数据分析师每天做什么?

1. 数据分析师每天做什么?

数据分析是干什么的？
在企业里收集数据、计算数据、提供数据给其他部门使用的。
数据分析有什么用?
从工作流程的角度看，至少有5类分析经常做：
工作开始前策划型分析：要分析一下哪些事情值得的做
工作开始前预测型分析：预测一下目前走势，预计效果
工作中的监控型分析：监控指标走势，发现问题
工作中的原因型分析：分析问题原因，找到对策
工作后的复盘型分析：积累经验，总结教训

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那数据分析是什么的？
数据分析大体上分3步：1：获取数据。通过埋点获取用户行为数据，通过数据同步，打通内部各系统数据。以及做数仓建设，存储数据。2：计算数据。根据分析要求，提取所需要的数据，计算数据，做表。3：解释数据。解读数据含义，推导出一些对业务有用的结论。
那么数据分析师主要做以上三点的工作吗？
并不全是，这个在不同企业，情况不一样。如果公司规模大的话，获取数据经常是数据开发组完成的，他们的职位一般是“数据开发工程师”或者“大数据工程师”。解释数据则是运营自己写ppt做解读，留给“数据分析师”的，其实就是中间的计算数据的一步。
有些公司（一般是做电商的），数据是直接从淘宝、天猫、亚马逊等平台导出的，然后基于这些数据做分析。有些公司（一般是传统企业），数据是直接用的大型的BI产品，然后所有人基于BI产品导出数据分析有些公司规模很小，就直接一个小组从数据埋点到数仓到提数全干了。

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数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。
01） 分类分析比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。
02） 矩阵分析比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。
03） 漏斗分析比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。
04） 相关分析比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。
05） 逻辑树分析比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。
06） 趋势分析比如人才流失率过去12个月的变化趋势。
07）行为轨迹分析比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

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2. 数据分析师每天做什么

数据分析基本上有两个方向，第一，技术方向，第二，业务方向。
对于大厂而言，职能的划分会非常详细，干技术方向不需要了解太多的业务，相反也是一样的。但是对于小公司，数据分析师需要的技能更加多样，数据分析技能，沟通技能，对业务的了解，presentation等等不一而足。
一. 数据分析岗位介绍
1.1技术方向
走技术方向需要获得的技能大约分为三个方面，数据获取，数据处理，以及数据可视化。三个方面分别对应三个工具，即sql语言，python和excel，以及tableau。
对机器学习和大数据的的了解和实践会是很好的加分项。比如我现在在干的活要用到大数据的hadoop和impala，但查询取数依然是基于sql语言的。
走技术方向对业务的熟悉程度不需要太深，就像之前说的，大型企业会将技术方向和业务方向分得很细，业务方向的分析师是技术方向的分析师和业务部门的桥梁，而不是业务部门直接与技术沟通，这也是我所在的公司的真实情况。个人觉得虽然增加了一些沟通成本，但是员工确实可以更加专心于自己的工作。
1.2 业务方向
走业务方向的话，对技术的运用不需要特别熟练，我与业务方向的数据分析师聊过，在工作的空闲再深入学习sql语言或者可视化之类的技术都是可以的，但在投递简历之前，至少需要有一定的基础技能和基本了解，知道柱形图和折线图有什么样的特点这种基本概念。
业务方向的数据分析师需要与业务部门进行更深入的沟通，因此要求对业务有一定的了解，这样才能更好地结合数据和业务，提出有用的结论和建议，因此，最好是能够在你的本领域内转行。
除此之外，还需要了解数据分析师，数据工程师，和数据科学家的区别。
你可不想本来想转数据分析师，却学了数据工程师的技能。
简单来说，数据分析师主要工作是做取数，清洗和可视化，业务方向则更多专注于数据与业务的结合，可能还需要跟进运营，分析运营结果。
数据工程师，则专注于从每天的公司或用户行为中获取数据，主要做数据获取，数据库的搭建，维护和优化。
数据科学家，则专注于机器学习的算法，因此需要数学好。
二、硬技能学习
2.1 sql语言
sql语言主要用于从数据库中获取数据，公司一般不会让你用爬虫从网络爬取所需要的数据，因此爬虫并不是一个必要技能。
sql语言一定要做到熟练使用，而这个语言的重中之重就是数据查询语言（DQL），从最基础的select，到大数据常用的分区概念对应的partition。
在面试中，面试官通常会给你几张表，让你现场写下取数逻辑，因此写的又快又对，写完了反手就把逻辑给面试官看，战术后仰，岂不帅哉。
其他的sql语言包括数据定义语言（DDL），数据操作语言（DML）和数据控制语言（DCL）和数据分析师的关系不大，做到了解和简单使用就好。
sql语言一定要多练，这样才能做到面试时不慌，子查询和各种表连接一般在面试的时候都会面到。
2.2 excel
excel的学习不难，主要学习各类函数，从最基础的聚合函数sum到表查询函数vlookup都要学习。以及各类图怎么做，怎么用数据透视表等等。
这里说excel学习不难，并不是指excel比python低级，excel要做的好其实非常困难，但不管怎么说，目前公司都在要求比较新的python技术，excel做的再好，不符合职位要求也白搭。
从工作的角度来谈，通过excel对少量的数据做简单处理确实更加方便一些，也经常用excel先做简单的格式转换，排序和可视化。但复杂处理或者大量数据就不是excel力所能及的了。
2.3 python
python是数据分析的大头，当然选择学习r也可以，可是一定不要同时学，用熟一个比用会无数个要重要的多。
对python有一些了解的人应该都听说过numpy,pandas和matplotlib，这三个包是数据分析必会的包，先用熟这三个，之后更进一步可以学习os，seaborn，sklearn等。
2.4 tableau
tableau的基本使用在b站是可以学习到的，但是计算字段和其中的函数的使用仍然需要一定量的练习，并且需要一定的编程基础。
工作中用的最多的图就是柱状图，直方图，条形图，交叉表这几个，偶然见到热力图，桑椹图，甚至散点图和饼图出现都很少。当然这可能与业务需求有关，具体问题具体分析。
如果你会做那些复杂的图自然更好，说明你对tableau的理解较深，侧面表现了你的能力比别人强。
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