成都数据分析师-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于成都数据分析师的问题，于是小编就整理了3个相关介绍成都数据分析师的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析师做什么工作，报考条件是什么？
2. 数据分析师的日常工作是什么？
3. python数据分析师的就业前景如何？

数据分析师做什么工作，报考条件是什么？

数据分析师是为了适应大数据时代要求，加强正规化、专业化、职业化的数据分析师人才队伍建设，进一步提升我国数据分析员师的职业素质和能力水平，经国家相关部委统一颁布实施，旨在通过掌握大量行业数据以及科学的计算工具，将经济学原理用数学模型表示，科学合理的分析投资和运营项目未来的收益及风险情况，为做出科学合理的决策提供依据。 报考条件没有限制。

数据分析师的日常工作是什么？

数据分析是一个偏综合的岗位

（1）数据清洗：80%的精力在处理清洗数据，包括字段提取、整合归一、规范化。数据在现有的商业环境中才开始逐渐重视，故数据***集整理非常重要，许多公司都在开始重视数据背后的重要价值，故会把历史数据拿出来处理加工。

（2）数据进行初加工：这里包含了数据描述性统计（比如极值，最值，均值，方差，分布），这种初步加工目的是为了大体了解这些数据的基本概况，这是初始业务必须要做的，从这些数据中一定程度上还能能够反映日常业务变况。

（3）探索性分析：有了对数据大体掌握后我们会做一些分析和预测，譬如相关性分析，主成分分析，回归分析，时间序列预测等等

（4）报表制作：这里会涉及到做基本报表，反映日常业务态势包含基本业务总体概况，同环***析，并去查找业务逻辑数据表现的原因，当然里面会涉及到数据可视化图表（折线图，旋风图，散点图，柱形图）等等，诸多数据分析方***

（5） 最后数据结论输出，报告撰写。顺便给大家推荐一个公众号““数据分析优学堂””里面有许多内容

数据分析是指用统计分析方法对收集的数据进行分析，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并指导实际工作和生活。

（1）获取数据

获取相关的数据，是数据分析的前提。

（2）数据处理

获取数据，把数据处理成自己想要的东西。

（3）形成报告

把数据分析的结果可视化，展现出来。

完整的数据分析流程：

• 业务建模。

• 经验分析。

• 数据准备。

• 数据处理。

• 数据分析与展现。

• 专业报告。

• 持续验证与跟踪。

相关：

数据分析师的完整工作流程与知识结构体系

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具体每日每周比较琐碎工作不一一列举，但是主要工作内容应该集中以下:

一，用技术手段获取项目中真正需要的数据。

二，确保数据的来源途径，数据的真实性，准确性。

三，把最终所需有价值的数据组织在一起，以便用以分析，同时设计数据的结构，以保证数据有效地供所有用户检索。

四，为大数据项目组织数据并建立分析模型。

处理公司的数据

有一些是产品销售数据分析，有一些是员工创意的数据分析，有一些是产品的数据分析。

具体的工作就是每天要做很多很多的表格统计，这些统计的结果在上司需要的那一刻才有体现一般是一个季度或是半年或是一年。

这一份工作要求，对于数字的敏感，对于行业的知识量要大，不同行业的数据分析人员的职业要求都是不一样的。

一个牛逼的数据分析可以带动整个公司的发展走向

回到问题本身来看，数据分析师的日常工作，重点在于日常，那我也就不扯太远了，就以互联网行业的数据分析师为例，简单给大家分享一下吧。

1、排查指标问题

正所谓一天之计在于查指标，数据分析师的一天是从排查用户数据、日活率、用户使用时长等重要指标，对于一些波动较大的，需要找出原因并给出合理解释。利用拆分维度的方法来看不同维度的指标波动，然后进行各个角度的分析。

2、做报表

对于日常的一些核心指标、数据，或者新计算的指标都需要存到报表中，做成BI报表，以备老板查看数据和后期分析。不同公司会有不同的报表制作方式，但照目前来看很多公司都会购买做报表的软件，就像Tableau、Smartbi等，可以快速便捷地制作出美观的报表。

