研究数据分析师

在当前的大数据时代背景下，数据分析师的发展前景是比较广阔的，未来传统行业也会释放出大量的数据分析岗位。要想成为数据分析师，需要具备三方面基础知识，可以按照自身的知识结构进行阶段性学习。第一方面是数学基础，第二方面是统计学基础，第三方面是计算机基础。要想在数据分析的道路上走得更远，一定要注重数学和统计学的学习。数据分析说到底就是寻找数据背后的规律，而寻找规律就需要具备算法设计能力，所以数学和统计学对于数据分析是非常重要的。而要想快速成为数据分析师，则可以从计算机知识开始学起，具体点就是从数据分析工具开始学起，然后在学习工具使用的过程中，辅助算法以及行业知识的学习。学习数据分析工具往往从Excel工具开始学起，Excel是目前职场人比较常用的数据分析工具，通常在面对10万条以内的结构化数据时，Excel还是能够胜任的。对于大部分职场人来说，掌握Excel的数据分析功能能够应付大部分常见的数据分析场景。在掌握Excel之后，接下来就应该进一步学习数据库的相关知识了，可以从关系型数据库开始学起，重点在于Sql语言。掌握数据库之后，数据分析能力会有一个较大幅度的提升，能够分析的数据量也会有明显的提升。如果采用数据库和BI工具进行结合，那么数据分析的结果会更加丰富，同时也会有一个比较直观的呈现界面。数据分析的最后一步就需要学习编程语言了，目前学习Python语言是个不错的选择，Python语言在大数据分析领域有比较广泛的使用，而且Python语言自身比较简单易学，即使没有编程基础的人也能够学得会。通过Python来采用机器学习的方式实现数据分析是当前比较流行的数据分析方式。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

数据正在日益塑造我们每天与之交互的系统。无论是在搜索引擎上搜索某些内容，使用微信看朋友圈信息传递，都会消耗并生成数据。如今到了一个每天生成2.5个Quintillion字节的时代，这是很多数据。那么，该数据怎么办？嗯，这就是Data Analyst的用武之地。那么让我们来看看数据分析师的角色和责任。因此，在深入了解数据分析师的角色和职责之前，让我们看看究竟谁是数据分析师？谁是数据分析师？数据分析师通过获取有关特定主题的信息，然后在综合报告中解释，分析和呈现结果，为其公司创造价值。许多不同类型的企业使用数据分析师来提供帮助。作为专家，数据分析师经常被要求使用他们的技能和工具来提供竞争分析并识别行业内的趋势。数据分析师角色和职责根据他们的专业水平，数据分析师可能有以下角色：确定组织目标：数据分析师的第一个也是最重要的角色之一是确定组织的目标。这涉及到：IT团队管理数据科学家挖掘数据数据挖掘是通过数学和计算算法构造原始数据并制定或识别数据中的各种模式的过程。它有助于生成新信息并解锁各种见解。数据分析师必须经常挖掘或收集数据。从公司数据库获取数据或从外部源提取数据以进行任何类型的研究是任何数据分析师的主要角色之一。数据清理数据清理是整个数据准备过程的第一步，也是分析，识别和纠正混乱的原始数据的过程。在分析组织数据以制定战略决策时，数据分析师必须从彻底的数据清理流程开始。良好的分析依赖于干净的数据 - 就这么简单。清理涉及删除可能会使分析失真或将数据标准化为单一格式的数据。分析数据 毋庸置疑，这个角色对任何数据分析师来说都是必须的。 数据分析是从数据中探索事实的艺术，特定于回答特定问题。这是使用分析和逻辑推理评估数据的过程，以检查所提供数据的每个组成部分。一个人使用统计工具来分析和解释数据。分析中使用了各种工具和编程语言。精确定位趋势和模式数据分析师花费大量时间来查找复杂数据集中的趋势，相关性和模式。趋势也很重要。数据分析师寻找短期和长期趋势。