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数据分析师的工作内容主要是干些什么?
2018-12-13
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数据分析师,看到这个词,可能不少人还觉得有些生疏,或者认识比较表面,对于数据分析师的印象就是坐在办公室对着电脑噼里啪啦的敲键盘,跟程序员差不多。其实这种认知是错误的,也很过时了,数据分析师目前是一个很时髦且高大上的职业,数据分析师通过获取必要的数据,分析这些数据,然后从数据中发现一些问题提出自己的想法,给公司提供决策,一整个流程下来才是一个数据分析师的基本工作内容。

数据分析师工作的流程简单分为两部分,第一部分就是获取数据,第二部分就是对数据进行处理。那么怎么获得数据呢?首先,我们要知道,获取相关的数据,是数据分析的前提。每个企业,都有自己的一套存储机制。因此,基础的SQL语言是必须的。具备基本SQL基础,再学习下其中细节的语法,基本就可以到很多数据了。当每个需求明确以后,都要根据需要,把相关的数据获取到,做基础数据。

获得了数据以后,才能够进行数据处理工作。获取数据,把数据处理成自己想要的东西,是一个关键点。很多时候,有了数据不是完成,而是分析的开始。数据分析师最重要的工作就是把数据根据需求处理好,只有数据跟需求结合起来,才能发挥数据的价值,看到需求的问题和本质所在。如果连数据都没处理好,何谈从数据中发现问题呢?

就目前而言,大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点,以及分析方法思路的扩展,传统统计工具已经难以应对。所以我们要使用专业的数据分析软件。数据分析工具都有Excel、SPSS、SAS等工具。Excel、SPSS、SAS 这三者对于数据分析师来说并不陌生。但是这三种数据分析工具应对的数据分析的场景并不是相同的,一般来说,SPSS 轻量、易于使用,但功能相对较少,适合常规基本统计分析。而SPSS和SAS作为商业统计软件,提供研究常用的经典统计分析处理。由于SAS 功能丰富而强大,且支持编程扩展其分析能力,适合复杂与高要求的统计性分析。

以上的内容就是小编为大家讲解的数据分析师的工作的具体内容了,大家看到这里明白了吧,数据分析师的工作是比较繁琐的,但是也是比较高大上的。大家在了解数据分析工作的时候可以参考这篇文章,这样可以更好的理解数据分析行业,最后感谢大家的阅读。


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