本文目录一览：

• 1、数据分析师日常工作是什么?
• 2、数据分析需要掌握哪些知识?
• 3、数据分析有什么思路?
• 4、如何快速成为数据分析师

数据分析师日常工作是什么?

1、数据处理 获取数据，把数据处理成自己想要的东西。形成报告 把数据分析的结果可视化，展现出来。

2、收集数据并设置基础设施 也许分析师工作中最技术性的方面是收集数据本身。但通常这也意味着数据分析师要与网络开发人员合作并优化数据收集。

3、收集数据并建立基础设施 也许分析师工作中最具技术性的方面就是收集数据本身。这意味着要与网络开发人员合作，优化数据收集。简化这种数据收集是数据分析师的关键。他们致力于开发可以自动化和容易修改的例程，以便在其他领域进行重用。

4、(1)写SQL 脚本：俗称“跑数据”。leader要一组 季度数据/月数据/周数据 ，写一段或者N段SQL把数据跑出来。一般是临时性需求，不过当发现默默地演变成一个常规性需求时，最好直接封装SP（存储过程）了……每次跑一下方便省事。

5、数据分析师是以数据为基础，应用统计学和计算机技术等手段对业务问题进行分析和解决的专业人才，其职责包括数据收集、清洗、处理、建模和呈现等。在国内，通常有两种途径可以考取数据分析师证书： 国家职业资格认证：数据分析师是一项国家职业资格认证，属于国家外经贸部门重点培训的一类人才。

6、现在把数据分析师包装的太高大上了，左手Python，右手R，感觉都快无所不能了。其实现状并不是这样。平时工作主要包括：1）跑数据，也就是利用SQL代码从数据库中调取相关的数据，然后在利用调取过来的数据进行相关的数据分析。2）支持销售部门分析需求。

数据分析需要掌握哪些知识?

1、数据分析需要掌握的知识：数学知识数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。

2、数学知识：数学是每一位数据分析师必学的基础知识，对于初级数据分析师来讲，必须要具备一定的公式计算能力，并且要了解常用的模型算法。分析工具：对于初级分析师来看，必须要学会玩转excel，并且要将透视表和公式使用的比较熟练。除此之外，还要学会VBA基本必备，SPSS/SAS/R等分析工具的使用。

3、HiveHive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。

数据分析有什么思路?

1、细分分析 细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。因此通过细分分析扩大维度。细分方法可以分为两类，一类逐步分析，另一类是维度交叉。对比分析 对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，通过相同维度下的指标对比，找出业务在不同阶段的问题。

2、趋势分析最简单、最常见的数据分析方法，一般用于核心指标的长期跟踪，比如点击率、GMV、活跃用户数。可以看出数据有那些趋势上的变化，有没有周期性，有没有拐点等，继而分析原因。多维分解 也就是通过不同的维度对于数据进行分解，以获取更加精细的数据洞察。

3、对比分析主要是把两个有关联的数据指标进行相互比较，从数量上说明和展现研究对象的规模大小，水平的高低，速度快慢等方面的相对值，然后通过在一样的维度下的指标数据对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。

如何快速成为数据分析师

1、技能二：掌握数据整理、可视化和报表制作。数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，实用工具有DataWrangler和R。数据可视化，是创建和研究数据的视觉表现，实用工具有ggvis，D3，vega。数据报表是将数据分析和结果制作成报告。也是数据分析师的一个后续工作。这项技能是做数据分析师的主要技能。

2、沟通能力就是数据和业务的桥梁。再沟通中，我们不要固执己见，要采取他人的意见，尤其是智者的意见，可以帮我们降低犯错率，提高分析正确率，这样我们的分析才会更有说服力。技术能力 我们自己了解到的，相关技术像Excel，MySql，Python，SPSS等这些工具。我们如果刚刚步入数据分析工作，其实Excel就已经足够了。

3、培养对数据的兴趣及敏感度 不是看到一行行的数字就头大，选择直接跳过？还是愿意花些时间研究这些数字背后意味着什么？培养自己良好的表达能力 数据分析师有个天然的优势，能够直接和老板打交道，这就要求你能站在老板的层面来表达。把一堆堆的数据，很好的呈现给业务人员，帮助他们做出正确的决策。

4、你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。

5、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。