趋势分析可帮助您了解业务的执行情况，并预测当前的业务运营和实践将在何处发挥作用。如果做得好，它会为您提供有关如何改变事物的想法，以便将您的业务推向正确的方向。使用清晰可视化创建报告报告将原始数据转换为信息。报告可帮助公司监控其在线业务，并在数据超出预期范围时收到警报。良好的报告应该从最终用户那里提出有关业务的问题。能够通过数据讲述引人入胜的故事对于了解您的观点并保持您的受众参与至关重要。因此，当涉及到数据的影响时，数据可视化可以具有成败效果。分析师使用引人注目的高质量图表和图表以清晰简洁的方式呈现他们的发现。维护数据库和数据系统数据分析师必须确保电子存储数据的存储，可用性和一致性满足组织的需求。Data Analyst需要掌握有关数据模型，数据库设计开发的技术专业知识，以便充分利用它。他们通过从主要和次要来源获取数据来开发和维护数据库，并构建脚本，使我们的数据评估过程在数据集之间更加灵活或可扩展。

这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代。目前世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务，建立数据部门，培养数据分析团队。各国政府和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。因此，数据分析师也成为一个热门的职业。那么，数据分析师这个职业到底怎么样呢？首先，我们需要了解数据分析师是做什么的。数据分析师 指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。可以分为两种：一种类似产品经理、一种偏向数据挖掘。类似产品经理的更加注重业务，对业务能力要求比较高；偏向数据挖掘的更加注重技术，对算法代码能力要求比较高。其次，数据分析师的工作内容是什么？我们这里主要介绍偏产品方向的数据分析师工作内容。【1】找到如何通过数据衡量产品。对于同一产品，针对不同的场景需要要的指标可能又是不一样的。比如说 Uber 在初期，有多少司机（供给方）可能是一个很重要的指标，而发展一段时间之后可能是交易量。【2】找到如何可以驱动产品的指标。对于同一产品，针对不同的场景需要要的指标可能又是不一样的。【3】跟产品经理、工程师等合作寻找改进产品的机会。【4】帮助产品做决策。在互联网行业，任何时候都有几十上百甚至上千个事情需要做的，那么哪个是最重要的、最需要解决的？哪些改变是有可能带来产品的改进的？这些都需要你的帮助。【5】产品数据追踪。要对产品做数据追踪，就离不开不同维度的数据，把它们做成报表，需要你的配合，有时候这也可能是数据工程师的工作。【6】寻找新的领域。在产品的不同发展时期，侧重点可能是不一样的。如何确定产品在哪个时期？在不同的时期又如何找出可以推进产品的方法？这些也是你的工作。【7】给团队设定目标【8】提供数据支持最后，我们来看看如何成为一名数据分析师呢？接下来主要从技术知识层面来分析。首先我们先说说这两种方向共同需要的技术面，当然以下只是按照数据分析入门的标准来写：1. SQL（数据库），我们都知道数据分析师每天都会处理海量的数据，这些数据来源于数据库，那么怎么从数据库取数据？如何建立两表、三表之间的关系？怎么取到自己想要的特定的数据？等等这些数据选择问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基础的技能。2. 统计学基础，数据分析的前提要对数据有感知，数据如何收集？数据整体分布是怎样的？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？