大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于數(shù)據(jù)分析主要是做什么的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、數(shù)據(jù)分析師是做什么的?

• 2、數(shù)據(jù)分析師是干嘛的

• 3、數(shù)據(jù)分析的工作內容是什么?

• 4、數(shù)據(jù)分析是什么？

一、數(shù)據(jù)分析師是做什么的?

數(shù)據(jù)分析師主要事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集，整理，分析。

用數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法對搜集的數(shù)據(jù)信息進行分析，并加以歸納和理解；

提取有效信息，形成結論，對數(shù)據(jù)加以詳細研究；

數(shù)據(jù)分析后，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用;

分析數(shù)據(jù)后可以對行業(yè)發(fā)展，行業(yè)知識規(guī)則進行預測和挖掘；

二、數(shù)據(jù)分析師是干嘛的

數(shù)據(jù)分析師是在互聯(lián)網、零售、金融、電信、醫(yī)學、旅游等行業(yè)專門從事數(shù)據(jù)的采集、清洗、處理、分析并能制作業(yè)務報告、提供決策、管理數(shù)據(jù)資產的專業(yè)人員。

數(shù)據(jù)分析師的技能要求：

1、懂業(yè)務：熟悉行業(yè)知識、公司業(yè)務及流程；

2、懂管理：需搭建數(shù)據(jù)分析框架，運用營銷、管理知識，需針對數(shù)據(jù)分析結論提出有指導意義的分析建議；

3、懂分析：掌握數(shù)據(jù)分析方法，例如漏斗圖分析法、矩陣關聯(lián)分析法、因子分析法、對應分析法等；

4、懂工具：掌握數(shù)據(jù)分析相關的常用工具；

5、懂設計：運用圖表有效表達數(shù)據(jù)分析師的分析觀點，使分析結果一目了然，包括圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等。

三、數(shù)據(jù)分析的工作內容是什么?

1、分析什么數(shù)據(jù)

分析什么數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析的目的有關，通常確定問題后，然后根據(jù)問題收集相應的數(shù)據(jù)，在對應的數(shù)據(jù)框架體系中形成對應的決策輔助策略。

2、什么時候數(shù)據(jù)分析

業(yè)務運營過程全程數(shù)據(jù)跟蹤。

3、數(shù)據(jù)獲取

內部數(shù)據(jù)主要是網絡日志相關數(shù)據(jù)、客戶信息數(shù)據(jù)、業(yè)務流程數(shù)據(jù)等，外部數(shù)據(jù)是第三方監(jiān)測數(shù)據(jù)、企業(yè)市調數(shù)據(jù)、行業(yè)規(guī)模數(shù)據(jù)等。

4、數(shù)據(jù)分析、處理

使用的工具取決于公司的需求。

5、如何做數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)跟著業(yè)務走，數(shù)據(jù)分析的過程就是將業(yè)務問題轉化為數(shù)據(jù)問題，然后再還原到業(yè)務場景中去的過程。

四、數(shù)據(jù)分析是什么？

簡言之，數(shù)據(jù)分析是從大量數(shù)據(jù)中，用適當?shù)慕y(tǒng)計分析方法，提取出有用信息的過程。

數(shù)據(jù)分析在企業(yè)里通常稱為BI，即商業(yè)智能business intelligence，是指將企業(yè)業(yè)務系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，形成有規(guī)律的信息，來輔助用戶做出決策。

實現(xiàn)BI的過程就需要ETL，ETL的流程通常是：

1、獲取數(shù)據(jù)extract 

2、轉換、清洗數(shù)據(jù)transform

3、加載調取數(shù)據(jù)load

4、圖表統(tǒng)計展現(xiàn)BI

數(shù)據(jù)分析怎么做？

做數(shù)據(jù)分析的過程也類似下飯館，可分為五個步驟：

1. 明確需求——點菜

明確需求是核心，要知道用戶的目的是什么，需求分析人員要全面了解、理解業(yè)務，并得到關鍵用戶對業(yè)務邏輯的認可和確認，而不能自己猜測用戶的需求邏輯，避免徒勞無益，之后的所有步驟也都要以業(yè)務需求為核心來進行。

2. 數(shù)據(jù)采集、清洗——洗菜

采集：加法，盡可能收集數(shù)據(jù)，越全面越好，減少數(shù)據(jù)盲點。

清洗：減法，清洗、修復無效數(shù)據(jù)（如：錯誤、重復、殘缺記錄，缺失值處理等），確保數(shù)據(jù)分析完整性、準確性。

3. 數(shù)據(jù)處理——配菜

根據(jù)業(yè)務需求，對數(shù)據(jù)進行整理（如按條件篩選提取，聚合、分類、匯總等），建立數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)集。

4. 數(shù)據(jù)分析——做菜

(1) 描述性分析：

數(shù)據(jù)的集中趨勢——眾數(shù)、中位數(shù)、平均數(shù)數(shù)據(jù)的離散趨勢——最大最小值、極差、四分位差、方差和標準差幾個統(tǒng)計名詞

(2) 趨勢性分析：

對同一指標、比率在不同時期的值，進行比較，觀察增加變動情況，獲得趨勢。

——定比、環(huán)比、同比

(3) 相關性分析：分析現(xiàn)象間是否存在依存關系，及依存的相關程度和相關方向?！幌嚓P、線性相關、非線性相關、相關但非線性相關。

相關性分析舉例

相關系數(shù)圖

相關系數(shù)：是描述線性相關程度的量。

5. 結果展現(xiàn)——上菜

將數(shù)據(jù)分析的結果，以報告、報表、圖表、監(jiān)控儀表盤等形式展現(xiàn)給用戶，為決策判斷提供支持依據(jù)。

三、Bi實施過程中各個對象（角色）之間的關系：

甲方用戶是客人，乙方廠商是飯館，信息圖表像菜肴，需求分析像服務員，BI工程師像大廚，ETL工程師像后廚小工。

四、etl概念和大數(shù)據(jù)概念

ETL，是英文Extract-Transform-Load的縮寫，用來描述將數(shù)據(jù)從來源端經過抽?。╡xtract）、交互轉換（transform）、加載（load）至目的端的過程。ETL一詞較常用在 數(shù)據(jù)倉庫 ，但其對象并不限于數(shù)據(jù)倉庫。

大數(shù)據(jù)（big data），指無法在一定時間范圍內用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

以上就是關于數(shù)據(jù)分析主要是做什么相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。

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