- 数据分析师的具体工作职责和工作内容有哪
- 商业智能分析的处理流程是
- bi数据分析师20天培训包就业可靠吗
- 数据分析包含哪几个步骤，主要内容是什么
- 作为一个数据分析应该如何培养自己的职业技
- 不会Python只会Bi工具，可以从事数
- 统计师日常工作描述
- 如何学习数据分析
- bi数据分析师是什么
- 数据分析师真的能做到年薪百万吗
数据分析师的具体工作职责和工作内容有哪
数据分析师的工作职责与工作内容相当丰富，以下是一些真实例子：
1. 工作职责：
a. 运营数据统计与分析：数据分析师需要定期统计公司电商平台店铺的运营数据，如访问量、转化率、销量等，并对这些数据进行整理、分析，向上级汇报。
b. 竞争对手数据采集与分析：收集竞争对手网站的相关数据，进行评估和分析，以便为公司制定更有针对性的市场策略。
c. 数据挖掘与策略建议：通过对预订中心等业务部门的数据进行统计分析，发现潜在问题，提供策略建议，并配合策划精准营销方案。
d. 数据报告与支持：产出有效的数据模型，形成分析报告，为公司的决策提供数据支持。
2. 工作内容：
a. 数据整理与清洗：熟练运用办公软件，如Excel等，整理和清洗各种业务数据，为后续分析提供准确的数据基础。
b. 数据分析：运用统计建模、算法等工具，对数据进行深入分析，如用户生命周期分析、客户价值指数、流失指数、忠诚度指数等。
c. 数据可视化：通过BI报表自动化等工具，将复杂的数据转化为易于理解的图表，便于业务部门快速了解数据情况。
d. 项目推进与协作：与技术部、销售部等团队合作，优化和完善公司的数据分析体系，推动项目应用和发展。
以下是具体的工作例子：
1. 真实例子1：数据分析师小王通过对公司电商平台近一个月的销售数据进行分析，发现某个产品类别的转化率较低，于是建议运营团队调整推广策略，提高该类别的曝光度，最终成功提升了该类别的销量。
2. 真实例子2：数据分析师小李对竞争对手的网站进行数据采集，发现对方在某个关键词上的排名较高，于是建议公司优化自己的网站，提高该关键词的搜索排名，从而吸引更多潜在客户。
通过以上真实例子，相信您已经对数据分析师的工作职责和工作内容有了更深入的了解。数据分析师在帮助企业优化运营策略、提升业务增长方面起着关键作用。希望这些信息对您有所帮助。如有其他疑问，请随时提问。祝您工作顺利！
商业智能分析的处理流程是
商业智能分析的处理流程为以下步骤
bi数据分析师20天培训包就业可靠吗
不可靠，数据分析师在公司里是一个起到关键作用的岗位，相当于一个里的军师，作为bi分析师，比如设计一张报表，你的目的，作用，怎么给人用，分析的角度是什么等等，这些都是需要长期的经验累积，如果只是单单学习20天，只是学会了工具而已。
数据分析包含哪几个步骤，主要内容是什么
谢谢邀请！
一、数据分析流程：
1.明确分析目的与思路：
一切以解决业务问题为中心，依据分析目标明确思路，打开分析视角，使数据分析框架体系化。
2.数据收集与预处理：
数据来源有Excel/CSV/SQL数据库/NoSQL数据库/Hive数据仓库/外部数据，从数据来源收集数据后需要做清洗工作，包括缺失值、错误值、重复值、异常值等都要处理好，当然还有转换、拆分、合并等等工作也可能要做，这样才能满足后续数据分析的要求。
3.数据分析与挖掘：
使用各种数据分析方法与分析工具（如Excel/SQL/SPSS/SAS/Tableau/Power BI/Python）进行分析挖掘。
4.数据可视化并生成报告：
使用专业化图表，也可以结合表格，最后以报告输出数据分析成果。
二、岗位内容：
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作为一个数据分析应该如何培养自己的职业技
笔者作为一个有幸在数据分析与建模领域摸索过的数据从业者，有一些总结与思考。成为优秀数据分析师的道路千万条，其中比较扎实的一条便是从最底层的数据开始做起，积累对数据的认识，了解整个数据生命周期的全貌以及数据生态链都有哪些环节。
当理解了数据是如何产生、存储、使用和销毁的，就会知道为什么公司的数据会有一定的存储周期，为什么有价值、高质量的数据会这么稀缺，为什么数据处理环节如此耗时却又至关重要等等。而这些，恰恰是一名优秀的数据分析师需要懂得的。
以下就抛砖引玉，简单分享一下我所理解的数据分析师成长之路和必备知识技能。先上一份数据分析师成长的路线图，看看在不同阶段的数据分析师都应做到什么。
那么从数据分析的菜鸟，一路升级到优秀的数据分析师，需要哪些知识和技能呢？
数据分析不是无源之水，具体的业务场景才是数据分析的初始目标和最终归宿。要做到从业务中来，到业务中去，就要求数据分析师熟悉行业知识、公司业务及流程。
比如做一个信贷相关的数据分析项目，如果对相关信贷产品的设计，贷款的申报、审批、发放、风控等业务流程，以及流程内诸如客户经理、审批人员、放款人员、贷后监督人员的职责分工和工作内容有一定的了解，便可以从庞杂的业务信息流中有的放矢地选取分析目标和有用数据，产出真正业务人员用得上、用得好的数据分析模型、策略和产品。
