数据分析师日常工作是什么？
希望有此行业的人员给与解答，hadoop、spark还有spass、sas分析工具。平时数据分析师在公司主要做什么工作，想转行做这个，详细了解下，先谢谢各位了
提数，提数，提数。报告，报告，报告。SQL，SQL，SQL。重要的事情说三遍。
谢邀。我所在公司DA组大体分三类职务：data scientist，data analyst和data engineer。翻译上最接近的应该是analyst，但就我理解，好像还是有一些偏差的，索性都说说吧。不过也仅限我所在公司，不知是不是业内普遍的做法。Data Scientist：属于R&D，主要是新模型/算法的开发。会读paper，会写research proposal(只是一部分，也有一部分是下级子公司交上来的)，主要绩效是internal publication(technical report)，external publication(journal/conference papers)，transfering(提出的方法在实际操作端被使用的频率，操作者即为analyst，待会说)。除此外，也会写R/Python/MATLAB等等的 package。但只是为实现自己提出的方法，不是工作的重心，且用什么都无所谓，顺手就行，不过为了能跟同一个project的同事们协调，基本上面说的那几个都得会。Data Engineer：Scientist不做代码优化，也止步于简单的程序(R/Python/MATLAB/Eviews/J***A，公司内部都有在用)。当有些算法实现很复杂，需要优化和更高级的程序语言如C++时，就变成data engineer的任务了。所以engineer要读scientist写出的report还要帮助优化代码，但这个需求量很小，公司的engineer也很少。Data Analyst：公司也是用于基于Google，MS(还有别的，忘记了)的服务平台，HIVE，PIG等，Analyst主要是任务就是把scientist和engineer发来的代码整合到这个系统中去，他们基本不读technical report，只看其使用说明，知道干什么用的就行了。当业务需求使用某些方法的时候，他们就是一线操作者，出最终的分析报告一类的。他们同时管理公司数据库(其实应该归Data architect 管，但我们公司把好像把这俩职务合并了)。当scientist要数据，他们要收集清理，当客户或者子公司要数据，他们也要收集清理。所以从这个角度讲，analyst翻译成分析员就足够了。另外还有一种游离的工种：Data product manager，主要是为某一data product组建和管理团队，团队成员按需求可能会有scientist，engineer和analyst。而data product就是之前说的research proposal的产品。Proposal谁都能交，所以理论上上述三个工种的人都有可能成为product manager。落回题目，我觉得当公司分工不明确，DA组很小的时候，分析师应该是以上三个工种的杂合，具体应该是少部分的R&D，部分代码优化和分析员的全部工作。就先这么多吧，想起来再更。
先mark--------------------------------修改兼答题分割线------------------------------在一个data analyst小组里工作，正好来答一下。主要从自己的工作经历说吧，附带相关技能树加点。(1)写SQL 脚本：俗称“跑数据”。leader要一组 季度数据/月数据/周数据 ，写一段或者N段SQL把数据跑出来。一般是临时性需求，不过当发现默默地演变成一个常规性需求时，最好直接封装SP（存储过程）了……每次跑一下方便省事。这项工作内容需要的技能点有：数据库，SQL(2)数据分析项目前中期：这个是耗时很长很麻烦的部分。前期是基础数据的处理清洗，基础汇总聚合，然后设计监测指标，指标的设计不仅仅是数学分析，更多需要跑业务需求方那边了解，毕竟最终目的是要让别人用，提升效率，不是为了凸显模型高大上。所有需要的数据都有了之后，开始建立业务模型(数学模型)，整个建模的过程也是反复探索数据的过程，在一定数据量的情况下，初期的建模应用起来一定会这种问题那种问题balabala烦死人……以后边应用边调整优化。