为了能够做好报表，还需要做以下工作

• 埋点设计和校验：简单来说就是数据分析师为了获取数据而设计的行为路径点，指定哪些行为要记录、怎么记录、记录什么等等。后期可能还需要去对每个点进行验证，研究这个点埋的对不对。
• 指标设计：根据埋点得到的数据，加工计算出我们需要的指标。这项工作也是为了有数据可以做报表

3、数据分析

针对业务问题，结合报表数据，进行专项的分析。如：一产品用户使用率下降，数据分析师就可能需要对为什么下降做一个分析，并根据分析提出改进意见。

除了以上主要工作外，可能还会面对业务方或者其他部门的数据需求，或者一些简单的建模工作等等，这里就不细说啦。

总的来说，数据分析师的日常工作就简单分为：排查指标、埋点设计、指标设计、报表制作、数据分析、提出报告等，可能不同行业或者不同公司也不一样，所以以上仅供参考。

python数据分析师的就业前景如何？

未来就业前景还是很不错的，但是越往后发展，综合能力要求越来越高。

从目前来看，数据分析师往后将分化成2个大的方向：

（1）偏技术方向，掌握更多的大数据技术如Python、r语言等，更全面的数据分析及可视化的工具如excel、spss\sas、tableau等BI工具，精通数据分析及可视化的实现过程、擅长程序语言。

（2）偏应用/业务方向，掌握更多的业务知识、管理知识、商业知识，对数据本身具备远大的洞察力、对数据的价值认知深刻，精通于数据产品化、商业化、数据变现等 没有好坏、高低，只有更适合自己潜质的方向

未来就业前景还是很不错的，但是越往后发展，综合能力要求越来越高。从目前来看，数据分析师往后将分化成2个大的方向：（1）偏技术方向，掌握更多的大数据技术如Python、r语言等，更全面的数据分析及可视化的工具如excel、spss\sas、tableau等BI工具，精通数据分析及可视化的实现过程、擅长程序语言。（2）偏应用/业务方向，掌握更多的业务知识、管理知识、商业知识，对数据本身具备远大的洞察力、对数据的价值认知深刻，精通于数据产品化、商业化、数据变现等 没有好坏、高低，只有更适合自己潜质的方向

说了这么多，想做高薪且未来前景好的Python数据分析师还有有真正的技术和充足的知识才行，毕竟企业招人最看重的还是技术，而不是空口说白话，

根据我的了解，百战程序员学习出来的Python学生就业都很不错，据说是百分之70-80的就业率，因为百战程序员的Python是从0开始学习的，一直会学到项目实操等等这些，可谓是实打实的教学方式，有兴趣的小伙伴可以去了解下

这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下。

首先，从工业互联网和大数据的发展趋势来看，Python数据分析师的就业前景还是非常广阔的，一方面数据分析本身的应用场景会越来越多，另一方面Python语言在人工智能领域也有比较广泛的应用，所以Python数据分析师的发展空间也比较大。

如果要走Python数据分析师的发展路线，应该从以下三个方面来提升自身的职场价值：

第一：注重新技术的学习。数据分析技术是当前技术迭代速度比较快的领域，所以数据分析师一定要紧跟技术发展趋势，尤其要注重算法相关知识的学习。从大的技术方面来看，当前数据分析的方式主要基于统计学和机器学习，机器学习在数据分析领域的发展潜力还是比较大的，而且机器学习也是人工智能技术体系的重要组成部分，所以一定要重视机器学习相关知识的学习和深入。

第二：重视平台的价值。数据分析师要想提升自身的职场价值，除了要进行技术提升之外，还要从工作效率方面入手，而提升工作效率比较有效的方式就是合理利用平台。产业互联网时代一定是平台化时代，数据分析作为大数据平台的重要功能，必然会得到平台大量的支撑，所以数据分析师一定要重视技术平台的运用。

第三：重视行业知识的积累。数据分析师对于行业知识的要求是非常高的，要想让数据分析在行业领域发挥出更重要的作用，数据分析师一定要能够在立足行业的基础上进行技术选型和应用。

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、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

到此，以上就是小编对于成都数据分析师的问题就介绍到这了，希望介绍关于成都数据分析师的3点解答对大家有用。