数据分析师怎么样？

1. 数据分析师怎么样？

前景很好，虽然数据分析师是在互联网企业发展出来的，但是随着大数据的发展，越来越多的传统行业也认识到数据分析的重要性，赋予了更多数据分析师的职能。在招聘数据分析师的企业当中，可以很容易看到知名互联网公司、世界五百强的身影，并且需求量非常大。
数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。

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技能要求
1、懂业务。
从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、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，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理。
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，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

2. 数据分析师有没有用

3. 数据分析师有没有用

近些年，互联网公司对数据分析师岗位的需求越来越多，这不是偶然。随着我国经济决策逐渐由盲目的“经验决策”转向“数据决策”，数据分析成为战略决策、投资决策必备的科学方法，以数据科学为依据，做正确的理性决策。

方法/步骤

数据分析师的价值金字塔


一个完整的企业数据分析体系涉及到多个环节：采集、清理、转化、存储、可视化、分析决策等等。其中，不同环节工作内容不一样，消耗的时间和产生的价值也相差甚远。


数据分析师带来的价值


80%的政府机关、企事业单位会选择拥有专业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，避免走弯路。


90%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。


95%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。


举两个数据分析方面的的应用吧


1.沃尔玛的搜索


这家零售业寡头为其网站Walmart.com自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。


2.电信运营商


电信运营商能够深入了解客户行为并提供定制化服务(例如基于位置的服务、优惠政策及产品建议等)，并分析客户的忠诚度、喜好及需求变化趋势。以此为基础，运营商将能够改进计费标准、提升服务质量、改善安全性并控制欺诈活动。


数据分析师有木有用？中国商业联合会数据分析专业委员会 告诉我们 ：当然很有用！数据分析师不仅在未来发展中占重要位置，各大企业正在争先恐后设立数据部，数据分析的价值日益凸显，在各个领域将会发挥它无可替代的作用。

4. 数据分析师？

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。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。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。所以只要按照本科教材，学一下统计学就够了。
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。如果你只会在 Excel 上复制粘贴，动手能力是不可能快的。我比较推荐 Python，上手比较快，写起来比较优雅。
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。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。
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。
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。
六、数据分析工具
SAS、Matlab、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。做可视化的 Tableau，统计分析的友盟、百度统计，还有像我们神策分析等。
2数据分析师工作内容有哪些
数据分析师更注意是对数据、数据指标的解读，通过对数据的分析，来解决商业问题。主要有以下几个次层次：
a）业务监控：诊断当前业务是否正常？是否存在问题？业务发展是否达到预期（KPI）？如果没有达到预期，问主要问题在哪？是什么原因引起的？
b）建立分析体系：这些数据分析师已经对业务有一定的理解，对业务也相对比较熟悉，更多帮业务方建立一套分析体系，或者更高级是做成数据产品。
c）行业未来发展的趋势分析：这应该是数据分析师最高级别，有的公司叫做战略分析师/商业分析师。

5. 数据分析会骗人么？

世界上所有的东西，都有其错误率，和错误性。许多东西是不靠谱的，光靠短时性的了解必然会发生许多问题。那么我们今天来看看数据分析的错误到底有没有呢？
在我们日常过程中，其实数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。它是指用适当的统计分析方法，对收集来的大量数据进行分析，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的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的 出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

数据分析的几种方法：1）列表法
根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。最后还要求写明表格名称、主要测量仪器的型号、量程和准确度等级、有关环境条件参数如温度、湿度等。
2）作图法
作图法可以最醒目地表达物理量间的变化关系。从图线上还可以简便求出实验需要的某些结果（如直线的斜率和截距值等），读出没有进行观测的对应点（内插法）或在一定条件下从图线的延伸部分读到测量范围以外的对应点（外推法）。此外，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用直线图表示出来。

世间万物都有骗人的时候，数据分析当他们运行大量的数据之后，难免出错，也就会会骗人。

6. 数据分析会骗人么?

