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數據分析師的工作內容主要是干些什么？
2018-12-13
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數據分析師，看到這個詞，可能不少人還覺得有些生疏，或者認識比較表面，對于數據分析師的印象就是坐在辦公室對著電腦噼里啪啦的敲鍵盤，跟程序員差不多。其實這種認知是錯誤的，也很過時了，數據分析師目前是一個很時髦且高大上的職業，數據分析師通過獲取必要的數據，分析這些數據，然后從數據中發現一些問題提出自己的想法，給公司提供決策，一整個流程下來才是一個數據分析師的基本工作內容。

數據分析師工作的流程簡單分為兩部分，第一部分就是獲取數據，第二部分就是對數據進行處理。那么怎么獲得數據呢？首先，我們要知道，獲取相關的數據，是數據分析的前提。每個企業，都有自己的一套存儲機制。因此，基礎的SQL語言是必須的。具備基本SQL基礎，再學習下其中細節的語法，基本就可以到很多數據了。當每個需求明確以后，都要根據需要，把相關的數據獲取到，做基礎數據。

獲得了數據以后，才能夠進行數據處理工作。獲取數據，把數據處理成自己想要的東西，是一個關鍵點。很多時候，有了數據不是完成，而是分析的開始。數據分析師最重要的工作就是把數據根據需求處理好，只有數據跟需求結合起來，才能發揮數據的價值，看到需求的問題和本質所在。如果連數據都沒處理好，何談從數據中發現問題呢？

就目前而言，大數據日益成為研究行業的重要研究目標。面對其高數據量、多維度與異構化的特點，以及分析方法思路的擴展，傳統統計工具已經難以應對。所以我們要使用專業的數據分析軟件。數據分析工具都有Excel、SPSS、SAS等工具。Excel、SPSS、SAS 這三者對于數據分析師來說并不陌生。但是這三種數據分析工具應對的數據分析的場景并不是相同的，一般來說，SPSS 輕量、易于使用，但功能相對較少，適合常規基本統計分析。而SPSS和SAS作為商業統計軟件，提供研究常用的經典統計分析處理。由于SAS 功能豐富而強大，且支持編程擴展其分析能力，適合復雜與高要求的統計性分析。

以上的內容就是小編為大家講解的數據分析師的工作的具體內容了，大家看到這里明白了吧，數據分析師的工作是比較繁瑣的，但是也是比較高大上的。大家在了解數據分析工作的時候可以參考這篇文章，這樣可以更好的理解數據分析行業，最后感謝大家的閱讀。



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