需要掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。在知识库中提前储备一些如对比分析法、交叉分析法、综合评价分析法等基本的分析方法，以及回归分析法、聚类分析法、其他机器学习与人工智能算法等高级的分析方法，做到心中有数，随时可用。
而想要在数据分析之路上走得更远，成为专家乃至数据科学家，对各类方法的理解不仅要知其然，更要知其所以然。比如，构建评分卡常用到的逻辑回归模型，可以了解它的基本假设、损失函数、优化方法是什么，如何处理数据才能提高该类模型的稳定性和准确率，与其他可替代方法相比的优缺点等。
数据分析方法是理论基础，数据分析工具就是实现数据分析方法理论的抓手。面对越来越庞大的数据，仅仅依靠Excel等基础工具已无法满足需求，掌握更强大、专业的数据分析工具或编程语言（如BI、SQL、SAS、Python等）以及常用的数据分析库（如Python中的Pandas和Scikit_learn等），辅助完成数据分析工作，可以达到事半功倍的效果。
虽然常常被忽略，但这可能是最为关键的一部分。一方面，多数分析成效不佳的问题都和前期同业务与开发人员沟通不足、理解不够有关。和相关业务人员、开发人员的沟通涉及业务术语与技术术语的翻译与转化，不同角色间思维和表达习惯的差异对数据分析师的沟通表达能力提出了很高的要求。
另一方面，撰写分析报告，将数据分析的结果和得出的观点借助文字、图表甚至影像简明而高效地传递给目标受众（经理、客户等），也是优秀数据分析师的必备能力。
从一个数据分析项目的规划和启动，到中间的执行和监控，直至项目的报告和收尾，每一个环节都需要一定的管理协调能力。比如，在项目规划启动阶段，需要协调业务人员对需求进行分析，对现状进行评估，也需要组织分析人员对项目进行可行性分析，形成计划书，还需要协调开发人员进行数据完备性调研。在合适的时间、以恰当的将有限的资源调配到各项工作上，持续推进项目直至按时保质保量完成，无不考验着管理能力。
知业务、会分析、用工具、擅表达、懂管理，这些技能的磨练难以一蹴而就，最为直接的途径就是多参与项目，可以是手头正在参与的各种数据分析类工作，可以是Kaggle竞赛上的项目，甚至可以“无中生有”，就一些日常工作生活中的小事做一点探索，比如研究一下车牌拍卖数据来做一个竞拍策略，或利用Excel的宏模块做一些数据的自动化可视化展示。总之，get your hands dirty，行动起来，踏上成为一名优秀数据分析师的道路。
文源：数据治理周周谈
不会Python只会Bi工具，可以从事数
答案是肯定的，肯定可以，大专怎么了？别给自己设限。
如果你想去互联网行业，先包装一下自己吧，因为互联网还是挺看重学历的；但是你想去传统行业先做起来的话，也是一条不错的路。
你说你不会编程，完全ok，事实上就算会编程，在实际工作中用到的也不多，真去用python做数据分析的少之又少，会建模，会让业务用起来就行了。
企业为什么需要数据分析师? 试想一个企业内部包含跨部门的庞大数据量，怎样火眼金睛抽取有效数据，并将数据转化为清晰图表，呈现给管理者做决策呢？这时候就需要数据分析师了。
分析师玩转数据库，构建数据仓库，利用BI可视化工具得到全局的数据视图，对往期业绩进行分析，了解企业现在的问题并预测将来的发展，将最终结果呈现给企业的管理者，以辅助决策。
那么分析师需要掌握的技能有哪些？
1 SQL
SQL至关重要，你的SQL query 能力直接决定了你能不能得到一份工作，是的，得到一份工作。因为提升有不同方向，可以是ETL开发，数据仓库开发，可以是reporting等等，但是首先你得通过这行的门槛，那就是SQL。
2 Data Warehouse
DW（数据仓库）使我们的query能力又得到提升，并且保证了数据的安全性。数据仓库里的数据可以按需求排布成不同模型。
3 可视化工具(如FineBI）
以FineBI为例，不仅仅能简单拖拉形成图表，还包括连接多样性的数据源，数据转换清洗功能，建模，发布并分享等功能。
4 Excel
Excel其实做基础的还是很不错的，特别是财务类公司还是用的很多。
统计师日常工作描述
统计师是一种专业从事数据分析、数据挖掘、统计建模等工作的人员。其日常工作描述如下：
1. 数据收集：统计师需要收集各种数据，包括市场调查数据、社会经济数据、企业财务数据等。
2. 数据处理：统计师需要使用各种数据处理工具，如Excel、SPSS等，对数据进行清洗、整理、分析。
3. 统计分析：统计师需要使用各种统计分析方法，如方差分析、回归分析、聚类分析等，对数据进行分析，提取有用信息。
4. 数据可视化：统计师需要使用各种数据可视化工具，如Tableau、Power BI等，将数据结果以图表的形式展示出来，让人更容易理解。
5. 撰写报告：统计师需要将数据分析结果写成报告，向客户或上级领导汇报分析结果，提出建议和决策支持。
6. 项目管理：统计师需要在项目中担任管理角色，制定计划、分配任务、监督进度、控制质量等。
7. 持续学习：统计师需要不断学习新的数据处理和统计分析技术，以保持竞争力。
如何学习数据分析
以大数据分析师为目标，从数据分析基础、JAVA语言入门和linux操作系统入门知识学起，系统介绍Hadoop、HDFS、MapReduce和Hbase等理论知识和hadoop的生态环境
一、大数据分析的五个基本方面
