則。

3、「數據分析」得出結論的運用是人的智力活動，而「數據挖掘」發現的知識規則，可以直接應用到預測。

4、「數據分析」不能建立數學模型，需要人工建模，而「數據挖掘」直接完成了數學建模。

5、相對而言，數據挖掘工程師對統計學，機器學習等技能的要求比數據分析師高得多。

6、很多情況下，數據挖掘工程師同時兼任數據分析師的角色。

參考資料來源：網路--數據分析師

參考資料來源：網路--數據師

⑤ 數據分析師的職責是什麼

為公司提供數據報告。

數據分析師可以使企業清晰的了解到企業現狀與競爭環境，風險評判與決策支持，能夠充分利用大數據帶來的價值，在進行數據挖據與展現後，呈現給企業決策者的將是一份清晰、准確且有數據支撐的報告。

所以，大數據分析師已經不是簡單的IT工作人員，而是可以參與到企業決策發展制定中的核心人物。此外，對於新聞出版等內容產業來說，更為關鍵的是，數據分析師可以發揮內容消費者數據分析的職能，這是支撐新聞出版機構改善客戶服務的關鍵職能。

(5)廣州六中社團數據分析是干什麼的擴展閱讀：

數據分析師需要掌握的統計方法

1、線性回歸（Linear Regression）。在統計學中，線性回歸是一種通過擬合自變數與自變數之間最佳線性關系來預測目標變數的方法。

2、分類（Classification）。分類是一種數據挖掘技術，它將類別分配給數據集合，以幫助進行更准確的預測和分析。也有時稱為決策樹，分類是用於對非常大的數據集進行分析的幾種方法之一。2大分類技術脫穎而出：Logistic回歸和判別分析。

3、重采樣方法（ResamplingMethods）。重采樣是從原始數據樣本中繪制重復樣本的方法。這是統計推斷的非參數方法。換句話說，重采樣方法不涉及使用通用分布表來計算近似p個概率值。

⑥ 大數據分析師是干什麼的

一是幫助企業看清現狀（即通常見的搭建數據指標體系）；

二是臨時性分析指標變化原因，這個很常見，但也最頭疼，有時還沒分析出原因，指標可能又變了，注意識別這裡面的偽需求（數據本身有波動，什麼樣的變化才是異常波動？一般以[均值-2*標准差，均值+2*標准差]為參考范圍，個別活動則另當別論）；

三是專題分析，這個專題可大可小，根據需求方（也有可能是數據分析師自己）而定，大老闆提出的專題分析相對更難、更有水平一些；

四是深層次解釋關系和預測未來，這個技術難度和業務理解水平要求相對更高一些。如，影響GMV的關鍵因子是什麼？這里當然不是顯而易見的付款用戶數和客單價，而是需要探索的隱性因素；再如，預測下一個季度甚至是一年的GMV，以及如何達成？

⑦ 數據分析員是什麼職業，未來前景如何

數據分析師職位具有鮮明的時代特點和巨大的需求，在大學本科階段統計專業積極探索培養大學生的數據分析能力，進而為社會提供合格的數據分析師人才的有效對策，具有重要的研究價值和實踐意義。

一、數據分析師培養的意義

（一）數據分析師的培養符合國家戰略

為適應世界經濟一體化的進程，徹底改變我國「項目數據分析」專業技術人才緊缺的現狀，2005 年 4 月，全國第一家數據分析事務所在陝西成立，到目前，我國相繼已有北京、陝西、江蘇、新疆、甘肅、山東、浙江、上海、黑龍江等 14 個省、市、自治區約 80 家項目數據分析專業機構進入中國市場經濟舞台，涉及項目已從最初的分析評估業和金融業，擴展至會計師、投融資機構、政府審批和企業管理等眾多領域。隨著大數據時代的來臨，構建大數據研究平台、整合創新資源、實施「專項計劃」等成為各個省市的工作重點之一。

（二）數據分析師的就業前景光明

在被視為「數據元年」的今天，數據分析師以待遇優厚和地位尊崇而聞名國際，曾被Times時代雜志譽為「21世紀最熱門五大新興行業」。今天，國內數據分析行業專業人才每年以千位數非速增長著，同期各行業領域空缺崗位已達近二十萬，未來中國對數據分析師的需求更是呈井噴之勢。

