数据分析通过谈论数据来像他们的公司传递价值，用数据来回答问题，交流结果来帮助做商业决策。数据分析师的一般工作包括数据清洗，执行分析和数据可视化。

取决于行业，数据分析师可能有不同的头衔(比如：商业分析师，商业智能分析师，业务/运营分析师，数据分析师)不管头衔是什么，数据分析师是一个能适应不同角色和团队的多面手以帮助别人做出更好的数据驱动的决策。

深度解析数据分析师

数据分析师拥有把传统的商业方式转换成数据驱动的商业方式的潜质。虽然数据分析师是数据广泛领域的入门水平，但不是说所有的分析师都是低水平的。数据分析师不仅仅精通技术工具，还是高效的交流者，他们对于那些把技术团队和商业团队隔离的公司是至关重要的。

他们的核心职责是帮助其他人追踪进展，和优化目标。市场人员如何使用分析的数据取帮助他们安排下一次活动?销售人员如何衡量哪种类型人群能更好的争取?CEO如何更好的理解最最近公司发展背后潜在原因?这些问题就需要数据分析师通过数据分析和呈现结果来给答案。他们从事的这些和数据打交道的复杂工作能够为他们所在的组织贡献价值。

一个高效的数据分析师能够在商业决策的时候摒弃臆想和猜测，并且帮助整个组织快速成长。数据分析师必须是一个横跨在不同团队中的有效桥梁。通过分析新的数据，综合不同的报告，翻译整体的产出。反过来，这也能帮助组织对于自身的发展时刻保持警觉。

公司的不同需求决定了数据分析师的技能要求，但是下面这些应该是通用的：

清洗和组织未加工的数据

使用描述性统计来得到数据的全局视图

分析在数据中发现的有趣趋势

创建数据可视化和仪表盘来帮助公司解读说明和使用数据做决策

呈现针对商业客户或者内部团队的科学分析的结果

数据分析师对公司科技和分科技的两面都带来了重大的价值。不管是进行探索性的分析还是解读经营状况的仪表盘。分析师都促进了团队之间更紧密的连接。