數據分析如何工作

㈠ 數據分析師主要工作做什麼

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?

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

㈡ 數據分析師每天做什麼

數據治理流程涉及到多部門多崗位的分工協作，數據分析師在這個流程中也承擔了重要的角色。

數據分析師的職責真的不止是分析，除了分析之外，數據分析師需要參與到數據規劃、數據採集過程中，而在數據應用過程中也需要完成指標體系、報表體系的建設以及部分臨時的數據查詢需求。

數據分析師當然也少不了分析，包括了各類活動效果分析、版本變化分析、用戶分析、流失分析等等。

一份好的分析報告能夠給業務的發展提供多種思路，也是分析師最重要的價值體現。

數據分析師在數據治理流程中需要撰寫數據埋點文檔、搭建數據指標體系、報表體系以及分析業務問題

㈢ 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。

㈣ 數據分析師的日常工作有哪些

數據分析師的日常工作:

• 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。

可以看出，光是收集數據就要用到各種不同的計算機語言和知識了。如果一個數據分析師只會SQL取數是不夠的，會逐漸被市場淘汰。因為SQL資料庫無法支持大量的數據流量，無法支持SparkStreaming的實時數據採集。

• 數據清洗

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。商業數據分析推薦使用Tableau， 5分鍾出數據可視化，無腦開掛了解一下？

• 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，好比小九的專業領域是商業，可以是商業策略，也可以是市場營銷，是不固定的，要依據公司的戰略發展走。許多行業都是需要數據分析師的存在，像金融、制葯、生物、政治、歷史、經濟、新聞傳媒、物流、時尚、旅遊、環保……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

在小九看來，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。

數據分析師是個很大的概念，不等同於商業數據分析師，商業只是許多值得關注的領域中，需求量非常大，也是薪資相對較高的行業之一。如果你以為一個數據分析師只是在公司里負責某一商業業務的輔助工作，那些搞金融、生物基因、宏觀經濟、國際關系的數據分析師怎麼說呢？

這里要說明，什麼是商業數據分析師？為業務服務的分析師都叫商業數據分析師或者是業務型數據分析師。可以理解為服務於產品、運營、市場、廣告等等業務部門、提供數據支持。作為商業數據分析師，崗位職責和崗位要求是相呼應的，深入業務、了解完整的商業數據分析流程，給業務提出建議。

可以說數據分析是一個工具，就好像統計也好，數學也好，計算機技術也好……都是我們在工作時的兵器，無論什麼樣的武器最終目的都是為了可以更了自己所處的領域，並用武器從數據中洞察出問題，運用分析思維，去解決實際問題，這才是數據分析師的價值。

㈤ 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

㈥ 數據分析師的日常工作內容是什麼

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。

㈦ 數據分析師主要做什麼

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?

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

㈧ 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。

㈨ 如何做好數據分析工作

數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。