CDA数据分析师 出品
编译：Mika
【导读】
数据分析师实际上做什么？在本文中数据分析师Alex Freberg就给我们分享了，数据分析师的日常工作，成为数据分析师要什么要求，要什么技能以及薪资情况。
大家好，我叫Alex Freberg。
今天，我们将聊一聊关于数据分析师日常工作的全部内容。同时我们还将介绍作为数据分析师，你所需要的学历、技能，以及你能获得的薪资水平。
01、数据分析师的工作内容
首先让我们看到工作描述。
下面给你介绍一下数据分析师工作的每个部分。
定义问题
第一个部分就是定义问题。
你首先要做的就是明白客户到底需要什么。
他们是需要仪表盘、报告；还是需要你对他们的产品做出分析，并给出建议。
当你弄明白后，你需要制定出行动计划：
通常这是你的工作去与团队进行这方面的沟通。
收集数据
接下来你需要做的就是收集数据。
数据的来源有很多。是来自SQL备份，文本文件或者 API，还是全都有。你需要把所有的数据都放在一处。
接着你需要跟程序员一起开发ETL过程，即提取、转换和加载。
因此你将跟程序要一起获取数据，然后创建商业规则进行转换，也就是你想让系统看起来是怎样的。
接着加载数据。
这个步骤也是所谓的开发ETL管道。如果你的数据是每周或每月产生的，你不需要每次手工进行这个步骤，因此搭建管道将创建自动的方式 每次获取数据。
这样的话，每次你将数据导入系统将节省大量时间。
最后还有数据聚合。也就是让数据标准化，全部整合到一起，而不是分散的。
清洗数据
接下来作为数据分析师，你需要清洗数据。
数据总是乱糟糟的。
相信我，所有的情况我都见识过了。有的人会用三种不同的数据格式；有些人的名字会莫名其妙的大写；还有的人忘记添加用户ID，导致你在系统中定位不到。
之所以要做这些步骤，是为了在之后的过程中让数据更好用。这部分工作有些是让数据规范化和标准化，从而在之后进行数据可视化或报告的时候，所有的数据看起来都是一样的，能被用到你想用的任何部分。
最后就是数据验证。也就是品质保障，通过检查数据对数据运行查询，确保数据是看上去那么回事。
生成报告和可视化
接下来你要做的就是让数据生成报告和可视化。
很多时候做这一步是为了创建视图。视图能将许多图表结合成一个。
接着选择你希望用在报告和可视化中的一部分数据，根据你想在报告和可视化中所呈现的每个视图设计有所不同。
最后你要做的是创建报告和可视化。
就我个人而言，我在所有的报告中都使用SQL。因此我喜欢对该步骤自动化。
如果客户每周或每月想要报告，我可以创建存储程序或方式，从而能每周或每月自动发送最新的数据。
你还可以将数据连接相关数据可视化工具，比如Tableau、Power BI、Python或者R。
你想确保你的报告可视化能够解决你想解决的问题，从而我们能遵循初衷，也就是客户想要什么，他们需要什么。这个步骤就是为了确保该问题能解决。
02、成为数据分析师需要哪些条件
下面让我们看到数据分析师的要求。
通常你需要本科学历，很多工作都有这方面的要求，很多时候这是最低要求。
通常他们要求计算机科学、统计学、数学、金融相关专业。
有些职位可能还需要研究生学历，这并不经常发生。但我遇到过某些数据分析师职位，要求研究生学历。
我并不认为为了成为数据分析，你就要有研究生学历，但这肯定有一定帮助。特别是当许多工作都至少要求你有本科学历。
03、数据分析师需要掌握哪些技能
接下来我们看到数据分析师需要使用的技能。
首先是SQL，接着还有R和Python，Tableau、 Power BI也就是数据可视工具，SAS/SPSS、Excel，还有一些云平台比如AWS/Azure。
04、数据分析师能赚多少钱
下面看到薪资情况。
数据分析师需要做很多工作，为了成为数据分析师你需要学很多东西。但很多技能你都能在网上免费学到，或者通过能承受的费用在Udemy Coursera或者Edx等平台上学到。
有很多习得成为数据分析师技能的方式，我非常建议你试试，看是否有你非常感兴趣的内容。
我希望今天分享的内容能让你稍微了解数据分析师日常工作究竟在做些什么，感谢观看。
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