在數據分析人才培養上，國外已經將數據分析師人才作為國家戰略。據統計，目前世界 500 強企業中，有90% 以上建立了數據分析部門。大數據時代對數據分析師的巨大需求也大大刺激了高等院校的培養熱情。

二、數據分析師職業素養的培養

通過對各大招聘網站數據分析師、市場調查分析師等職位招聘信息的搜集整理和深入分析，挖掘並歸納出社會用人單位對數據分析師職位的知識技能和道德素質等方面的具體要求如下：

（一）數據分析師的職業內涵

數據分析師是指在不同行業中，專門從事數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業或市場研究、評估和預測的專業人員；是以實際數據為依據，對項目現狀及遠期進行統計、分析、預測並轉化為決策信息的專業人才。數據分析師可以通過掌握的大量行業數據，運用科學的計算工具，將經濟學原理與數學模型結合，進行科學合理的定量分析，數據分析師可以預測企業未來的收益及風險，為企業經營決策提供科學量化分析的依據。

目前數據分析師的認證主要有 2個：一是注冊數據分析師（CDA），由CDA注冊數據分析師協會Certified Data Analyst Institute）在順應大數據、雲計算的潮流下發起成立的職業簡稱；二是項目數據分析師（CPDA），由中國商業聯合會數據分析專業委員會以及工信部教育考試中心共同考核認證，證書是申請成立項目數據分析事務所的必備條件之一。

（二）數據分析師的知識要求

掌握多元統計分析、應用回歸分析、時間序列分析、計量經濟學、經濟預測研究等統計建模方法，了解本行業統計方法的新進展；掌握 SQL/oracle 等資料庫的數據整理、查詢、提取等方法；熟練使用相關的統計軟體，准確解讀軟體的運行結果；了解相關行業的業務知識和數據構成。

（三）數據分析師的能力要求

對信息、數據敏感，具備較強的文字功底，能獨立撰寫研究報告；能熟練使用 SPSS/SAS/Eviews 等統計分析軟體，具備數據分析或數據挖掘的綜合能力；掌握資料庫體系結構及數據架構，具備 Excel/SQL 或 Access 的查詢語句運用技能與知識，有良好的數據處理、建立統計模型能力。

（四）數據分析師的崗位職責

承擔行業、企業有關信息、數據的調查、搜集、整理、分析研究和發布工作；參與專項研究、課題和調研咨詢項目，撰寫行業分析文章和研究報告；對大數據進行深入挖掘，建立相關模型進行預測、分析，找出相關的聯系，揭示內在規律，為行業、企業決策提供依據。

三、數據分析師的培養方案

培養方案是高等教育辦學思想和辦學理念的集中體現，為突出數據分析的培養特色，統計專業應在深入分析數據分析職業需求的前提下，最終制定出符合數據分析師培養要求的課程體系。

（一）培養目標

為學生畢業後能夠成為各行業中數據分析領域的專門人才，確定了統計專業學生在本科教育階段的培養目標：一是具備良好的經濟學、管理學和財務管理等基本素養；二是了解相關行業知識、公司業務流程；三是掌握統計學的基本理論與方法，具備熟練使用 SPSS/SAS 等統計分析軟體進行數據分析或數據挖掘的綜合能力；四是掌握資料庫體系結構及數據架構，具備 Excel/SQL 或Access 的查詢語句運用技能與知識，有良好的數據處理、建立統計模型能力；五是具備較強的文字功底，能獨立撰寫數據分析研究報告。

（二）課程體系設立原則

在本科教育階段，培養數據分析師的課程設置應貫徹「三結合」的原則。

1. 多門學科相結合。數據分析工作是多個學科、多門專業在企業決策中的綜合應用，要成為優秀的數據分析師，必須做到多門學科的融會貫通。需熟悉或了解數學、統計學、經濟學、金融學、管理學、營銷學等學科的相關知識。

