1樓：派可資料
資料分析是幹什麼的？
在企業裡收集資料、計算資料、提供資料給其他部門使用的。
資料分析有什麼用?
從工作流程的角度看，至少有5類分析經常做：
工作開始前策劃型分析：要分析一下哪些事情值得的做工作開始前**型分析：**一下目前走勢，預計效果工作中的監控型分析：
監控指標走勢，發現問題工作中的原因型分析：分析問題原因，找到對策工作後的覆盤型分析：積累經驗，總結教訓
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那資料分析是什麼的？
資料分析大體上分3步：
1：獲取資料。通過埋點獲取使用者行為資料，通過資料同步，打通內部各系統資料。以及做數倉建設，儲存資料。
2：計算資料。根據分析要求，提取所需要的資料，計算資料，做表。
3：解釋資料。解讀資料含義，推匯出一些對業務有用的結論。
那麼資料分析師主要做以上三點的工作嗎？
並不全是，這個在不同企業，情況不一樣。如果公司規模大的話，獲取資料經常是資料開發組完成的，他們的職位一般是「資料開發工程師」或者「大資料工程師」。解釋資料則是運營自己寫ppt做解讀，留給「資料分析師」的，其實就是中間的計算資料的一步。
有些公司（一般是做電商的），資料是直接從**、天貓、亞馬遜等平臺匯出的，然後基於這些資料做分析。有些公司（一般是傳統企業），資料是直接用的大型的bi產品，然後所有人基於bi產品匯出資料分析有些公司規模很小，就直接一個小組從資料埋點到數倉到提數全乾了。
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2樓：九道門聊資料
資料分析師的話一般是偏業務方向的，通過資料發現業務問題，洞察行業機會點，通過資料產生的價值驅動企業的發展，這也是現在企業數字化轉型最需要的人才。它對程式設計能力要求較低，如果之前有其他方面的工作經驗積累的話在這個方向的發展是有幫助的，學習壓力也會相應減小很多。
至於什麼專業別業適合做資料分析師？其實在2023年國內才有大學設立大資料相關專業，2023年第一批畢業生畢業，現在市場上「專業對口」的人還很少，沒有強關聯對口的專業，大資料專業算比較對口，還有數學專業、統計學專業也勉強可以算「對口」，但是應屆畢業生沒有工作經驗、不懂業務，他們只是工具的使用上要熟練一些，而企業需要的是能為企業解決問題創造利益的人才，所以現在資料分析師是供不應求的，而各行各業都需要有資料分析師，不用太擔心會受到專業的影響。
現在學校也好還是老師也好，其實都沒有資料分析一線的工作經驗，公司對資料分析的實際需求學校和老師其實都是沒有真實的對接過的，咱們國家的高校教育要晚於市場10年左右，去年畢業的科班生，大部分掌握了專業過時了的理論知識，也沒有實操經驗，完全無法滿足企業的用人需求，所以，到現在，市場上相當於還是沒有專業的科班出身的資料分析師。
如果你真的想學資料分析，九道門資料分析建議你要以專案經驗為主，多去接觸真實的資料專案，九道門的課程是在做專案中熟練基礎技能操作，掌握資料分析商業邏輯，所有的專案你都全程參與，所有專案都能寫進簡歷，這才是企業想要的能力。
3樓：cda資料分析師
資料分析師是資料師datician['detn]的一種，指的是不同行業中，專門從事行業資料蒐集、整理、分析，並依據資料做出行業研究、評估和**的專業人員。
資料分析師技能要求:
1、懂業務。從事資料分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。
2、懂管理。一方面是搭建資料分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建資料分析的框架，後續的資料分析也很難進行。另一方面的作用是針對資料分析結論提出有指導意義的分析建議。
3、懂分析。指掌握資料分析基本原理與一些有效的資料分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展資料分析。基本的分析方法有：
對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高階的分析方法有：相關分析法、迴歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。
4、懂工具。指掌握資料分析相關的常用工具。資料分析方法是理論，而資料分析工具就是實現資料分析方法理論的工具，面對越來越龐大的資料，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的資料分析工具幫我們完成資料分析工作。
5、懂設計。懂設計是指運用圖表有效表達資料分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。
資料分析師的詳細情況推薦到cda資料認證中心瞭解一下 。cda行業標準由國際範圍資料領域的行業專家、學者及知名企業共同制定並每年修訂更新，確保了標準的公立性、權威性、前沿性。通過cda認證考試者可獲得cda中英文認證證書。
4樓：品牌
什麼是資料分析師證書?
