分析工程师工作内容(系统分析师的具体工作内容)

“数据分析师不就只会分析分析数据嘛！谁不会啊！”没错，数据分析师就是为了分析数据而生的，但是如果小伙伴们仅仅这样理解这一职业，那就太武断啦！除了会分析数据，数据分析师还要具备哪些技能呢？且听我给你们娓娓道来~>>什么是数据分析师？数据分析师

“数据分析师不就只会分析分析数据嘛！谁不会啊！”

没错，数据分析师就是为了分析数据而生的，但是如果小伙伴们仅仅这样理解这一职业，那就太武断啦！除了会分析数据，数据分析师还要具备哪些技能呢？且听我给你们娓娓道来~

>>什么是数据分析师？

数据分析师是指通过获取、分析和解释数据，在数据中提取有效信息，从而向公司反馈有价值信息的人。几乎所有成功的企业都会聘用数据分析师，数据分析师可以为企业提供竞争性分析以及确定行业的发展趋势。

简而言之，数据分析师通过对数据进行一系列处理，可以将有价值的信息反馈给公司，从而帮助企业立于强者之林。

>>数据分析师是如何开展工作的？

1.确定企业目标

数据分析师的首要任务就是确定企业的具体目标。有了目标，才有前进的方向。在确定目标时，数据分析师需要和IT团队以及管理层领导等一起研讨。因此，我们在探讨最终目标时，要注意交流的方式哦~

2.挖掘数据

挖掘数据是一个通过数学和计算算法构造原始数据，并制定或者识别数据中各种模式的过程，有助于新信息的生成。从公司数据库或者外部获取数据是每个数据分析师的必备技能。

3.清理数据

数据清理是整个数据准备过程的第一步，它是一个分析、识别和纠正原始数据的过程。分析能否在后续又好又快地进行，取决于数据是否足够干净。当然，这一步骤也有可能导致优质数据被我们清理掉。因此，在进行这一步骤时，我们要更加细心。

4.分析数据

终于到了你们都知晓的「分析数据」步骤了。这里的「分析数据」可不是指在“1，3，5，（），9”中分析出规律，得到括号中应该填“7”哦。数据分析师需要通过各种工具和编程语言来分析和解释数据。

（往下看，有惊喜。小编罗列了很多用于分析数据的工具哦~）

5.查明数据的趋势和模式

在复杂的数据集中查找趋势、模式和相关性，会花费数据分析师大量的时间。但是，这也是数据分析师必须要做的。因为，这一步骤可以帮助你了解并预测业务发展的方向，并且，它还会提供业务正确发展的建议。

6.创建清晰的可视化报告

生成可视化报告是一个将原始数据转换为有效信息的过程。可视化报告可以帮助公司监控在线业务，并在数据超出预期范围时加以提醒。数据分析师需要使用高质量的图表和图形，简洁的呈现报告内容。

7.维护数据库和数据系统

数据分析师必须确保以电子的方式存储数据。因此，数据分析师需要具备有关数据库设计、开发的技能，以充分利用数据模型。

>>数据分析师有哪些隐藏任务?

除了按部就班地完成数据分析，数据分析师还需要完成以下隐藏任务：

1.收集隐藏的信息。收集数据中的隐藏的信息，然后针对业务需求进行分析。

2.生成报告。生成的报告会传递给团队的每一个人，团队成员根据报告可以更好地处理企业问题，从而实现业务的高增长。

3.进行市场分析。通过对市场进行分析，我们可以了解竞争对手的优势和劣势。

4.改善业务需求。运用数据分析，可以改善业务并且满足客户的需求。

>>数据分析师的必备技能和必会的工具是哪些？

现在，你是不是对这一职业有了新的认知呢？你也想试试？等等！先别急着投简历，看看这些技能你是否掌握了：

1.R语言。R编程语言是一种用于统计和数据建模的分析工具，它可以在UNIX，Windows和Mac OS等各种平台上编译和运行。

2.Python。Python是一种开源的、面向对象的编程语言，易于阅读、编写和维护。Python提供了各种机器学习和可视化库，例如Scikit-learn，TensorFlow，MatPlotLib，Pandas，Keras等。我们还可以在各种平台上组装它，例如SQL Server、MongoDB数据库或JSON。

3.Tableau Public。这是一款免费软件，它可以连接到任何数据源，例如Excel、公司数据仓库等。数据分析师可以使用它创建可视化报告、地图、仪表板等。

4.QlikView。该工具可以将结果快速传递给最终用户。它还提供数据关联和数据可视化功能，可以将数据压缩到原始大小的近10％。

5.SAS。SAS是一种用于数据处理和分析的编程语言。它非常易于访问，可以分析来自不同来源的数据。

6.Microsoft Excel。Microsoft Excel是数据分析师使用频率最高的工具之一。该工具通常用于处理客户的内部数据，它通过透视表的预览来分析汇总数据的任务。

7.RapidMiner。RapidMiner是一个强大的集成平台，可以和各种数据源（例如，Access、Excel、Microsoft SQL、Tera数据、Oracle和Sybase等）集成。此工具主要用于预测分析，例如，数据挖掘、文本分析、 ML。

8.KNIME(Konstanz Information Miner)。KNIME是一个开源数据分析平台，可帮助数据分析师分析和建模数据。

9.OpenRefine。OpenRefine又称为GoogleRefine，是一款数据清除软件。它可以帮助数据分析师清除凌乱的数据、转换数据以及从网站解析数据。

10.Apache Spark。Apache Spark是一种大型数据处理引擎工具，常用于数据管道和机器学习模型开发中。

>>写在最后

以上数据分析师的必备技能和必会工具，你是否有信心掌握呢？

总之，会分析数据的人不一定是数据分析师，但数据分析师一定懂得如何分析数据。所以，小伙伴们别把数据分析工作想的太简单咯~