1、可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2、数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3、预测性分析能力
大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4、语义引擎
大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
5、数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
二、如何选择适合的数据分析工具
要明白分析什么数据，大数据要分析的数据类型主要有四大类：
1、交易数据（TRANSACTION DATA）
大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。
2、人为数据（HUMAN-GENERATED DATA）
非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。
3、移动数据（MOBILE DATA）
能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。
4、机器和传感器数据（MACHINE AND SENSOR DATA）
器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。机器和传感器数据是来自新兴的物联网(IoT)所产生的主要例子。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)。
三、如何区分三个大数据热门职业——数据科学家、数据工程师、数据分析师
随着大数据的愈演愈热，相关大数据的职业也成为热门，给人才发展带来带来了很多机会。数据科学家、数据工程师、数据分析师已经成为大数据行业最热门的职位。它们是如何定义的?具体是做什么工作的?需要哪些技能?让我们一起来看看吧。
这3个职业具体有什么职责
数据科学家的工作职责
数据科学家倾向于用探索数据的来看待周围的世界。把大量散乱的数据变成结构化的可供分析的数据，还要找出丰富的数据源，整合其他可能不完整的数据源，并清理成结果数据集。新的竞争环境中，挑战不断地变化，新数据不断地流入，数据科学家需要帮助决策者穿梭于各种分析，从临时数据分析到持续的数据交互分析。当他们有所发现，便交流他们的发现，建议新的业务方向。他们很有创造力的展示视觉化的信息，也让找到的模式清晰而有说服力。把蕴含在数据中的规律建议给Boss，从而影响产品，流程和决策。
数据工程师的工作职责
分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向，他们帮助企业做出更好的商业决策。
大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。在阿里妈妈的营销平台上，工程师正试图通过引入气象数据来帮助淘宝卖家做生意。比如今年夏天不热，很可能某些产品就没有去年畅销，除了空调、电扇，背心、游泳衣等都可能会受其影响。那么我们就会建立气象数据和销售数据之间的关系，找到与之相关的品类，提前警示卖家周转库存。
根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。
与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方方面进行创新和突破。
数据分析师的工作职责
就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。
此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。
大数据分析师需要掌握的技能
1、懂业务
从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理
一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析
指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4、懂工具
指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、懂设计
懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。
四、从菜鸟成为数据科学家的9步养成方案
首先，各个公司对数据科学家的定义各不相同，当前还没有统一的定义。但在一般情况下，一个数据科学家结合了软件工程师与统计学家的技能，并且在他或者她希望工作的领域投入了大量行业知识。
大约90%的数据科学家至少有大学教育经历，甚至到博士以及获得博士学位，当然，他们获得的学位的领域非常广泛。一些招聘者甚至发现人文专业的人们有所需的创造力，他们能教别人一些关键技能。
因此，排除一个数据科学的学位计划(世界各地的著名大学雨后春笋般的出现着)，你需要采取什么措施，成为一个数据科学家?