技能点：数据库，SQL，excel，R语言，数理统计，数据挖掘，业务知识。(3)兼职产品经理：业务模型完了后，就有了指标结果。把数据落地到数据库中。然后接下来需要找开发帮你做可视化站点。作为数据分析师我是最了解这个项目 逻辑流程、核心算法、业务应用的。找开发帮你做可视化站点：曲线图啊 柱状图啊 饼图啊 balabala 让别人一眼就能看到指标的整体状况。技能点：逻辑思维，流程规划，数据可视化，一定的开发知识（方便和开发沟通），表达能力力和表情。(4)模型和指标正式应用起来自后：收集业务部的反馈，不停的跟他们沟通邮件，不停地优化模型，数据表。以及给业务部一些特定需求的分析评估报告（临时性需求）。技能点：逻辑思维，表达能力(5)个人学习：有时候会遇到等待别人工作进度的情况，比如别人的上一批数据没出来，你完全没法工作。那就上网或者看书 学习知识。数理统计和数据挖掘博大精深，如何能应用得好，产生最高性价比更是一门学问啦。多了解些总是没坏处的。(6)大数据部分：涉及到”大数据“已经不是我个人工作内容部分了，而是整组的工作内容。具体需要有专门比较懂hadoop和spark的人负责在上面跑数据，写最终实现代码。我们组里的分工大概就是：数据分析师，数据工程师，（半个产品经理），有人身兼三种，有人只爱专精。技能点：无特定加点法则，团队加点。PS：我们没有数据科学家，这个职位在国内被炒得太奇葩太全能了：既懂线性代数数理统计又懂数据挖掘机器学习，玩得了R和SAS模型，写的了Java python scala ，当得了SQL型数据库DBA，又能玩NoSQL hadoop spark，懂业务，懂技术，善沟通，有商业头脑…………智商低能的我已经编不下去了#_#希望能对楼主有点帮助。以上。
写SQL（HQL），跑数据----------------------------------------一个公司里面，分析师的配置其实是偏少的，每个业务方对业务有各种疑惑，会有多角度看数据的需求出来，分析师常常比较被动，疲于奔命，只能是你要啥数据，我就给你啥数据（只有苦劳，没有功劳）。很多分析师擅长的是数据处理，对业务敏感性也比较弱，而且对公司里面核心产品使用的程度也比较浅，甚至不喜欢公司的产品。也很难从数据上对公司的产品提出有针对性的建议，或者通过数据反映产品存在的缺陷（很多时候，分析师做的是恶人，高层们希望数据发现问题，敦促业务方改进，这也让分析师很难做人，毕竟是和核心业务方PK，且是在对方擅长的领域）当然也有人搞模型，但模型是给谁使用的（业务方还是高层），是不是经常维护，能适应环境的变化，价值有多大，我想这也需要业务方和数据方权衡的问题，毕竟牵涉到挖掘模型，复杂一点的，响应速度要慢很多，如果是互联网公司一般等不起。其实上面这些都不是问题，解决问题的关键也是在分析师身上，毕竟你是干这个工作的。
说白了，到底还是业务分析。很多业务分析也只停留非常表面。
数据埋点需求：有需要埋点的新产品出现了，看一下产品prd，和PD等了解一下产品和他们的数据需求，写数据埋点文档，写完后，与开发沟通一下。在发布前和测试检查各埋点是否正确。数据仓库建设：根据不同的业务规划数据仓库的各个层级，主要是设计表和字段，数据开发后还需要检查一下逻辑是否正确。临时需求：这个就不说了。如果是经常性的会将需求固化下来，这时候又要规划一把。常规报告：日报、周报、月报。专题分析报告：针对某一个专题进行全面分析，出具报告。日常杂事：计算口径或其他数据问题答疑，数据有问题的时候找问题修复。数据产品：利用公共工具做的数据产品，还有团队内部做的web应用，团队内部的产品需要自己开发。模型研究：有空的时候会研究一下模型，研究好了就需要在数仓中准备好数据，根据算法出结果，最终产品化。
下图是互联网营销数据分析师每天的工作时间构成：图片来源于：
需要很好的数学
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如何利用 Excel 进行高级数据分析？
如何利用 Excel 进行高级数据分析？
高级的数据分析会涉及回归分析、方差分析和T检验等方法，不要看这些内容貌似跟日常工作毫无关系，其实往高处走，MBA的课程也是包含这些内容的，所以早学晚学都得学，干脆就提前了解吧，请查看以下内容。
