数据分析师的职责是什么？
数据分析师的职责是什么？
数据分析是干什么的？
在企业里收集数据、计算数据、提供数据给其他部门使用的。
数据分析有什么用?
从工作流程的角度看，至少有5类分析经常做：
工作开始前策划型分析：要分析一下哪些事情值得的做
工作开始前预测型分析：预测一下目前走势，预计效果
工作中的监控型分析：监控指标走势，发现问题
工作中的原因型分析：分析问题原因，找到对策
工作后的复盘型分析：积累经验，总结教训
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那数据分析是什么的？
数据分析大体上分3步：
1：获取数据。通过埋点获取用户行为数据，通过数据同步，打通内部各系统数据。以及做数仓建设，存储数据。
2：计算数据。根据分析要求，提取所需要的数据，计算数据，做表。
3：解释数据。解读数据含义，推导出一些对业务有用的结论。
那么数据分析师主要做以上三点的工作吗？
并不全是，这个在不同企业，情况不一样。如果公司规模大的话，获取数据经常是数据开发组完成的，他们的职位一般是“数据开发工程师”或者“大数据工程师”。解释数据则是运营自己写ppt做解读，留给“数据分析师”的，其实就是中间的计算数据的一步。
有些公司（一般是做电商的），数据是直接从淘宝、天猫、亚马逊等平台导出的，然后基于这些数据做分析。有些公司（一般是传统企业），数据是直接用的大型的BI产品，然后所有人基于BI产品导出数据分析有些公司规模很小，就直接一个小组从数据埋点到数仓到提数全干了。
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很多人对于数据分析这一行业都是比较向往的，主要是因为数据分析师工资待遇很高，所谓高薪水的背后是高付出。大家对于数据分析师的职责不是很清楚的。如果清楚了数据分析师的职责只有就知道了为什么数据分析师的待遇非常高了。数据分析师的职责是懂得业务、知道如何分析、了解管理知识、会设计、会使用工具。
1、懂得业务
数据分析师必须要懂得业务中的内容，只有熟悉了业务的知识、公司业务的流程，并且有自己的见解，这样才是一个好的数据分析师。如果对于数据分析的业务不是很明白，那么就不会做好数据分析。
2、知道如何分析
知道如何分析就是指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、分组分析法、结构分析法、漏斗图分析法、交叉分析法、因素分析法、综合评价分析法、分组分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列、判别分析法、主成分分析法等。
3、了解管理知识
了解管理知识就是对于数据分析框架的搭建的要求，有一些管理知识，这样就能够有理论知识去指导这个搭建过程，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。而管理知识对数据分析的结论也是有一定的指导的意义。
4、会设计
数据分析师需要对设计有一定的了解，这里说的懂设计就是指运用图表等方式表达数出据分析师的分析观点，必须使分析结果一目了然。而图表就是给客户最终的结果，所以说图表的设计是门大学问，设计图表就想需要对图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。这样才能够设计出一个好的图表。
5、会使用工具
这里说的懂工具就是指掌握数据分析相关的常用工具。如果能够掌握好数据分析的工具以后，就能够提高数据分析工作的效率，其实数据分析方法就是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，所以说，面对这海量的数据，我们必须依靠数据而不是使用自身或者单个计算机去计算，只能使用数据工具进行分析数据，这样才能够快速的做好数据分析。
通过上面的描述，想必大家已经知道了数据分析的职责了吧，每一个基本素质都是需要大量的时间成本加以学习才能够获得这项能力的，希望想进入数据分析这个行业的人提前了解一下数据分析师这个职业，这样才能够知道自己到底是否适合这项工作，最后希望这篇文章能够给大家带来帮助。
数据分析师的职责是什么？
为公司提供数据报告。
数据分析师可以使企业清晰的了解到企业现状与竞争环境，风险评判与决策支持，能够充分利用大数据带来的价值，在进行数据挖据与展现后，呈现给企业决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的报告。
所以，大数据分析师已经不是简单的IT工作人员，而是可以参与到企业决策发展制定中的核心人物。此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。