2. 理論研究與實踐應用相結合。高等學校一般都建有比較成熟的教學實踐基地和實習基地，學生在理論學習後，可以到企事業單位或財政、金融、保險等行業進行針對性的實習實踐，了解相關行業的業務知識和數據構成，運用所學知識進行數據分析，獨立或合作完成數據分析研究報告。

3. 專業教育與技術資格教育相結合。通過學習，學生可獲得統計學專業理學學士學位或者經濟學學士學位；通過參與社會上的技術資格考試，可獲得數據分析、統計師、調查分析師等專業技術資格證書。兩者的結合，更有利於學生從封閉校園走向開放社會，增加技能的同時，更好地融入社會、適應社會。

（三）課程體系的基本框架

在整個教學過程中，可以將每個學期分為長、短兩個小學期，短學期內設置一些與就業崗位相關的、以技能培養為目標的短期集中實踐教學環節，主要是崗位實訓課程。長學期課程分為4個系列：基礎課程、方向課程、綜合實踐課程、職業拓展課程。通過整合相關知識，優化課程結構，強化實踐技能，突出崗位技能實訓等手段構建課程體系，以達到培養學生具有數據分析師的基本技能和素養的目的。

四、數據分析師培養過程中的策略

（一）教學內容整合策略

在課程體系和課程設置的總體構建下，按照課程模塊化的思路，重新梳理課程教學內容、教學進度和深度，剔除陳舊、重復的內容，加強理論聯系實際內容，增添培養綜合運用能力內容，實現教學內容的整合優化。例如，《應用回歸分析》與《計量經濟學》的內容多有重復，可以將《應用回歸分析》並入《計量經濟學》；又如，《描述統計學》《數理統計》《計量經濟學》和《統計預測與決策》等課程有部分重復內容，必須在對知識的審慎梳理基礎上，整合相應的教學內容，重新制定教學文件。

（二）實驗環節設置策略

找准專業知識方法與實際問題的結合點，並分析研究當前的熱點和難點問題，充實和豐富實踐教學內容，編寫具有應用背景、切實達到鍛煉效果的實驗指導書和指導材料，以明確實驗的具體環節、目的與要求。每個實驗項目應包含實驗性質、實驗目的、實驗要求、實驗內容、實驗步驟和結果分析等部分。所有課程的實驗內容由淺入深，循序漸進，實現實踐教學規范化。

（三）軟體教學安排策略

為使學生充分掌握相關的統計軟體，熟練使用恰當的軟體從事數據的整理、分析，將統計軟體的教學分為三個層次：一是單獨開設 SPSS、SQL Server 資料庫課程；二是課堂內開設Lingo、Eviews、SAS 等軟體實驗；三是短學期和綜合訓練開設 Latex、R 等軟體課程，實現軟體教學層次化。

（四）實踐課程操作策略

為了強化學生的實踐能力和就業競爭力，在短學期實踐開設職場禮儀與溝通實、PPT 製作、統計模型、實訓統計調查方法與實務、辦公自動化實訓等項目；各學期綜合訓練分別開設統計流程與分析寫作、會計實踐軟體、統計分析案例等項目，實現綜合實踐職業化。

（五）拓展課程設計策略

聘任有豐富實踐經驗的統計師、調查分析師和企業家為兼職教授或校外導師，強化校外實踐；結合第二課堂，開展與專業教學相結合的、豐富多樣的課外活動；同時利用大學生統計建模大賽、大學生市場調查分析大賽、大學生數學建模競賽等學科競賽鍛煉學生綜合能力，實現職業拓展多樣化。

五、數據分析師培養的保障措施

（一）整合各種教育資源，提高教學效率

沒有經費的保證，數據分析師的培養只能紙上談兵。所以，學校、二級學院應設立加大資金投入，從軟硬體兩方面大力支持，保證經費落到實處。利用學校現有資源 , 籌建開放實驗室與實習基地，創造培養數據分析師的良好環境。

數據分析師培養必須實行產學結合，堅持開門辦學，與企業聯合培養的方式。創立高校與行業企業聯合培養人才的新機制，改變目前高校人才培養和行業企業需求脫節的現象。通過聯合辦學、共建等方式利用社會資源設立實習、實驗基地。