在使用之前，首先得***Excel的数据分析功能，默认情况下，Excel是没有***这个扩展功能的，***如下所示：
1)鼠标悬浮在Office按钮上，然后点击【Excel选项】：
2)找到【加载项】，在管理板块选择【Excel加载项】，然后点击【转到】：
3）选择【分析工具库】，点击【确定】：
4）***完后，就可以【数据】板块看到【数据分析】功能，如下所示：
***完后，首先来了解一下回归分析的内容。
一、回归分析
在详细进行回归分析之前，首先要理解什么叫回归？
实际上，回归这种现象最早由英国生物统计学家高尔顿在研究父母亲和子女的遗传特性时所发现的 一种有趣的现象：身高这种遗传特性表现出&高个子父母，其后代身高也高于平均身高；但不见得比其父母更高，到一定程度后会往平均身高方向发生&回归&&。
这种效应被称为&趋中回归&。现在的回归分析则多半指源于高尔顿工作的那样一整套建立变量间的数量关系模型的方法和程序。 这里的自变量是父母的身高，因变量是子女的身高。
百度百科对于回归分析的定义是: 回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛：
1）回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；
2）按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
这里举个电商的例子：电子商务的转换率是一定的，网站访问数一般正比对应于销售收入，现在要建立不同访问数情况下对应销售的标准曲线，用来预测搞活动时的销售收入，如下所示：
1. 利用散点图描绘图形：
2. 添加趋势线，并且显示回归分析的公式和R平方值：
从图得知，R平方值=0.9995，趋势线趋同于一条直线，公式是：y=0.0R 平方值是介于 0 和 1 之间的数字，当趋势线的 R 平方值为 1 或者接近 1 时，趋势线最可靠。因为R2 &0.99，所以这是一个线性特征非常明显的数值，说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实际数据，具有很好的一般性, 能够起到很好的预测作用。
3. 使用Excel的数据分析功能
1）点击【数据分析】，在弹出的选择框中选择【回归】，然后点击【确定】：
2）【X值输入区域】选择访问数的单元格，【Y值输入区域】选择销售额的单元格，同时勾选如下所示的选项，包括残差、标准残差、残差图、线性拟合图和正态概率图。
3）以下内容是残差和标准残差：
4）以下是残差图：
残差图是有关于实际值与预测值之间差距的图表，如果残差图中的散点在中轴上下两侧分布，那么拟合直线就是合理的，说明预测有时多些，有时少些，总体来说是符合趋势的，但如果都在上侧或者下侧就不行了，这样有倾向性，需要重新处理。
5）以下是线性拟合图
在线性拟合图中可以看到，除了实际的数据点，还有经过拟和处理的预测数据点，这些参数在以上的表格中也有显示。
6）以下是正态概率图
正态概率图一般用于检查一组数据是否服从正态分布，是实际数值和正态分布数据之间的函数关系散点图，如果这组数值服从正态分布，正态概率图将是一条直线。回归分析不一定得符合正态分布，这里只是仅仅把它描绘出来而已。
以上数据表格和图表都说明公式y=0.0是一个值得信赖的预测曲线，假设搞活动时流量有50万访问数的话，那么预测销售将是51373，如下图所示：
文章来自人力资源分享汇
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数据分析员的一天
&来源：[ 方正测评 ]&
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　　“我的工作”——职位说明
　　职位基本信息
　　职位名称：数据分析员
　　所在部门：市场研究公司数据部
　　上级职位：数据部经理
　　主要工作内容/职责/流程（列出3-5条），并作简要说明
　　1、根据数据分析方案进行数据分析，在既定时间内提交给市场研究人员；
　　2、能进行较高级的数据统计分析；
　　3、公司录入人员的管理和业绩考核；以及对编码人员的行业知识和问卷结构的培训；