扩展资料：
数据分析师需要掌握的统计方法
1、线性回归（Linear Regression）。在统计学中，线性回归是一种通过拟合自变量与自变量之间最佳线性关系来预测目标变量的方法。
2、分类（Classification）。分类是一种数据挖掘技术，它将类别分配给数据集合，以帮助进行更准确的预测和分析。也有时称为决策树，分类是用于对非常大的数据集进行分析的几种方法之一。2大分类技术脱颖而出：Logistic回归和判别分析。
3、重采样方法（ResamplingMethods）。重采样是从原始数据样本中绘制重复样本的方法。这是统计推断的非参数方法。换句话说，重采样方法不涉及使用通用分布表来计算近似p个概率值。
参考资料来源：百度百科-数据分析师
工作职责：互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。
与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。
就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。
此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。
扩展资料：
技能要求：
1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。
参考资料来源：百度百科--数据分析师
其实数据分析师的职责和岗位内容去招聘岗位JD一查就知道，而题主真正想知道的是如何成为一名优秀的数据分析师。
一、“优秀”的定义
首先大家先来看下阿里对数据分析师职位的要求和描述：
数据分析岗位描述和岗位要求
不难看出，对数据分析师的要求首先就是构建业务数据体系，然后就是要深入理解业务数据，支持业务发展，给出重点业务数据分析意见，帮助业务给出优化建议和落地方案。那其实这时候你就实现了的数据分析岗位的价值－业务线，负责通过数据分析手段发现和分析业务问题，为决策作支持。所以优秀的数据分析师与业务结合才能真正体现其价值。
二、数据分析师发展前景
给大家分享一下数据分析师的成长路径
数据分析师的成长路径
NO.1专业能力成长路径：助理数据分析师－数据分析师－资深数据分析师－高级数据分析师
No.2行政职位晋升路径：数据分析专员－数据分析主管－数据分析经理－数据分析总监
No.3主要专业技能要求：数据库知识（SQL）、基本的统计分析知识、熟练掌握Excel，了解SPSS/SAS，良好的PPT展示能力。
很多小伙伴也会担心数据分析的工作会逐渐被AI取代，大家不用担心的，之后可能一些重复性的“体力活”，比如取数，会被AI取代，但是如果你选择在一个垂直的行业以及岗位深耕并且积累的业务经验是不能被取代的。
接下来分享一下不同的公司对于数据分析的岗位需求
第一类：互联网公司，互联网公司的特征就是用户至上，我们要知道用户喜欢什么，他的需求是什么，所以在互联网公司中，对于数据的需求有三点
①用户洞察 ②数据提取 ③实时数据分析
所以在这里主要的工作内容可能包括：从MySQL数据库中提取数据，成为Excel数据透视表的高手以及生成最基本的数据可视化（如线和条形图）。偶尔分析一下A/ B测试的结果，这样的公司可以为你创造一个尝试新事物和扩大新技能的环境。
需求职位：统计分析员、数据分析师
第二类：BAT等数据平台企业，大厂的特征就是我们就是数据，数据就是我们,所以他们的需求就是可以生产大数据驱动的产品和机器学习方向
还有许多公司，他们的数据（或他们的数据分析平台）就是他们的产品。在这种情况下，数据分析或机器学习的任务就会非常繁重。
能对一个有正式的数学，统计学或物理学背景并希望继续走一条更学术的道路的人来说是更理想的环境。这一类的公司可能是面向消费者的拥有海量数据的公司或者以提供数据为基础的服务的公司。
数据平台类企业的需求职位：大数据工程师、数据分析师、数据挖掘工程师
第三类：其他数据驱动的非数据公司，这些公司是通过数据分析优化产品，提升产品竞争力，他们所需要的是数据处理、数据分析、数据可视化。
很多公司都属于这一类，面试的公司关心数据，但可能不是一个数据公司。因此，进行数据分析，了解产品代码，将数据可视化等等，这些能力是同等重要的。一般来说，这些公司要么寻求通才，要么寻找一个能填补他们团队空缺的专才，比如数据可视化或机器学习方面的。
面试这一类的公司的时候，比较重要的技能是熟悉“大数据”的专用工具如：Hive/ Pig，以及有处理杂乱无章的真实数据集的经验。
最后，希望回答对题主以及应届毕业生或者刚工作1-3年想转行的人有帮助，也欢迎有同样困惑的小伙伴私信我哦！
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