数据分析师日常工作是什么？
早上：唤醒沉睡的数据
一天通常从查收邮件和信息开始，看看有没有紧急的分析需求，或者昨天跑的报告有没有出什么岔子。然后，我会打开我们的数据仓库或者数据库，开始今天的工作。
数据提取与清洗： 这绝对是大部分数据分析师的“家常便饭”。数据很少是干净整洁的，就像刚从现实世界收集来的原材料，总会有各种“杂质”。比如，日期格式不对、文本里多余的空格、缺失值（有些字段就是空的）、重复记录等等。我的任务就是把这些“脏数据”一点点地梳理干净，确保后续分析的准确性。这可能涉及到编写SQL查询，或者使用Python/R这样的编程语言来编写脚本进行自动化处理。想象一下，你正在从一个巨大的图书馆里找书，但很多书的目录都是错的，书页也有些破损，你就得先去修补和整理，才能开始阅读。
数据探索性分析（EDA）： 数据清洗完毕后，我会开始“摸索”这些数据。这就像在陌生城市里漫步，先看看大概的地形、主要的街道、人流集中的地方。我会计算一些基本的统计量，比如平均值、中位数、标准差，看看数据的分布情况。绘制一些图表，比如直方图、散点图、箱线图，直观地了解数据之间的关系。这个阶段的目标是初步发现一些有趣的现象或者潜在的问题。
中午：与问题“过招”
如果上午是准备工作，那么下午就是真正进入“实战”环节了。
解决业务问题： 这才是数据分析师的核心价值所在。业务部门可能会提出各种各样的问题，比如：“为什么我们的某个产品销量突然下降了？”、“哪个营销活动的效果最好？”、“用户在哪个环节流失最多？”等等。我的工作就是根据这些问题，设计分析方案，找到相关数据，然后深入挖掘。
假设检验： 有时候，我会根据直觉或初步的探索，提出一些假设，然后用数据来验证它们。比如，我可能假设“天气不好导致了销量的下降”，然后就去收集天气数据和销量数据，看它们之间是否存在统计学上的关联。
用户行为分析： 如果是在互联网公司，分析用户行为是重头戏。我会分析用户是怎么与产品互动的，比如点击了哪些按钮，访问了哪些页面，在哪个环节放弃了。通过这些数据，找到提升用户体验、增加转化率的突破口。
A/B测试分析： 当产品或营销团队想尝试新的策略时，我们通常会做A/B测试。我负责设计测试方案，收集和分析测试数据，判断哪个版本的效果更好，然后给出建议。
建模与预测（有时）： 对于一些更高级的分析，我可能会尝试建立统计模型或者机器学习模型。比如，预测用户流失的可能性，或者预测下个月的销售额。这需要更专业的建模知识和技巧。
下午：将洞察“翻译”成语言
数据分析的最终目的是为了驱动决策，所以如何清晰地呈现分析结果至关重要。
数据可视化： 纯粹的数字很难打动人，但一张好的图表却能直观地展示趋势和关系。我会使用Tableau、Power BI、Excel或者Python/R的可视化库（如Matplotlib, Seaborn, Plotly）来制作各种图表，比如折线图、柱状图、饼图、热力图等，让数据“说话”。
撰写报告与演示： 整理好分析结果后，我会撰写分析报告，总结发现、解释原因，并提出具体的、可操作的建议。有时候，还需要准备演示文稿，向业务团队或管理层进行汇报。这时候，沟通能力和讲故事的能力就显得尤为重要了。我要用他们能理解的语言，把复杂的数据分析过程和结论讲清楚，让他们信服并采纳。
与团队协作： 数据分析不是孤军奋战。我会经常与产品经理、市场营销、运营、甚至工程师沟通。了解他们的业务需求，解释数据发现的含义，共同 brainstorm 解决方案。这种跨部门的合作，能够让数据分析的结果更好地落地。
收尾：思考与准备
一天工作即将结束，我会花点时间回顾当天的工作，整理笔记，为明天的工作做准备。
学习与研究： 数据分析领域发展很快，新的工具、技术和方法层出不穷。我会利用业余时间，阅读行业博客、参加在线课程、学习新的数据分析工具，不断提升自己的技能。
维护数据流程： 有时也会参与一些数据管道的维护工作，确保数据能够稳定、高效地流入我们的分析系统。