　　4、录入数据库的设立，数据的校验，数据库的逻辑查错，对部分问卷的核对；
　　任职要求
　　知识/经验：具有数理统计，经济学以及相关知识；能熟练使用SPSS、QUANVERT、SAS等统计软机。
　　工作能力： 严谨的逻辑思维能力、学习能力、言语表达能力、管理能力
　　工作态度：积极主动、工作认真、工作严谨
　　“我的一天”——描述自己一天的工作
　　姓名：小夏
　　身份：数据分析员
　　性别：男
　　年龄：25
　　个性特点：性格有点内向，喜欢与数据打交道
　　故事：我的一天
　　到了公司刚坐下，名字被刷新一次，我晃了晃还处在睡梦中的脑袋，找了找发声地方，经理的脸色有点多云转阴，不好！我心里一惊；随之，眼前的事物立马清楚了许多，事物的几何图形表露无疑，休息再多也不如经理的这声音管用。我的心里很清楚：经理对我昨天的数据报告有疑问，“马姐，怎么了？”我露出一脸的疑惑。面无表情的马姐指着屏幕上的表格说：“我知道，你加了两天的班才做好，挺辛苦的；但这个数据结果有错误，这个我是要提醒你：咱们公司能给客户带来的就是数据，现在连数据都有错，你想客户还能相信我们什么呢？”我装出的疑惑的神色渐渐消失，可是肚子里有无数个申辩的理由：你看我多积极负责，现在还没好好地休息，能赶出来已经不错了；这只是一个小错误而已，况且况且客户又没看出来……总之，她的每一句话都被我无情地反驳掉。“记住：以后做事要认真，不能马虎，知道吗？”经理把目光从屏幕移到我的脸上，扫了我一下。“噢 ，马姐，知道了！”我的声音小的没传出嘴外就没了。
　　不知咋的，这个客户出奇的烦人，数据分析的工作量特别大，又提前要结论，最头疼是我每天一直坐在电脑前对数据进行处理和分析，忙的不可开交；可是想想自己也天天和“数字”的东西打交道，也算是个“IT精英”。
　　说到这，让我想起上周：分析员唐把刚刚写好的数据提纲轻轻的放在我面前，并郑重其事地告诉我，下周一希望能够给她数据的结果，因为“上帝”疯了，想提前知道调研的结果。我自己清楚她的话意味着什么，那早就准备好的周末计划又一次泡汤了；我恶狠狠地看了她一眼：漂亮的外形，狠毒的心肠。没有法子，自己只好匆忙地打了几个***，推掉了周末同学的聚会；然后，跟在苗条的身材后面走进会议室，去讨论数据分析报告的提纲。唉！也不错，周末加班有美女相伴。两天的辛苦满以为会换回今天难得的轻闲，不想满脸疲倦的她又带来了“上帝”的玩笑——又要其它的数据结论，我笑了一笑说：“遇到美女是我的荣幸，但也是我的不幸。”后果是我又重新投入了战斗。在数据的海洋里，数据能够负载巨大的信息，不信你想：0和1所带来的信息已经改变了我们的世界，而我所面对的数据比这两个多的多。我把数据不断的组合、分类、比较，使数据携带的信息也在不断的重组、归类、提取，让研究人员能看出自己想要的东西。但是我个人的力量有限，我需要……“好香啊！”我不由地深深吸了一口气。“都八点了，还不吃点东西？我请你吃晚饭。”悦耳但我不喜欢的声音借助香味飘了过来。吃饭是最美好的享受，一可以让大脑休息，二可以让嘴巴活动起来，吃着盒饭，大声聊天，真是无比的幸福。
　　午夜，三环路上已经没有什么人了，加完班的我们几个人发出了笑声，笑声很快被奔驰的汽车带走了，几天的疲惫被回家愉悦的心情所替代，“唐，你去哪里？”本想搭顺风车的我问了一句。“你想干吗？是请我唱歌吧？如果你请，我绝对去。”唐诡异的一笑。“对！唱歌去！”我的同事小贾对这个提议非常支持。“伟大的提议，项目也结了，明天休息，我们可以玩到天亮，再回家睡觉。”伶俐鬼小金不失时机地论证了这一话题。“我不去！！”“为什么？”他们三个不约而同地问道；同时脸上挂满了失望。我笑了笑：“现在饿了。”“对！”“对对，先吃饭，先。”一辆出租车载着我们扬长而去。
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TA的文库&&
开心签到天数: 151 天连续签到: 1 天[LV.7]常住居民III
行业： 快速消费品（化妆品）
职位： 数据分析专员
公司： 某中型规模的外企
工作地点：北京
1这个职位到底是做什么的？简单的说就是给老板算数儿、做N多报告、做各种模板的人。
