學數據分析工作不知道做什麼

『壹』 開始大數據分析之前需要做好什麼工作

現在很多人都開始用大數據進行分析企業的實際情況以及未來的發展趨勢，但是不是所有人都能夠正確的使用好大數據的，很多人也只是聽說過大數據，但是不知道怎麼好好的利用大數據，那麼做大數據分析有什麼技巧呢？一般來說，只要做好了做好數據採集、處理骯臟數據、做好標准化數據集成、做好數據隔離就可以充分利用好大數據這一工具。
一、做好數據採集
數據採集是分析大數據中的首要任務，數據採集的好壞會直接影響到了公司的業務以及決策，所以說，只有保證好採集的數據和業務所需要的數據的標准相關性是一件非常重要的事情。數據採集的工作影響數據分析，所以在搜集數據的時候一般要去搜集哪些對公司有影響的數據類型。這樣才能夠為數據分析工作奠定了基礎。而數據採集之後還需要對數據進行儲存工作和管理工作，這也是數據分析中重要一步。當然，數據採集還需要保證數據的質量的好壞。

二、處理骯臟數據
什麼是骯臟的數據？骯臟的數據就是那些不準確、冗餘、不完整的信息，這些信息對於大數據來說簡直就是毫無用處，同時還有極大的可能會對演算法造成很大的影響，具體來說就是會影響大數據分析中的演算法，從而導致大數據分析出一個不準確的結果。所以，清除骯臟數據就是一件至關重要的事情了，如果清除了骯臟數據，就能夠提高數據的質量，這樣才能凈化大數據分析的環境。但是骯臟數據是需要人們周期性的進行清除工作。還要用不同的方式將數據完全滲透進系統里，這樣就能夠更加容易的清理骯臟數據。所以一個優秀的數據分析師一定能夠做好數據衛生這項工作，這樣才能夠在進行分析大數據的時候得到一個比較精準的工作。

三、標准化數據集成
很多業務中的數據都是來源於不同點渠道，這就很容易得到一些不相關的數據，如果想要分析出這些數據，就需要對這些數據進行轉化。但是，由於轉化的標准不同，使得轉化出來的數據和原來的數據所表達的事情有所偏離。從而干擾數據分析。所以，要想避免這些事情的發生，就需要對數據進行設立標准化的規范，這樣才能夠保證數據分析結果准確與否。所以標准化的數據集成也就應運而生。要想做到這些，需要中央數據管理平台集成所有的部門數據，這樣就能夠監控每一個部門數據的動態，從而提高的數據分析准確率。
四、數據隔離
做好處理骯臟數據工作之後，還是需要進行數據隔離工作的，這是因為數據存在組織和集成，這勢必會影響數據分析的工作。而數據隔離工作就能夠讓數據分析的工作更有方向性。通過分析小組中的數據，能夠觀察出數據中不相關的現象，只要把相關數據歸納到一起，這樣就能夠保證數據的質量，從而提高數據分析的工作效率。很多公司向使用某種軟體對數據直接進行分析，通常來說，這種數據分析不到准確的結果。這就提高了公司的使用成本。由此可見，做好資料庫的管理工作是數據分析結果准確的保證。

通過上面的內容，想必大家已經知道了做大數據分析有什麼技巧了吧，一般來說是做好了優化數據採集、處理骯臟數據、做好標准化數據集成、做好數據隔離就可以充分利用好大數據這一工具。希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。

『貳』 數據分析師的工作內容主要是幹些什麼

數據分析師，看到這個詞，可能不少人還覺得有些生疏，或者認識比較表面，對於數據分析師的印象就是坐在辦公室對著電腦噼里啪啦的敲鍵盤，跟程序員差不多。其實這種認知是錯誤的，也很過時了，數據分析師目前是一個很時髦且高大上的職業，數據分析師通過獲取必要的數據，分析這些數據，然後從數據中發現一些問題提出自己的想法，給公司提供決策，一整個流程下來才是一個數據分析師的基本工作內容。
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。
以上的內容就是小編為大家講解的數據分析師的工作的具體內容了，大家看到這里明白了吧，數據分析師的工作是比較繁瑣的，但是也是比較高大上的。大家在了解數據分析工作的時候可以參考這篇文章，這樣可以更好的理解數據分析行業，最後感謝大家的閱讀。

『叄』 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。

『肆』 數據分析師主要做什麼

1、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、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、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。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。

4、使用工具

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，我們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、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。

(4)學數據分析工作不知道做什麼擴展閱讀：

數據分析師是數據師Datician的一種，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。

這是一個用數據說話的時代，也是一個依靠數據競爭的時代。目前世界500強企業中，有90%以上都建立了數據分析部門。IBM、微軟、Google等知名公司都積極投資數據業務，建立數據部門，培養數據分析團隊。各國政府和越來越多的企業意識到數據和信息已經成為企業的智力資產和資源，數據的分析和處理能力正在成為日益倚重的技術手段。