数据的平均值是什么？数据的最大值最小值指什么？数据相关与回归、时间序列分析和预测等等，这些都需要掌握。3.Python语言或者R语言的基础，这一点是必备项也是加分项，在数据挖掘方向是必备项，这些计算机语言比工具更加灵活也更加实用。说完两种不同类别的共同技能，接下来我们再说说两者尤其别的技能是哪些。1.数据挖掘向想要在一两个月内快速成为数据挖掘向的数据分析师基本不可能，做数据挖掘必须要底子深基础牢，编程语言基础、算法、数据结构、统计学知识样样不能少，而这些不是你自习一两个月就能完全掌握的。所以想做数据挖掘方向的，一定要花时间把软件工程专业学习的计算机基础课程看完，这些课程包括：数据结构、算法。在此之后你可以动手用Python语言去尝试实现数据挖掘的十八大算法，以及其他相关经典DM算法。2.产品经理向产品经理向需要你对业务感知能力强，对数据十分敏感，掌握常用的一些业务分析模型套路，企业经常招聘的岗位是：商业分析、数据运营、用户研究、策略分析等等。数据分析师是一个需要专业技术支撑的职业，所以如果你想成为一名数据分析师，还需要系统地、扎扎实实地学好专业知识。

如果你正好是一名BI数据分析师或者在准备当BI数据分析师的路上，当你看到这个标题时可能就会开始各种不满，淡定！先稍安勿躁，咱先聊聊为什么我会这么说，如果你有其他异议，欢迎在评论区提出！BI数据分析师这个职业现在怎么样？目前在火热的大数据概念的加持下，特别是互联网大佬“BAT”的领头之下，这个岗位可以说还是在享受着职业红利。之前我也一直认为这个职业可以在很长的时间内处于“红利期”，不过我最近某些论坛上听到一些朋友的吐槽后，让我开始对这个职业的美好前景产生了一些怀疑。请容许我先再此插播一段故事论坛朋友L兄是一名BI数据分析师，原来在T公司上班。工作不复杂甚至可以说简单，就是给业务人员调取数据。做了大概一年时间，之后L兄就觉得这个工作太过机械化，对自己的成长没有什么实际意义，因此就跳槽到了公司A。公司A和公司T不同，老板希望数据团队可以根据自己的数据信息优势发挥出预测作用，从而用数据分析的结果引导公司业务的走向。因此L兄对这份工作非常满意，觉得这里可以给自己的作用可以在这里发挥出来。但是做了几个月之后，他发现了一个问题：虽然L兄通过数据分析能给公司带来一些业务上的提升，但他觉得还是以前在T公司给人调取数据时，公司的整体效率更高！为什么会这么说呢？我们先了解公司T和公司A的组织架构形式，然后进行分析。T公司是事业部制，数据分析师归事业部直接领导。A公司是职能制，分析师归BI团队或者数据团队领导。两个公司分别代表了目前企业中最常见的两种组织架构，但是不管是在T公司还是在A公司，BI数据分析师这个岗位都会遇到相对应的问题。因此，BI数据分析师就成了很尴尬的岗位。事业部制公司中BI数据分析师的问题在事业部制公司的架构下，BI数据分析师这个岗位遇到的最大的问题就是“留不住人”。在这一架构下，所有工作一般都是以业务为导向的，因此业务人员占主导位置。而BI数据分析师自然就成为辅助工种，一个单纯的调取数据人员，在业界人们戏称为“茶树菇”（谐音查数）。公司这类BI数据分析师，所需要的技能要求比较简单，只要会用SQL基本就可以满足并胜任这一份工作，因为不需要你做其他事情，只需要帮我把我想要的数据调取出来就可以了。也正因如此，招一个干了五年的数据分析的人员和一个刚毕业的数据分析都是来写SQL查数据，基本没啥区别。另外这类“茶树菇”对业务的贡献几乎可以不算，因为公司业绩的增长完全取决于业务人员的数据意识，主动权掌握在别人的手里。这种既不利于个人成长又没有主动权的情况，时间一长，只要稍微有点自主意识的人自然就不会多待。这也是为什么在开头的时候，L兄在T公司做了一年就算收入还可以也要辞职的原因。