    说一个大概轻微有点偏题的，这两天刚看完一本闻名的数据阐发入门册本《啤酒与尿布》，说实话看得很不开心，完全和《深入浅出数据阐发（中文版）》不在一个程度，越发不明白的是为什么有这么多人保举这本书。

    吐槽完了，再说这本书《啤酒与尿布》名字的源头是一个数据阐发的案例：
    在美国沃尔玛超市，研究职员忽然发明：跟尿布一起搭配购买最多的商品，竟是啤酒！尿布和啤酒，听起来风马不接，但这是对汗青数据举行发掘的结果，反应的是数据层面的规律。这种干系令人费解，但颠末跟踪观察，研究职员发明，一些年轻的爸爸常到超市去购买婴儿尿布，有30％~40％的新爸爸，会趁便买点啤酒犒劳本身。随后，沃尔玛对啤酒和尿布举行了捆绑贩卖，不出料想，贩卖量双双增长。


    这个故事可以说被大街小巷的利用，这本书乃至以此为名，而这实际上是Teradata公司一位经理编出来的“故事”，目标是让数据阐发看起来更有力，更风趣，而在汗青上从没有产生过。

7. 数据分析师是做什么的？

数据分析师主要工作是在本行业内将各种数据进行搜集、整理、分析，然后根据这些数据进行分析判断，在分析数据后对行业发展、行业知识规则等等进行预测和挖掘。数据分析师是数据师其中的一种，另一种是数据挖掘工程师，两者都是专业型人才。

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数据分析师和数据挖掘工程师的区别
1、“数据分析”的重点是观察数据，而“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”。
2、“数据分析”得出的结论是人的智能活动结果，而“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集（或训练集、样本集）发现的知识规则。
3、“数据分析”得出结论的运用是人的智力活动，而“数据挖掘”发现的知识规则，可以直接应用到预测。
4、“数据分析”不能建立数学模型，需要人工建模，而“数据挖掘”直接完成了数学建模。
5、相对而言，数据挖掘工程师对统计学，机器学习等技能的要求比数据分析师高得多。
6、很多情况下，数据挖掘工程师同时兼任数据分析师的角色。
参考资料来源：百度百科--数据分析师
参考资料来源：百度百科--数据师

8. 数据分析能否骗人呢？

很明确告诉你，可以的！不过你还需知道的是，数据是不会骗人的，归根到底骗人的是使用数据的人。
那数据分析如何来骗人呢？就我个人经验而言，主要可以从三个角度入手，以下进行详细说明：

1）数据源
有人看到这个数据源，可能会感觉很诧异，数据源不都是真实的数据源么，怎么可以用于骗人呢？
如果有这样的想法，我只能很负责任的告诉你，你还很年轻。
举个例子，比如客户想知道自己品牌的用户群体是不是男多于女，如果你拿到这个需求之后，想偷懒，并且用数据分析骗人，你会怎么做呢？当然，可能举得例子不太恰当。你可以找爱好NBA又是客户用户群体的那些人做数据源。这样，都不用搜集数据了，我就知道肯定是男多于女的。因为本身你的数据源就有偏差，并不能反映真实情况。
 
2）维度指标
这个情况大家最为熟悉，每年XX机构就会发布全国平均月收入，每次都可以看到很多有意思的回答：
1.不好意思，给国家拉后腿了。
2.不要脸，说让你代表我的！
3.我和马云爸爸平均每人资产上百亿，你给我说我月收入只有1万？
这个其实就是经常所说的平均数在样本具有偏差时，并不能真实反映数据集中趋势的案例。而很多人就是利用这点，利用平均数进行美化自己的成绩。其实，整体分布极其不协调。

3）可视化
这点最常见的情况就是更改坐标轴。有时候我们会为了强调某些观点，强迫将坐标轴进行更改，从而更好的展示强调的部分。

这是选自网上的一张图，我们可以看出来，左边GDP乍看起来变化超级明显，仔细一看，其实并没有下降很多。而右边的图就是反应了真实情况的图，虽然有变化，但是下降的幅度还是可以接受的。
所以，数据分析真的可以骗人哦，一定要注意。