数据分析师是运用不同行业中，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。熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果就没有太大的使用价值。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导；另一方面是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。能够掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，对于开展数据分析起着至关重要的作用。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。能够运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。数据分析师的工作，就是要找到一个或者几个这么的指标。数据分析是公司运作较核心的部分，公司每采取一个决策，都需要参考公司数据指标，每制定一个营销政策也都要结合当前的数据表才能制定。数据分析可以帮助公司更清晰的知道自己的特色、优势，以及消费者的偏好、大环境的变化等等，以此来更好的运作。
负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对用户的行为进行分析了解用户的需求；2、参与业务部门临时数据分析需求的调研、分析及实现；3、参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估；4、整理编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中隐含的变化和问题，为业务发展提供决策支持；5、对产品部门下的运营，产品，研发，市场销售等各方面的数据分析，处理和研究的工作需求。、负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对用户的行为进行分析了解用户的需求；
先是学做日报。这是每天到公司做的第一件事，虽然很基本，步骤很统一，也很机械，但是每天的日报都能看出前一天的销售状况，整个月的销售走势，本月的任务完成程度，过去24小时内流量来源的对比，转化率的变化，客单价的涨幅等等，清晰且明了。再有就是日销、库存类的表。这些是关于每一天销售过后的库存、产品销售预测、以及店铺内的top产品的表。流量分析相关表。电商行业对流量的来源分析会更注意，先流量细分，再者只要出现和近期数据相比有较大幅度变化的都需要反映出来。
大数据分析师的工作内容和技能：
简单分为：数据采集、数据清洗、数据分析、数据可视化
1、数据采集
并不只是数据爬虫，工作中遇到的数据很多都是来自系统内的数据，来自数据库的数据来自日志的数据。数据采集常用的手段有：SQL／Python，其中SQL是数据分析的必备技能，Python是加分项。
2、数据清洗
采集来的数据一般是不规整的，字段缺失或者有错误，分析的结果会出现各种异常。在数据清洗这一块就需要用到一些简单的统计学基础。
3、数据分析
就商业数据分析来说，数据分析最重要的是行业知识和逻辑思维能力，行业知识往往是通过在行业中的工作经历来获取。逻辑思维能力，需要后天的不断的锻炼。
4、数据可视化
让结论更加的容易理解，目前国内外的数据可视化的产品很多，我常用的有Tableau／Excel／Python等。
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