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
一、什么是预测式发货 预测式发货(Anticipatory Shipping)是亚马逊于2013年12月获得授权的一项美国专利(专利号 US 8,615,473 ...
2026-10-14一、SQL在金融量化体系中的定位 量化投资的本质是用数据驱动决策,而数据处理贯穿量化研究的全生命周期。从原始行情数据清洗、因 ...
2026-10-14核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-14CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07