『伍』 數據分析需要做什麼呀

• 收集數據

  數據分析師的工作第一步就是收集數據，如果是內部數據，可以用SQL進行取數，如果是要獲取外部數據，數據的可靠真實性和全面性其實很難保證。在所有獲取外部數據的渠道中，網路採集越來越受到大家的關注。網路採集最常用的方法是通過爬蟲獲取數據，相比較而言，編寫爬蟲程序獲取到的海量數據更為真實、全面，在信息繁榮的互聯網時代更為行之有效。如果是分布式系統的大數據，使用Hadoop和Apache Spark兩者進行選取和清理。

• 數據清洗

  是整個數據分析過程中不可缺少的一個環節，其結果質量直接關繫到模型效果和最終結論。在實際操作中，數據清洗通常會占據分析過程的50%—80%的時間。國外有些學術機構會專門研究如何做數據清洗，相關的書籍也不少。需要進行處理的數據大概分成以下幾種：缺失值、重復值、異常值和數據類型有誤的數據。

• 數據可視化

數據可視化是為了准確且高效、精簡而全面地傳遞出數據帶來的信息和知識。可視化能將不可見的數據現象轉化為可見的圖形符號，能將錯綜復雜、看起來沒法解釋和關聯的數據，建立起聯系和關聯，發現規律和特徵，獲得更有商業價值的洞見和價值。在利用了合適的圖表後，直截了當且清晰而直觀地表達出來，實現了讓數據說話的目的。人類右腦記憶圖像的速度比左腦記憶抽象的文字快100萬倍，這也就是為什麼數據可視化能夠加深和強化受眾對於數據的理解和記憶。

• 所處行業的數據方向建設和規劃

  不同行業和領域的側重點是不同的，對一個領域有了充分的理解和在該領域深入從事的經驗，進而體現在數據分析上時，能夠更好地發現並定義出實際的問題，也就可以在數據分析之後更符合行業發展規律地去改進問題。

• 數據報告展示

最可以體現數據分析師價值的點就在於通過數據給業務帶來價值。數據分析師作為業務與IT的橋梁，與業務的需求溝通是其實是數據分析師每日工作的重中之重。在明確了分析方向之後，能夠讓數據分析師的分析更有針對性。如果沒和業務溝通好，數據分析師就開始擼起袖子幹活了，往往會是白做了。最後結果的匯總體現也非常重要，不管是PPT、郵件還是監控看板，選擇最合適的展示手段，將分析結果展示給業務團隊。

『陸』 數據分析師的具體工作內容是什麼

很多人對於數據分析師的工作內容不是很清楚，一般數據分析行業都是有很多職業的，不同的職業承擔著不同的職責以及工作內容，對於數據分析行業來說，不管是什麼職業，作為數據分析師，都需要懂得很多的知識，那麼數據分析師的具體工作內容是什麼呢？一般來說，數據分析師的工作內容就是數據採集、數據存儲、數據提取、數據提取、數據挖掘、數據分析，數據展現等內容。
首先給大家說一下數據提取，數據提取就是講數據取出來的過程，需要明確三個事情，就是數據去那取？數據何時取？數據如何取？從哪取？需要確定數據來源。何時取？需要注意提取時間。如何取？需要提取規則。
第二給大家數一下數據採集，一般來說數據採集的意義就是了解數據的原始面貌，數據的原始外貌就是數據產生的時間、條件、格式、內容、長度、限制條件內容。這會幫助數據分析師更有針對性的控制數據生產和採集過程，避免由於違反數據採集規則導致的數據問題。
其次說一下數據存儲，數據儲存需要懂得資料庫的知識。在數據存儲階段，數據分析師需要了解數據存儲內部的工作機制和流程，最核心的因素是在原始數據基礎上經過哪些加工處理，最後得到了怎樣的數據。數據的及時性、完整性、有效性、一致性、准確性很多時候由於軟硬體、內外部環境問題無法保證，這些都會導致後期數據應用問題。
然後說一下數據挖掘，數據挖掘就是面對海量數據時進行數據價值提煉的關鍵，數據挖掘需要演算法的配合。沒有最好的演算法，只有最適合的演算法，大家需要意識到了一個問題，沒有一種演算法能解決所有問題，但精通一門演算法可以解決很多問題。挖掘演算法最難的是演算法調優，同一種演算法在不同場景下的參數設定相同，實踐是獲得調優經驗的重要途徑。
接著說一下而數據分析相對於數據挖掘更多的是偏向業務應用和解讀，當數據挖掘演算法得出結論後，如何解釋演算法在結果、可信度、顯著程度等方面對於業務的實際意義，如何將挖掘結果反饋到業務操作過程中便於業務理解和實施是關鍵。
最後說一下數據展現是一個非常重要的階段，一般來說，數據展現即數據可視化的部分，數據分析師如何把數據觀點展示給業務的過程。數據展現的具體形式還要根據實際需求和場景而定。
對於上述的內容想必大家已經知道了數據分析的具體內容了吧，大家在了解數據分析的時候一定要多多注意這些問題，這樣才能夠更加深入的了解數據分析這個行業，數據分析的工作內容就是上面提到的數據採集、數據存儲、數據提取、數據提取、數據挖掘、數據分析，數據展現等內容，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。