并且今后企业对业务人员的数据技能要求也会越来越高。甚至现在已经有了“数据运营”这样的岗位，将运营岗+SQL技能结合。阿里的CEO逍遥子在内部分享中提到，未来阿里90%的产品经理要从技术团队中产生，业务人员必须掌握技术能力的趋势已经愈来愈近了。同时因为趋势所需，业务人员会用BI工具会变得越来越普遍，因此BI工具的操作也会变得越来越简单！比如豌豆BI，随着时代发展，经过10多年的沉淀，目前成为了很多入行新人的首选！职能制公司中BI数据分析师的问题首先，在职能制的架构下，数据分析师和业务部门是相互独立的。而公司为了评估BI数据分析师的价值，公司不得不用数据部门根据大数据分析后的调整带来的业务增长来作为考核标准。目前吧，大部分公司都是这样做的，看似没啥毛病。但是很多考核或者目标的设定，在不明确的情况下，会产生不可预期的负面效果。举个例子：通用电气曾经要求，每项业务的市场占有率都必须做到第一或者第二，否则就不做。这被称为“数一数二”战略，曾帮助通用电气优化业务结构，实现高速增长。但到了后来，这个战略让经理们束手束脚，仅仅因为不愿意屈居第三而放弃了很多优秀的点子。经过BI大数据分析过后，他们发现选择规模更小的市场，这样更容易达成这个战略。这样做的后果是使得公司业绩增长缓慢，并且在未来也很难有突破性的进展。于是通用电气最终就终止了这项战略。一个原本用来激励员工占领更多市场份额的战略，却因为大数据分析后的结果而阻碍了公司获得新的更大的市场，是不是感觉很不可思议？从上我们可以明白一个问题：BI数据分析师的目标和公司整体的目标脱离了。公司整体目标是公司整体业绩上的提升，而BI数据分析师的目标是找出可以满足这个条件的可选择项。目标不一致的结果是，个人的最佳选择可能并非组织的最佳选择，这导致了职场上的闭门造车的状况。因此在文章开头L兄所说的在T公司给人调取数据时，公司的整体效率更高，因为在T公司是及时交流，而在A公司是封闭式交流。造成通用电气这个情况的最大原因就是业务与大数据分析结果的不匹配，业务是为了完成公司大的一个方向，而大数据分析给出的选项明显违背了公司的原意。由此可以看出，业务人员了解BI数据分析是多么重要。数据+业务的未来，BI数据分析师该何去何从？目前只会业务或者只会BI数据分析，貌似都不是可持续的状态，未来的趋势已经渐渐往中和方向移动，那么BI数据分析师这个岗位还不会被淘汰吗？个人认为BI数据分析师这个职业的存在，主要原因是大数据技术的崛起太快，原有的人才体系中并没有数据技能，因而不得已才需要这方面的专业人才。但随着数据技能的不断普及和提升，以及像豌豆BI这种BI数据分析工具的不断简化，未来人们做BI数据分析可能会像我们操作办公软件这样普遍。而BI数据分析师的岗位很可能变成附加甚至消失。支撑型的BI数据分析师会被具备数据分析技能的业务人员替代，引导业务型的数据分析师，将会在组织变革中融入业务团队中去。（当然这只是一个预测）因此偏业务的BI数据分析师会渐渐融入业务职能中去，或者干脆成为业务人员。数据团队中还有一些掌握算法、以及硬核数据技能的人才，他们会更加偏向底层的数据支撑和数据挖掘工作。这类岗位不可或缺，并且需要较高的专业技能，他们将会持续存在下去。在数据与业务的界限逐渐明朗的趋势下，数据分析师要么对算法进行更深入的研究进行数据挖掘，要么发挥对业务的深刻理解转而去做业务人员。看完本文后，如果你身边有人做BI数据分析师，请好好珍惜！说不定见不到他们了，你见到的是“BI数据运营”。