資料分析師是做什麼的？
5樓：
資料分析師主要工作是在本行業內將各種資料進行蒐集、整理、分析，然後根據這些資料進行分析判斷，在分析資料後對行業發展、行業知識規則等等進行**和挖掘。資料分析師是資料師其中的一種，另一種是資料探勘工程師，兩者都是專業型人才。
擴充套件資料
資料分析師和資料探勘工程師的區別
1、「資料分析」的重點是觀察資料，而「資料探勘」的重點是從資料中發現「知識規則」。
2、「資料分析」得出的結論是人的智慧活動結果，而「資料探勘」得出的結論是機器從學習集（或訓練集、樣本集）發現的知識規則。
3、「資料分析」得出結論的運用是人的智力活動，而「資料探勘」發現的知識規則，可以直接應用到**。
4、「資料分析」不能建立數學模型，需要人工建模，而「資料探勘」直接完成了數學建模。
5、相對而言，資料探勘工程師對統計學，機器學習等技能的要求比資料分析師高得多。
6、很多情況下，資料探勘工程師同時兼任資料分析師的角色。
6樓：派可資料
在企業裡收集資料、計算資料、提供資料給其他部門使用的。
資料分析有什麼用?
從工作流程的角度看，至少有5類分析經常做：
工作開始前策劃型分析：要分析一下哪些事情值得的做工作開始前**型分析：**一下目前走勢，預計效果工作中的監控型分析：
監控指標走勢，發現問題工作中的原因型分析：分析問題原因，找到對策工作後的覆盤型分析：積累經驗，總結教訓
請點選輸入**描述
請點選輸入**描述
那資料分析是什麼的？
資料分析大體上分3步：
1：獲取資料。通過埋點獲取使用者行為資料，通過資料同步，打通內部各系統資料。以及做數倉建設，儲存資料。
2：計算資料。根據分析要求，提取所需要的資料，計算資料，做表。
3：解釋資料。解讀資料含義，推匯出一些對業務有用的結論。
那麼資料分析師主要做以上三點的工作嗎？
並不全是，這個在不同企業，情況不一樣。如果公司規模大的話，獲取資料經常是資料開發組完成的，他們的職位一般是「資料開發工程師」或者「大資料工程師」。解釋資料則是運營自己寫ppt做解讀，留給「資料分析師」的，其實就是中間的計算資料的一步。
有些公司（一般是做電商的），資料是直接從**、天貓、亞馬遜等平臺匯出的，然後基於這些資料做分析。有些公司（一般是傳統企業），資料是直接用的大型的bi產品，然後所有人基於bi產品匯出資料分析有些公司規模很小，就直接一個小組從資料埋點到數倉到提數全乾了。
總之情況五花八門。
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7樓：知於大資料
(1)寫sql 指令碼：俗稱「跑資料」。leader要一組 季度資料/月資料/週資料 ，寫一段或者n段sql把資料跑出來。
一般是臨時性需求，不過當發現默默地演變成一個常規性需求時，最好直接封裝sp（儲存過程）了……每次跑一下方便省事。這項工作內容需要的技能點有：資料庫，sql
(2)資料分析專案前中期：這個是耗時很長很麻煩的部分。前期是基礎資料的處理清洗，基礎彙總聚合，然後設計監測指標，指標的設計不僅僅是數學分析，更多需要跑業務需求方那邊瞭解，畢竟最終目的是要讓別人用，提升效率，不是為了凸顯模型高大上。
所有需要的資料都有了之後，開始建立業務模型(數學模型)，整個建模的過程也是反覆探索資料的過程，在一定資料量的情況下，初期的建模應用起來一定會這種問題那種問題balabala煩死人……以後邊應用邊調整優化。技能點：資料庫，sql，excel，r語言，數理統計，資料探勘，業務知識。