总而言之，数据分析师的工作，就像一位侦探、一位艺术家、一位翻译和一位顾问的结合体。我们沉浸在数据的海洋里，用逻辑和工具挖掘真相，用图表和语言讲述故事，最终帮助团队在信息时代做出更明智的选择。这不是一份枯燥的数字工作，而是一份充满挑战和价值的探索之旅。
网友意见
数据分析师并不算一种新兴的IT职业，但随着大数据时代的到来，越来越多的企业开始重视数据资产，优秀的数据分析师也随之成为最热门的工作职位。
从定义上讲，数据分析师指的是不同行业中，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，根据行业不同，对数据分析师的要求也不尽相同。
数据分析师的工作内容？
数据分析师主要负责挖掘和分析海量数据，以满足企业具体的商业需求。毫无疑问，越来越多的企业开始依赖数据推动决策，而且也有更多的企业开始将云计算、自动化、AI等新兴技术作为IT战略的核心组成部分，这意味着，数据分析师在企业中的作用将愈发重要。
通常，数据分析师会借助BI工具来组织和分析海量数据，而分析结果应当便于所有与业务相关的人查看并理解，特别是对于那些非IT人员。
需要掌握的技能&工具？
Quora数据科学家William Chen认为，一名优秀的数据分析师应具备以下技能：
编程：这是数据分析师最基本的技能，编程可以提高你的统计能力，帮助你分析海量数据，同时也可以创建自己的工具。
定量分析：这是分析大数据集的重要技能。定量分析可以提高实验分析能力，扩展数据策略，并帮助你实现机器学习。
产品直觉：深入了解产品将有助于你进行定量分析，此外，这还将帮助你预测系统行为、建立衡量指标以及提高调试技能。
沟通：可能是每个行业最重要的软技能，强大的沟通能力将帮助你“利用上述的所有技能”。
团队合作：团队合作对于数据分析工作的成功至关重要，这需要你无私接受反馈意见，并与团队分享见解。
数据分析师也应掌握相应的分析工具。技能和方法只是理论，展现数据价值则需要通过工具。对于数据分析师而言，自助式的BI工具必不可少，其应具备以下特点：
- 接入企业各种业务系统，整合多源异构数据；
- 拥有实时的数据处理能力；
- 简单操作，拖拽即可生成可视化图表；
- 提供探索式分析功能，数据分析维度和粒度可随意变换；
- 智能的图表和模型推荐；
- 可云端协作和分享，满足各种移动办公的场景。
需要理解哪些数据？
每个行业都有特定的数据类型，以下是各个行业中一些常见的数据形式，数据分析师需要根据相应的模型和数据类型进行各类分析。
业务类数据：当前，很多企业都在利用数据进行商业决策，通过对业务数据进行分析，可以有效改善企业运营效率、库存问题、产品、客户忠诚度等等诸多问题。
电子商务类数据：电子商务网站会采集大量的用户行为数据，如浏览、购买等，通过这些数据，数据分析师可以帮助电子商务网站改善用户体验、探寻行业发展趋势或研发新的产品。
财务类数据：在金融行业，账户、信贷、借记交易等财务数据对于企业运营来说至关重要。对于这一领域的数据分析师来说，安全、合规性、欺诈检测将是主要关注的问题。
政府数据：大数据有助于帮助政府制定决策、监测大众满意度，同金融行业一样，数据的安全和合规也是该行业的数据分析师最为关注的问题。
科学数据：借助于现有的科技技术，科学家们可以更方便的收集和分享实验室数据，而数据分析师可以帮助科学家们更好的完成数据分析。
社交类数据：利用社交网络数据，可以更好的进行精准营销，通过对帖子、推文、博客和其他社交数据进行分析，可以有效改善用户服务和体验。
医疗数据：几乎所有卫生保健机构都会针对电子医疗数据进行记录，数据分析师可以基于这些数据，帮助医疗机构改善卫生服务，并发现那些潜在隐患。
电信数据：如今，电子产品都在收集用户数据，这些数据需要存储、管理、维护和分析。通过这些数据，分析师们可以帮助企业更好的了解用户需求，提高用户体验。
其他类型数据：比如政治、公益事业、智能家电等，可以说，没有任何一个行业可以免受大数据冲击。
数据分析师的薪资？
在美国，据BLS（美国劳工统计局）统计，目前数据分析师的平均工资每年约为111800美元。毫无疑问，这是一个快速增长且收入丰厚的职位，BLS预测这一领域的工作将在2024年前增长11%。