现如今进入大数据时代，越来越多的企业开始做大数据分析，无论是使用DataFocus等数据分析工具，还是聘请专门的数据分析团队。我们以前说过，数据本身没有价值，数据的利用和应用场景才有价值。换而言之，工具再强大也只是工具，没有正确的数据分析思路和利用其决策的意识，也是无为之谈。而厉害的数据分析师并不是厉害在使用EXCEL或SPSS有多厉害，或是做透视图有多快，更不是IT技术多牛逼能进行BI工具的敏捷开发，而全在思维上的领先。首先我们需要真正定义什么是数据分析，数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总、理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用，是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。还可以分为描述性数据分析、探索性数据分析以及验证性数据分析。其中探索性数据分析是对商业思维考量最大的。可能我们普通人做数据分析的时候，会想一些问题。比如看到一个可视化视图，想的是这张词云图做的真好，是怎么做的，工具吗？而不会去想词云图代表的意义是什么，为什么“坚果类”字样如此之大。或者也有很多人看到一堆崭新的数据，会自然而然想这些数据可以做什么样的分析，其实这已经是第二步了，第一步应该想的是从哪些角度进行分析才比较系统。还有些数据分析师学到一些非常高级的分析方法，就每一个场景都想要套上去用，而不会去想什么方法最有效。还有类似于数量的，要做多少张图，可视化大屏包含多少小图，要添加多少文字说明等，其实不如先想一想，能表达有效观点的图表是什么，有没有达到可读的目的以及是否有说服力。除非注明，否则均为DataFocus企业大数据分析系统,让数据分析像搜索一样简单原创文章，转载必须以链接形式标明本文链接。

数据分析是一项技术性很强的工作，要想在工作和研究中取得成功，你应该具备多种关键技能和素质。在本文中，我们将深入探讨一些有助于数据分析师完成工作的职业素质。通常认为分析师需要具备的职业素质有很多，根据我的工作经验，我们将重点关注其中五个。条理清晰一个优秀的数据分析师必须能系统地解决问题。数据分析首先就需要你能够仔细、清晰地建立数据搜集的分步指南，以指导他人按照指南搜集数据（数据搜集的工作一般不属于分析师的职责范围）。需要特别重视的一点就是，指南的任何一点歧义都可能导致对数据的严重误读。洞察力按照项目的方向设计搜集策略并找到结果是一回事，而根据结果给出专家意见是另一回事。一位优秀的数据分析师不仅要读懂数据给出趋势，还要结合具体项目和公司战略洞察到趋势背后的逻辑（不要认为这是项目经理或产品的工作）。数据分析师的报告应反映这种洞察，你要明白一点，很多时候，你的项目经理、产品经理或其他要看这份报告的人，他们并没有具备像你一样的专业素养，他们不仅仅是要一个趋势，更需要数据分析师视角下的专家意见。请记住，一个优秀的数据分析师一定是积极主动的，一定是具有洞察力的，他们无需等待被告知如何去做即可完成他们应做的事情。想象力想象力不仅仅适合孩子。为了使数据真正的独一无二，出色的数据分析师会使数据可视化。这就是我们常说的让你的数据说话。例如，数据分析师可以利用数据可视化工具（我常用的是D3和Gephi）来帮助建立数据“活”模型。通常”活“模型（即动态模型）比静态模型更有表现力，但要注意选用哪种模型目的是为了表现数据而不是好看。一个优秀的数据分析师可以讲述数据的故事，以帮助其他人更好地理解分析结果。保持怀疑没有数据收集过程是完美的，所有你将分析的数据集都有其缺陷。对于数据分析师来说，怀疑主义只是对这一事实的认可。数据分析师需要能够识别其数据中的缺陷，并且有义务在报告中讲明这些缺陷和清楚地解释这些缺陷可能是如何影响他们的分析结果。需要注意，数据分析师应该关注数据所反映的任何一种趋势、观点、逻辑，而不仅仅是那些看起来跟项目相关的，这是因为你的专业视角可以帮助你发现问题的本质，但也会阻碍你看到其他视角下的问题。