（二）建立導師制，強化教師的指導作用

為提高學生數據分析的水平，進入大二後 , 二級學院應推行本科「導師制」；到了大三 , 已經具備了一定的科研能力的本科生可以在導師的指導下參加各種與數據分析有關的專業競賽和創新實踐活動，親身體驗數據分析活動的整個過程 , 提高數據分析的基本技能與創新意識；在導師的全程參與和指導下，完成大四階段的校內綜合實訓、校外畢業實習和畢業論文的撰寫工作，使實踐鍛煉全程得到有效監控，保證教學質量。

（三）充分利用各級社團組織，

開展第二課堂的活動第二課堂是課堂教學的延伸和補充。在各級社團組織的規劃和部署下，加大人力、物力的投入，將第二課堂與第一課堂進行系統性、綜合性考慮與設計，實施規范化管理與組織運作，制訂好一系列的活動方案，為培養數據分析師通過更多的鍛煉途徑和方式。

（四）改革評價機制，激發學生的學習興趣

評價是引導師生的指揮棒，大多數學生和教師總會在現行的評價體系引導下來尋求「佳績」。要培養出未來的數據分析師，必須增強學生的學習主動性，提高學生的實踐能力。通過各種活動、各種途徑加強對學生能力的培養，必須要靠科學的評價體系來衡量。為此，建立「N+2」過程考核評價體系 , 對學生能力培養、訓練的全過程進行跟蹤調查，通過測試、信息反饋的結果來反映教育、培訓的效果和評價學生創造力的變化。

總之，項目數據分析（師）事務所在國內正迅速增長，並為政府、金融機構、企業的決策提供著日益重要的參考信息，具有良好的成長和發展空間。如何在信息海洋中找到有效的信息，如何通過有效的數據來科學決策變得尤為重要，因此數據分析師的前景必定輝煌。

⑧ 數據分析師是做什麼的

數據分析是干什麼的？
在企業里收集數據、計算數據、提供數據給其他部門使用的。
數據分析有什麼用?
讓大家有數據可以看。在企業里，需要看數據的時候多著呢。如果從工作流程的角度看，至少有5類分析經常做：
工作開始前策劃型分析：要分析一下哪些事情值得的做工作開始前預測型分析：預測一下目前走勢，預計效果工作中的監控型分析：監控指標走勢，發現問題工作中的原因型分析：分析問題原因，找到對策工作後的復盤型分析：積累經驗，總結教訓
數據分析大體上分3步：
第一步：獲取數據。通過埋點獲取用戶行為數據，通過數據同步，打通內部各系統數據。以及做數倉建設，存儲數據。
第二步：計算數據。根據分析要求，提取所需要的數據，計算數據，做表。
第三步：解釋數據。解讀數據含義，推導出一些對業務有用的結論。

⑨ 數據分析師主要是做什麼的

數據分析師是專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測。

互聯網本身具有數字化和互動性的特徵，這種屬性特徵給數據搜集、整理、研究帶來了革命性的突破。以往“原子世界”中數據分析師要花較高的成本(資金、資源和時間)獲取支撐研究、分析的數據，數據的豐富性、全面性、連續性和及時性都比互聯網時代差很多。

與傳統的數據分析師相比，互聯網時代的數據分析師面臨的不是數據匱乏，而是數據過剩。因此，互聯網時代的數據分析師必須學會藉助技術手段進行高效的數據處理。更為重要的是，互聯網時代的數據分析師要不斷在數據研究的方法論方面進行創新和突破。

就行業而言，數據分析師的價值與此類似。就新聞出版行業而言，無論在任何時代，媒體運營者能否准確、詳細和及時地了解受眾狀況和變化趨勢，都是媒體成敗的關鍵。

⑩ 數據分析師的日常工作內容是什麼

數據分析是指用統計分析方法對收集的數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結並指導實際工作和生活。

（1）獲取數據

獲取相關的數據，是數據分析的前提。

（2）數據處理

獲取數據，把數據處理成自己想要的東西。

（3）形成報告

把數據分析的結果可視化，展現出來。