复习你的数学和统计技能。一个好的数据科学家必须能够理解数据告诉你的内容，做到这一点，你必须有扎实的基本线性代数，对算法和统计技能的理解。在某些特定场合可能需要高等数学，但这是一个好的开始场合。
了解机器学习的概念。机器学习是下一个新兴词，却和大数据有着千丝万缕的联系。机器学习使用人工智能算法将数据转化为价值，并且无需显式编程。
学习代码。数据科学家必须知道如何调整代码，以便告诉计算机如何分析数据。从一个开放源码的语言如python那里开始吧。
了解数据库、数据池及分布式存储。数据存储在数据库、数据池或整个分布式网络中。以及如何建设这些数据的存储库取决于你如何访问、使用、并分析这些数据。如果当你建设你的数据存储时没有整体架构或者超前规划，那后续对你的影响将十分深远。
学习数据修改和数据清洗技术。数据修改是将原始数据到另一种更容易访问和分析的格式。数据清理有助于消除重复和“坏”数据。两者都是数据科学家工具箱中的必备工具。
了解良好的数据可视化和报告的基本知识。你不必成为一个平面设计师，但你确实需要深谙如何创建数据报告，便于外行的人比如你的经理或CEO可以理解。
添加更多的工具到您的工具箱。一旦你掌握了以上技巧，是时候扩大你的数据科学工具箱了，包括Hadoop、R语言和Spark。这些工具的使用经验和知识将让你处于大量数据科学求职者之上。
练习。在你在新的领域有一个工作之前，你如何练习成为数据科学家?使用开源代码开发一个你喜欢的项目、参加比赛、成为网络工作数据科学家、参加训练营、志愿者或实习生。最好的数据科学家在数据领域将拥有经验和直觉，能够展示自己的作品，以成为者。
成为社区的一员。跟着同行业中的思想领袖，阅读行业博客和网站，参与，提出问题，并随时了解时事新闻和理论。
五、从入门到精通—快速学会大数据分析
以大数据分析师为目标，我们得从数据分析基础、JAVA语言入门和linux操作系统入门知识学起，系统介绍Hadoop、HDFS、MapReduce和Hbase等理论知识和hadoop的生态环境，hadoop三种模式的安装配置，基于mahout项目的大数据分析之聚类、分类以及主题推荐。这样得学习成本非常得高昂，先不说各种代码学习得难度，光是时间就将是一个漫长得过程，而且我们还需要了解各种行业相关得信息。这让很多人望而却步，现在给大家推荐——DataFocus.
DataFocus是一款以自然语言搜索引擎为驱动，在商业智能领域(BI)为企业提供以人工智能（AI）驱动的大数据分析产品。DataFocus不仅是全球首个中文自然语言大数据分析系统，更是商业智能领域大数据挖掘与运用的佼佼者。目前，DataFocus帮助来自不同行业的企业管理着超百亿的数据，专注成为人工智能与商业智能领域创新的“探路者”。
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bi数据分析师是什么
BI数据分析师是一种职业，它涉及对业务数据进行收集、分析、解释和建议，并为企业的业务决策提供支持。
数据分析师真的能做到年薪百万吗
可以，他她精而准的分析让人满意赚到大钱，其年薪百万无问题！