2与财务会计的工作有啥区别捏？财务的职能是在款项结算，例如和商场、分销商结清款项。做账、报税、给员工报销、做成本费用控制。我这个工作是整合各渠道的销售运营数据，从不同角度和维度做出相应报表，并从结果里分析出公司管理或业务运营中出现的问题，提报给老板们去改进。
财务只是用财务语言对所有发生的业务进行记录，而不能从业务的角度去分析问题
3典型的一天是怎么度过的？如果没有大项目需要跟进的话，我的工作还是比较有规律的，通常月初到月中会比较忙，每天都得做1-2个大报告（需要4个小时左右），中间穿插着处理几个要求数据支持的***或邮件（1个小时左右），还有就是参加部门或公司组织的大小会议（1个小时左右）。
每个月20号以后，基本上每天就会清闲一些，每天就是接收来自邮件和SAP系统中的数据，做常规的数据整合备份，为下月初的报告做些准备。但是，这段日子也是老板们经常折腾我的时间，不知道什么时候冒出个新想法，需要调取哪方面的数据，我就配合去做。
4做这个工作让你有什么不爽的地方，说三个你最难受的？1）数据分析工作比较枯燥，需要非常耐心和较强的数字敏感度，做时间长了会有厌烦、疲惫的感觉；
2）这个职位在我们这种销售导向的公司里属于支持类的工作，说白了不是给公司赚钱的工种，所以特别不受重视，很难有成就感；
3）经常被老板突然袭击做各种奇葩的数据报告，时间通常都特紧急，需要在最短时间内理清思路、找到最简便的方法，同时还要保证数据的准确性。
5做这个工作让你有什么享受的地方，说三个你最享受的？1） 当某个特别庞大、复杂的任务，通过自己反复的努力最终完成后，会觉得特别有成就感；
2） 当大量数据被我加工整合之后，能够反映出公司业务上出现的一些切实问题，并能把老板说的心服口服时，感觉超爽；
3） 外企的工作环境，可以让我免费提升英语水平。
6别人如何看待这个职业？有两种不同的看法：
1） 好多人都觉得数据分析的工作特别轻松，每天就是做些报表，没有任何压力；
2） 认为这个工作特别高大上，以为我做的都是云计算之类高科技的工作。
7你如何进入这个职业的？一直都比较喜欢和数字打交道，觉得数据不仅是符号，也是有生命的。之前做了几年订单管理方面的工作， 比较喜欢琢磨如何把数据的东西做出花儿来，但一直觉得自己接触的数据量不够庞大，后来就找到现在这份工作，彻底过了瘾了。
8以前什么工作经历可以转行来做这个？像我自己就是做订单管理转过来的，我觉得之前只要是做过一段时间销售支持类工作的人都可以尝试来做这个职位。
9零经验的人要进入这个职业，需要什么能力资源？1）Excel、PPT是硬条件，尤其Excel起码要保证看到5万行以上的数据不犯晕；
2）如果是想在外企做数据分析的话，肯定英语是少不了的技能，要不老板想要做啥都看不懂，肯定做不了；
3）当零经验进入时，肯定需要工作技巧、行业背景知识等多方面的输入，如果沟通能力强，可以很好的把人际关系维护好的话，会更容易得到支持。
10这个行业（公司）的职位如何设置的？我目前的这个职位是隶属在公司的全国销售规划部， 做数据分析工作的就我一个人，其他的同事都是负责其他的工作内容了，我的工作直接汇报给销售规划部经理。
11有什么晋升途径和方法？（职位层级）由于很多公司没有数据分析相关的管理层的职位设置，所以想在这个职位上纵向发展有点困难。最好的方法是利用做日常工作的机会，进行多方面的积累，包括对工作能力的提升，对公司的业务运营和管理模式的了解，另外有特别注意处理好公司内部的人际关系，把握时机争取平行的转岗。
12薪水不是因为太多故意装神秘，而是因为少的不行实在不好意思公开。。。。。。
13有哪些公司或是企业有这个岗位像做贸易的公司一般大一点的都有的。像我之前做过的医疗，现在做化妆品，包括之前做电商也有。系统分析终归还是没有人那么智能。
14给准备做这个职业的人一句大实话是什么？这个工作不能干一辈子，但却是一个不错的起点和平台。(来源网络,仅供参考.)
支持楼主：、
购买后，论坛将把您花费的资金全部奖励给楼主，以表示您对TA发好贴的支持
载入中......
什么行业都是金字塔的人才结构，倒金字塔的薪水。
谢谢分享& && && && && &
说的非常准确！
说的太对了
涨姿势········
涨姿势了，现在做的就是数据支持工作（小企业），对未来一片迷茫~~
楼主为啥说不能干一辈子呢？能否细说一下
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