京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
CDA数据分析师 出品
编译:Mika
【导读】
数据分析师实际上做什么?在本文中数据分析师Alex Freberg就给我们分享了,数据分析师的日常工作,成为数据分析师要什么要求,要什么技能以及薪资情况。
大家好,我叫Alex Freberg。
今天,我们将聊一聊关于数据分析师日常工作的全部内容。同时我们还将介绍作为数据分析师,你所需要的学历、技能,以及你能获得的薪资水平。
01、数据分析师的工作内容
首先让我们看到工作描述。
下面给你介绍一下数据分析师工作的每个部分。
定义问题
第一个部分就是定义问题。
你首先要做的就是明白客户到底需要什么。
他们是需要仪表盘、报告;还是需要你对他们的产品做出分析,并给出建议。
当你弄明白后,你需要制定出行动计划:
通常这是你的工作去与团队进行这方面的沟通。
收集数据
接下来你需要做的就是收集数据。
数据的来源有很多。是来自SQL备份,文本文件或者 API,还是全都有。你需要把所有的数据都放在一处。
接着你需要跟程序员一起开发ETL过程,即提取、转换和加载。
因此你将跟程序要一起获取数据,然后创建商业规则进行转换,也就是你想让系统看起来是怎样的。
接着加载数据。
这个步骤也是所谓的开发ETL管道。如果你的数据是每周或每月产生的,你不需要每次手工进行这个步骤,因此搭建管道将创建自动的方式 每次获取数据。
这样的话,每次你将数据导入系统将节省大量时间。
最后还有数据聚合。也就是让数据标准化,全部整合到一起,而不是分散的。
清洗数据
接下来作为数据分析师,你需要清洗数据。
数据总是乱糟糟的。
相信我,所有的情况我都见识过了。有的人会用三种不同的数据格式;有些人的名字会莫名其妙的大写;还有的人忘记添加用户ID,导致你在系统中定位不到。
之所以要做这些步骤,是为了在之后的过程中让数据更好用。这部分工作有些是让数据规范化和标准化,从而在之后进行数据可视化或报告的时候,所有的数据看起来都是一样的,能被用到你想用的任何部分。
最后就是数据验证。也就是品质保障,通过检查数据对数据运行查询,确保数据是看上去那么回事。
生成报告和可视化
接下来你要做的就是让数据生成报告和可视化。
很多时候做这一步是为了创建视图。视图能将许多图表结合成一个。
接着选择你希望用在报告和可视化中的一部分数据,根据你想在报告和可视化中所呈现的每个视图设计有所不同。
最后你要做的是创建报告和可视化。
就我个人而言,我在所有的报告中都使用SQL。因此我喜欢对该步骤自动化。
如果客户每周或每月想要报告,我可以创建存储程序或方式,从而能每周或每月自动发送最新的数据。
你还可以将数据连接相关数据可视化工具,比如Tableau、Power BI、Python或者R。
你想确保你的报告可视化能够解决你想解决的问题,从而我们能遵循初衷,也就是客户想要什么,他们需要什么。这个步骤就是为了确保该问题能解决。
02、成为数据分析师需要哪些条件
下面让我们看到数据分析师的要求。
通常你需要本科学历,很多工作都有这方面的要求,很多时候这是最低要求。
通常他们要求计算机科学、统计学、数学、金融相关专业。
有些职位可能还需要研究生学历,这并不经常发生。但我遇到过某些数据分析师职位,要求研究生学历。
我并不认为为了成为数据分析,你就要有研究生学历,但这肯定有一定帮助。特别是当许多工作都至少要求你有本科学历。
03、数据分析师需要掌握哪些技能
接下来我们看到数据分析师需要使用的技能。
首先是SQL,接着还有R和Python,Tableau、 Power BI也就是数据可视工具,SAS/SPSS、Excel,还有一些云平台比如AWS/Azure。
04、数据分析师能赚多少钱
下面看到薪资情况。
数据分析师需要做很多工作,为了成为数据分析师你需要学很多东西。但很多技能你都能在网上免费学到,或者通过能承受的费用在Udemy Coursera或者Edx等平台上学到。
有很多习得成为数据分析师技能的方式,我非常建议你试试,看是否有你非常感兴趣的内容。
我希望今天分享的内容能让你稍微了解数据分析师日常工作究竟在做些什么,感谢观看。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27