一、岗位简介

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。

二、工作内容

数据分析师的工作主要是对数据进行采集、整合、清洗、分析、建模、可视化等一系列操作，以提供业务决策的依据和支持。

三、主要职责

• 数据采集和整合：数据分析师需要负责收集和整合来自不同来源的数据，确保数据的准确性和完整性，以便进行后续分析。
• 数据清洗和预处理：由于原始数据可能存在缺失值、错误值、重复值等问题，数据分析师需要进行数据清洗和预处理工作。
• 数据分析和建模：数据分析师需要对数据进行深入分析，揭示数据的内在特征和规律。
• 可视化和报告：数据分析师需要将数据分析的结果以图表、报告等形式进行可视化展示，制作具有吸引力和易于理解的数据图表。
• 业务应用和建议：数据分析师需要将分析结果应用于实际业务中，提出具体的建议和策略。
• 数据监控和更新：数据分析师需要定期监控和更新数据，以确保分析结果的准确性和时效性。

四、核心逻辑

对找问题和机会能力的把控。从数据出发，进行分析、挖掘和建模的数据思维能力。为业务决策提供数据支持和建议的全局思维。

五、从业条件

1.学历要求

• 大部分要求本科及以上；
• 相关专业知识；
• 统计学、数学、计算机。

2.专业分布情况

六、职位发展

1.岗位薪资变化折线图

2.岗位细分

• 业务数据分析师：专注于业务数据分析和数据驱动的决策，针对具体的业务问题提供数据支持和解决方案。
• 数据科学家：负责收集、处理、建模和分析大量数据，并利用技术和科学方法提供数据驱动的解决方案。
• 数据工程师：专注于数据架构、数据治理、数据存储和数据处理的底层技术，确保数据质量和可靠性。
• 机器学习工程师：专注于机器学习算法和应用，利用机器学习模型进行数据预测和分析，为业务提供数据支持。
• 数据分析经理/主管：负责管理和领导数据分析团队，协调跨部门合作，制定数据分析策略和规划。

3.相关行业

包括互联网金融、科技、电子商务、制造、金融、医疗保健、能源与环境、物流与运输、媒体与广告等众多领域。

4.为了适应互联网时代的发展，数据分析师需要做些什么

• 掌握互联网技术：数据分析师需要了解互联网技术，更好地处理和分析数据。
• 深入理解业务：数据分析师需要深入理解业务，了解业务需求和发展方向。
• 强化沟通能力：数据分析师需要良好的沟通能力来有效地传达信息和建议，了解业务需求并提供数据支持。
• 关注数据安全：在互联网时代，数据分析师需要了解数据安全方面的知识，确保数据质量和可靠性。
• 持续学习和创新：互联网时代变化很快，数据分析师需要关注新技术和新趋势，掌握最新的分析工具和方法。

七、常用工具

• Excel：Excel是常用的数据处理和分析工具，可以帮助数据分析师快速处理数据，并输出美观的报表和报告。
• SQL：数据分析师需要掌握SQL语法和查询语句，以便从数据库中提取所需的数据。
• Python：Python是一种通用编程语言，被广泛应用于数据分析领域。