什么是數據分析師（Data Analyst）？

　　數據分析師指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，并依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。

　　他們知道如何提出正確的問題，善于數據分析，數據可視化和數據呈現；輔助公司商業決策，幫助降低成本，提高收益，改進產品，留住客戶，發現新的商業機會等。總的來說，根據數據分析師的級別，他們主要的工作內容可能包括以下：

　　與IT部門，管理部門，數據科學家（Data     Scientist）合作，決定整個公司的團隊目標

　　從primary     research和secondary     research中收集提取數據

　　清理和選取數據，去除無關信息

　　熟悉使用統計軟件和其他技術分析和解讀數據

　　總結數據里的趨勢或相關性

　　為過程改進發現潛在機會并提出可行建議

　　提供準確的數據分析和可視化報告

　　創建并管理維持數據庫

　　修改代碼相關的問題

　　數據分析師的就業前景怎樣？

　　隨著科技的發展，人類社會產生的數據規模呈指數級增長。每時每刻都有大量數據被產生存儲下來，尤其在電子商務、網絡游戲、社交網站、旅游、在線教育等領域。現在，全世界每天產生的新數據超過400萬TB。數據分析師則成為當前炙手可熱的職業之一。

　　必備技能

　　要成為一名成功的數據分析師，需要的技能主要有兩大塊：硬技能（包括掌握一些數據分析的軟件等）和軟技能（良好的溝通技能，PPT技能）。

　　硬技能（Hard Skills）

　　知識體系

　　統計學的基本知識和對machine learning的了解：大部分對消費者的分析都離不開描述統計方法（平均數，中位數，顯著性等等）

　　計算機軟件

　　對于數據分析師來說，可能每個項目的70%到80%的時間都是在收集和處理數據，他們需要首先想好需要什么樣的數據，比如timeframe是一年還是十年。選定好需要的數據后要進入一個或多個數據庫去收集數據，最后需要對數據進行一些處理，看看是不是有missing value或者outliers等等。

　　這個過程之后得到了可靠的數據，然后便進入到核心的數據分析。為了能更好的從數據里提取到需要的信息，以下這些軟件就是數據分析師們常用的。Querying language和statistical language主要是用來做一些初步的數據分析，例如可以出一些圖表，看一下數據的分布，從而對數據有個了解。而scripting language則可以用于建模或者測試一下hypothesis。因此總的來說，這些軟件對于數據分析師來說就像廚師的刀，是必不可少的工具。

　　查詢語言（Querying     Language）：SQL; Hive; Pig

　　腳本編程語言（Scripting Language）：Python; Matlab

　　統計語言（Statistical     Language）：R; SAS; SPSS

　　數據表（Spreadsheet）：Excel

　　軟技能（Soft Skills）

　　明確問題（Defining the Problem）

　　將分析范圍縮小是很重要的技能。如何將復雜的問題去掉細枝末節，抓住重點需要良好的溝通能力和對商業需求的充分理解能力。注意：避免向客戶遞交太多對解決核心問題無用的信息。另外，對公司和行業的了解也會使得這個過程更加得心應手。

　　了解聽眾（Knowing the Audience）

　　通常來說一個數據分析師需要面對PM和CEO。因此，在準備presentation時，要注意回答這兩方關心的不同的問題。對于PM來說，需要的是簡單無修飾，多干貨介紹在各種情況下如何進行協作交互。而面對CEO，需要展示的是稍加修飾的PPT和最重要提供具體的建議。

　　另外很需要注意的一點是communication。很有可能數據分析師們面對的聽眾并不是有technical的背景，如何將很專業的術語轉化為商業語言是十分重要的。而掌握一定的data visualization的技能便會在此時讓展示更為有效。

　　強調結果（Delivery）

　　一定要有研究成果的展示，如果只是分析內容的步驟，而缺乏最后對成果的總結，將很有可能延滯項目的推進。對于公司或項目的管理者來說，分析的過程并不是他們最看重的，而分析的結果和針對這個結果有什么合理的建議或解決方法才是最讓他們關注的，因此為了更為有效地推進項目，重點強調結果是十分必要的。

　　【數據分析】