本篇文章给大家谈谈数据分析师，以及数据分析师一般一个月多少钱对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。

本文目录

1. 数据分析师是什么
2. 数据分析师主要做什么
3. 数据分析师需要什么专业
4. 数据分析师需要学什么
5. 数据分析师主要是做什么的

一、数据分析师是什么

1、在企业里收集数据、计算数据、提供数据给其他部门使用的。

2、从工作流程的角度看，至少有5类分析经常做：

3、工作开始前策划型分析：要分析一下哪些事情值得的做

4、工作开始前预测型分析：预测一下目前走势，预计效果

5、工作中的监控型分析：监控指标走势，发现问题

6、工作中的原因型分析：分析问题原因，找到对策

7、工作后的复盘型分析：积累经验，总结教训

8、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**数据。以及做数仓建设，存储数据。

9、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。

10、3：解释数据。解读数据含义，推导出一些对业务有用的结论。

11、那么数据分析师主要做以上三点的工作吗？

12、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。

13、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。

二、数据分析师主要做什么

1、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。

2、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**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。

3、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**方面进行创新和突破。

4、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**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。

5、数据科学家这个职业的定义有点广泛。同样叫数据科学家，在不同行业不同公司干的活可能是很不一样的。

6、有的偏机器学习、建模，有的偏数据分析。有的叫数据科学家，干的很多事情跟软件工程师（SWE）很类似。有的偏产品，风格短平快。有的偏长期研究，看的是一两年甚至更久的效果。

7、做数据分析的最终目的，那就是通过数据分析来引导产品改进的能力。任何方面的技能，归根结底都需要为这个目的服务。

8、参考资料来源：百度百科-数据分析师

三、数据分析师需要什么专业

1、大数据类：大数据科学与技术、大数据管理（这个专业是属于管理科学里的，有的大学“信息管理大类”中专业分流可能包含）。2、统计学类：经济统计学，金融统计学，应用统计学，生物统计学..各种统计学都行。3、数学类：数学与应用数学，金融数学等。数学好的同学，学统计比较快。4、经管类：计量经济学，金融工程，精算甚至财务会计。经管类的优势是业务理解，劣势是编程较弱，可以自学或者辅修。5、计算机相关的：电子商务，信息管理与信息**。

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。

越来越多的政府机关、企事业单位将选择拥有数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析、以便正确决策；越来越多的风险投资机构把数据分析师所出具的数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据；越来越多的高等院校和教育机构把数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容；越来越多的有志之士把数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。国内数据分析行业刚兴起，企业对此类行业的人才需求相对较大，未来前景比较广阔。

四、数据分析师需要学什么

1、一、统计学：我看一些人推荐了不少统计学的专业书籍，直接把人吓跑了。

2、我自己就大学时候学过《概率论与数理统计》，其他统计相关的内容也没怎么看过。

3、对于互联网的数据分析来说，并不需要掌握太复杂的统计理论。

4、所以只要按照本科教材，学一下统计学就够了。

5、二、编程能力：学会一门编程语言，会让你处理数据的效率大大提升。

6、如果你只会在 Excel上**粘贴，动手能力是不可能快的。

7、我比较推荐 Python，上手比较快，写起来比较优雅。

8、三、数据库：数据分析师经常和数据库打交道，不掌握数据库的使用可不行。

9、学会如何建表和使用 SQL语言进行数据处理，可以说是必不可少的技能。

10、四、数据仓库：许多人分不清楚数据库和数据仓库的差异，简单来说，数据仓库记录了所有历史数据，专门设计为方便数据分析人员高效使用的。

11、五、数据分析方法：对于互联网数据分析人员来说，可以看一下《精益创业》和《精益数据分析》，掌握常用的数据分析方法，然后再根据自己公司的产品调整，灵活组合。

12、六、数据分析工具：SAS、Matla**、SPSS这些工具经常有人推荐，我要说的是在互联网公司一般都用不上。

13、做可视化的 Ta**leau，统计分析的友盟、百度统计，还有像我们神策分析等。

五、数据分析师主要是做什么的

1、在企业里收集数据、计算数据、提供数据给其他部门使用的。

2、从工作流程的角度看，至少有5类分析经常做：

3、工作开始前策划型分析：要分析一下哪些事情值得的做

4、工作开始前预测型分析：预测一下目前走势，预计效果

5、工作中的监控型分析：监控指标走势，发现问题

6、工作中的原因型分析：分析问题原因，找到对策

7、工作后的复盘型分析：积累经验，总结教训

8、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**数据。以及做数仓建设，存储数据。

9、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。

10、3：解释数据。解读数据含义，推导出一些对业务有用的结论。

11、那么数据分析师主要做以上三点的工作吗？

12、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。

13、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。

OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。

Tags：