善于发现模式这是一个重要素质，因为数据在很大程度上反映某种模式。优秀的数据分析师可以通过查看不同的数据集来确定趋势以及触发这些趋势的原因，最终形成一个模式，这会帮助公司在未来复制成功的模式和规避错误。结论虽然计算机可以获取数据并对其进行操作、读取、分析，但只有优秀的数据分析师才能使这些数据变得有意义。他们可以将数字变成其他人可以使用的有意义的模式。顶尖的数据分析师可以帮助他们的公司通过使用通常很难被解释的数据来发现业务中存在的问题。最后，除了条理清晰、洞察力、想象力、保持怀疑、善于发现模式外，请保持谦虚、谨慎和务实，这是作为一个数据分析师的职业道德。

统计、计算、可视化和数据挖掘是数据分析师工作描述的各个方面。数据分析师，一般执行相同的功能，在一定程度上具有相同的资格。然而，特定的企业或行业可以塑造工作职责、技能、资格以及就业和晋升前景。职位概述：数据分析师专业人员做什么？数据分析师获取、组装并帮助其他人解释和理解数据。要做到这一点，分析师必须培养分析、沟通、计算机、数学和统计方面等的技能。具体的经济部门可以指导分析人员使用的数据类型。例如，医疗数据分析师的工作描述需要处理不同的信息，如实验室数据、保险索赔、处方记录、办公室或医院访问。在市场营销中，他们处理的是处理客户偏好、销售和统计数据分析中重要部分的客户。数据分析师工作职责：使用统计公式计算和分析数据。验证数据的准确性、完整性和可靠性。使用记录、报告和调查等资源编译统计信息。将数据和其他信息输入计算机。在研究或调查中采访参与者，跟踪或记录他们的回答。收集或准备图表、图表、表格和其他对数据、调查和发现的描述。寻找和识别新的数据收集源和方法。获取客户数据收集需求数据分析师工作基本技能分析能力。数据分析师的工作描述包括识别模式和基于数据呈现其他结论的能力。通过分析技能，数据分析师还可以确定数据、来源和物料的可靠性。计算机技能。数据分析人员依靠数据库、文字处理器和其他计算机应用程序来计算数据、概率和其他统计数据，并准备显示数据。事实上，软件应用程序包括结构化查询语言(SQL)和其他数据库用户查询产品，以及面向分析或科学方法的查询产品。数学能力。要分析和计算数据，分析人员必须具备数学技能，例如乘法、除法和使用其他数学操作。计算比率、分数、百分比和各种公式的能力可以帮助数据分析师准备有用的图表、报告和图表。沟通技巧。倾听和理解参与者的回答有助于确保可靠的调查和结果。沟通还包括清晰而直接地向主管、团队成员以及第三方用户展示结果、结论和其他信息。成为一名数据分析师在数据分析师的工作描述中包含了数学、统计学和计算机方面的背景知识，这取决于企业或行业，潜在的数据分析师包括与行业相关的课程和获得资格的工作经验。工作经验数据分析师可以从需要使用电子表格、数据库和其他计算机应用程序的工作中获得经验。对于某些公司，数据分析师职位描述要求应聘者具有SQL服务器和其他数据库系统的经验。那些有数据挖掘经验的人也可以提高就业前景。与教育和培训一样，企业可能更青睐具有特定行业经验的求职者。例如，财产保险公司的数据分析师可能曾为其他保险公司、抵押贷款公司、银行或保险机构工作。在学校环境中，申请人通常会带着以前的工作经历来学习或衡量学生的表现和教学方法。数据分析师的潜在短缺，就业机会比比皆是。随着公司寻求提高市场份额，寻找客户或控制成本，对数据分析师的需求应该会增加，特别是在营销，销售和医疗保健方面。总而言之，为了帮助组织实现这些目标和其他目标，数据分析师必须确保获取它们的数据和方法可靠且清晰地传达。