(3)兼職產品經理：業務模型完了後，就有了指標結果。把資料落地到資料庫中。
然後接下來需要找開發幫你做視覺化站點。作為資料分析師我是最瞭解這個專案 邏輯流程、核心演算法、業務應用的。找開發幫你做視覺化站點：
曲線圖啊 柱狀圖啊 餅圖啊 balabala 讓別人一眼就能看到指標的整體狀況。技能點：邏輯思維，流程規劃，資料視覺化，一定的開發知識（方便和開發溝通），表達能力力和表情。
(4)模型和指標正式應用起來自後：收集業務部的反饋，不停的跟他們溝通郵件，不停地優化模型，資料表。以及給業務部一些特定需求的分析評估報告（臨時性需求）。
技能點：邏輯思維，表達能力
(5)個人學習：有時候會遇到等待別人工作進度的情況，比如別人的上一批資料沒出來，你完全沒法工作。那就上網或者看書 學習知識。
數理統計和資料探勘博大精深，如何能應用得好，產生最高價效比更是一門學問啦。多瞭解些總是沒壞處的。
(6)大資料部分：涉及到」大資料「已經不是我個人工作內容部分了，而是整組的工作內容。具體需要有專門比較懂hadoop和spark的人負責在上面跑資料，寫最終實現**。
我們組裡的分工大概就是：資料分析師，資料工程師，（半個產品經理），有人身兼三種，有人只愛專精。技能點：
無特定加點法則，團隊加點。
8樓：品牌
什麼是資料分析師證書?
9樓：
說白就是算命，利用一些資料做**推斷
1、資料分析都在做什麼
常規報表：例如月度季度財務報告
即席查詢：記錄每種產品每天銷量報表
多維分析：（olap技術）解決「問題出在哪」這樣的問題監控警報：例如監控銷售資料，及時發現問題調整營銷策略統計分析：
如方差分析迴歸分析，例如銀行通過模型判別應該對什麼樣的人做按揭最合理
預報：時間序列**，例如**下個季度的gdp**性建模：邏輯迴歸、決策樹、神經網路等複雜模型，例如做客戶相應模型時候
2、資料分析師一般有以下工作流程：
理解客戶分析訴求
學習研究相關知識體系
完成專案前期資料取樣
資料預處理、資料特徵探索、分析
問題明確化、資料調整和技術選擇
模型的研發、知識的發現
模型和知識的綜合解釋和評價
業界俗稱semma原則
資料分析師常用的資料分析思路，資料分析師要掌握哪些基本技能
01 細分分析 細分分析是資料分析的基礎，單一維度下的指標資料資訊價值很低。細分分析法可以大致分為兩類，一類是逐步分析，如 來北京市的訪客可分為朝陽和海淀等區 另一類是維度交叉，如 來自付費sem的新訪客。02 對比分析 對比分析主要是把兩個有關聯的資料指標進行相互比較，從數量上說明和展現研究物件的...
資料分析師怎麼考，怎麼報考資料分析師？
考生在獲得準高階證書後，在專業領域工作五年，並撰寫一篇專業資料分析 經答辯合格，獲取高階資料分析師合格證書。從事資料分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識 公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。資料分析師在工業和資...
資料分析師工資很高嗎，資料分析師工資多少
資料分析師這兩年需求很大，尤其是大型網際網路公司，相對的薪資自然不低。但是工資這種事情，都是因人而異的，關鍵是要先學好本事。如果想做傳統的行業資料分析工作，可以去cda看看，想進網際網路公司做資料分析，可以去大講臺看看。在大資料工程師前景的道路上，你是選擇永遠呆著資料分析助理或初級資料分析師領域，還...