在Glassdoor招聘网站上的“美国50大最佳工作”报告中，依据工作机会、工资和总体工作满意度评级，数据分析师职位在各个行业中排名最高。
而在国内，我们通过查看拉勾网、智联等招聘网站发现，初级数据分析师的月薪大概在10K-15K左右，而相对资深一些的数据分析师可以达到20K-30K的水平，数据科学家普遍在35K-70K之间。
简单来说，数据分析师的主要工就只有四类：
- 从0到1搭建数据分析体系
- 数据分析工具化，产品化
- 支撑领导、部门决策的专题分析及业务方向探索
- 数据规范制定及提升数据质量等基础工作
一、从0到1搭建数据分析体系
大部分公司还处于此阶段，可能是全新搭建，可能是新业务线搭建。
1.搭建数据监控体系
搭建数据分析体系第一步是搭建数据监控体系，定期查看业务发展情况，让业务发展结果可量化，可衡量。
通过这套监控体系，业务侧可以得到实时或者准实时的效果反馈，根据业务效果指导业务决策；领导层可以了解业务发展情况，做到心中有数。
那这套数据监控体系到底包含哪些内容？——没有标准答案，主要看业务目标。从实现思路上，可以做业务拆解：整个公司或者整个部门要实现的结果目标是什么？结果目标可以拆分为几个小目标？在小目标实现上，需要实现哪些过程指标？要想实现过程指标，需要多少预算，什么资源？
业务拆解后，要监控哪些过程指标和结果指标，就一目了然。
2.根据业务监控体系，洞察业务问题
数据监控体系能让领导及业务相关同事了解业务结果。对于规模或比例变动较大的指标，数据分析师就需要了解业务原委：是行业变动导致？公司战略方向调整？还是市场格局发生变化？亦或是新技术巨变？公司产品迭代漏洞？对于行业、业务深度理解，将有助于快速定位问题关键点。
3.提出业务优化方案
根据对数据、业务理解及与业务部门沟通，提出可能的潜在影响因素的业务假设。对于明显影响效果的因素，优化之，如产品迭代中的漏洞等；对于不明朗、不确定因素，进行AB测试，根据数据反馈验证业务假设。
二、数据分析工具化，产品化
从0到1搭建数据分析体系是解决“有数据可用”的问题；让数据分析产品化是解决“让数据易用”问题，是提升数据使用效率和发挥数据更大价值的手段。
常见的数据产品就是商业智能系统（Business Intelligence），数据产品部门会根据数据使用情况，优先上线使用人数众多、对业务决策有关键影响的数据报表。
对于使用频繁，涉及人数较多的数据，数据分析师需要提出数据报表需求，供业务、产品、市场、财务等部门使用。
三、支撑领导、部门决策的专题分析及业务方向探索
如果说前两部分属于常规分析，第三部分就是专项分析。专项分析大多是一次性分析，使用频率低。专项分析的提出可能是部门要进行业务方向的新探索，可能是领导想要验证自己的新想法，可能是已有数据中反应出来的新问题。
要做专项分析，数据分析师需要自己获取数据，清洗加工数据，分析数据，得出数据结论。现有数据在时间维度、指标口径、新字段关联上都无法满足分析需求，而数据提取可能就要耗上几天时间。可谓“台上一分钟，台下十天功”！如果你有个“有想法”的领导，天天标新立异提需求，而你又不精通业务，无法马上判断是否具有分析意义和分析价值，那可真要披星戴月搞数据了。
四、数据规范制定及提升数据质量等基础工作
为了完成以上三部分工作，像制定数据规范、提升数据质量这些基础工作就必不可少。
数据规范性是个系统性工程，在数据系统搭建之初，就需要考虑好。数据分析师日常工作中，接触更多的是提升数据质量：数据是否准确，数据是否有效，可用数据比例是否足够用于分析。
当然，现在大多数公司还无法做到打通所有数据系统，统一数据源。在使用任何数据时，数据分析师都需要校验，确保数据准确无误，这是所有分析工作的基础。
这就是我的工作日常：搭建数据分析体系、数据分析产品化、专项分析及基础保证数据质量等工作。
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