“分析师”归根到底源于“分析”一词，“分析”的意思是彻底检查某物的元素或结构。分析师们总是在寻找细节，布局全景，深入研究一系列事实或数据背后的深层含义。在当今大数据占主导地位的世界，培训优秀的分析师是需要的是时间。数据分析的目的是揭示一个问题的客观答案。然而，想要做出有效的数据分析结果，要求做这项工作的人必须具有好奇心、分析性和抽象性。这个人必须理解问题、答案以及获得答案的方法。一个有效的分析师是一个懂得如何从不完美的数据中提取完美信息的人。但所有这些都是广义特征。下面是个人认为的一些优秀数据分析师最敏锐的品质！喜欢数字：这是这份工作最重要的特点，这是区别工作和职业的唯一特征。大数据分析师需要灵活的掌握数字且对数字有一定的诀窍。即使天生不擅长这些，也一定要有兴趣更多地了解它们。好奇心：优秀数据分析师的另一个至关重要的特质。虽然知识和技术能力很重要，但对事物的运作方式和原因感到好奇尤其重要。一个好奇的数据分析师是最有价值的，因为他们寻求了解世界，而不仅仅是开发报告；他们试图揭示一系列模式背后的真相，而不仅仅是答案。当确定分析师是否具备胜任该职位的条件时，重要的是确定他们是否有足够的好奇心来挖掘你需要的答案。保持怀疑态度：这并不一定是消极的，但需要有能力质疑你的数据。说实话，没有一个数据收集过程是完美无缺的，所以退后一步，对调查结果提出问题往往会对你有好处。如果你过于沉浸在数据的表面，它可以帮助你获得一个更大的图片视角。识别价值的能力：这归结于知道什么是重要的，什么不是。你没有那么多时间。所以你需要有能力去理解什么对研究目标至关重要，什么不是。能够发现模式：能够在数据中发现趋势或主题。发现数据模式需要独特的眼光。通常情况下，这并不像分析师想要的那样快速实现，在这种时候，耐心是关键。系统化：除非你的方法是系统化的，否则你无法从数据中发现趋势或识别价值。一个优秀的分析人员可以创建一个循序渐进的方法，并运行一个内部清单，列出必须对数据集执行的操作。自我激励：这意味着在分析时要积极主动。不要等别人问：“为什么？”时，才有动力迈出第一步，自己研究数据，自己找出一些答案。对工作感兴趣，做事有条理，有个人进取心……所有这些几乎都是人们在每次面试中从潜在求职者身上寻找的普遍特征。那么，这些如何能够帮助你弄清楚是否有分析师隐藏在你的内心呢？它本质上是对数据、逻辑、统计、好奇心的天生天赋，所有这些都是真正重要的特质。其他的特征，如果你不知道它们是你的一些技能，也会效仿！现在是时候看看你的特质是否能让你在当今最热门的行业—数据分析中占据一席之地。

数据分析师是数据分析类岗位的一类职位统称，通常数据分析师会定位于解决某一类问题而带有业务主体特征，例如营销分析师、会员分析师、运营分析师、商品分析师等。如下图所示：数据分析师分类但无论如何定位，其基本工作职责如下：搭建公司数据分析体系并负责日常数据质量、报告、结论的把关；建立业务主体档案库，并通过效果预测模型，辅助业务主体计划和KPI的制定；完善业务主体的画像，并通过多种价值模型做业务主体分群、分类；识别业务主体中的虚假、异常、流式等信息，建立响应的预警系统；业务主体活动效果评估分析，并通过多种数据结果提升目标转化率；建立业务主体效果标杆，提高业务要素的利用率并建立最优化效果评估模型和组合应用模型；协调利益相关者对如何使用研究和分析结论的想法，以支持业务计划和战略排序；针对特定场景建立生命周期模型，并针对不同场景和阶段下的实际情况建立相应的分析思路和方法，辅助于业务主体优化；根据业务和公司需求，跟进专项分析项目进度，撰写日常和专项报告并优化业务落地动作等。该岗位要求具有一定的统计学、数学、计算机科学等专业背景，同时了解数据分析的基本概念和常用方法，熟悉常用业务主体中的指标及应用场景，具备较强的逻辑分析能力和报告书写、业务沟通能力。对于常见的数据库取数工具如SQL、数据库客户端以及数据建模和挖掘工具，Excel和SPSS等统计和分析工具也有一定要求。