数据分析师工作-数据分析师工作内容

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析师工作的问题，于是小编就整理了4个相关介绍数据分析师工作的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析师这个工作累吗?经常加班吗？
2. 数据分析师这个工作累吗？需要经常加班吗？
3. 数据分析师每天做什么？
4. 数据分析师前景与弊端？

数据分析师这个工作累吗?经常加班吗？

数据分析师在公司是一个很重要的职位，他会与许多部门沟通接洽，为多个项目产品的决策提供支撑，是一个一对多的角色，所以数据分析师加班是难免的，但在现在这个社会，几乎没有不加班的工作，所以也没什么好抱怨的，要想获得成功就要付出比别人更多倍的努力。

数据分析师这个工作累吗？需要经常加班吗？

不是很累，数据分析师最主要的重心在于“分析”，分析运营数据转化为企业决策的动力。当然数据分析师，还需要把数据通过浅显易懂的图表形式展现出来，无论是饼状图，曲线图，柱状图等等。关于加班，如果工作仅局限于机械化的数据分析工作，那么，面临的选择可能会有“加班”。

数据分析师每天做什么？

数据分析师的日常工作内容丰富多样，主要包括以下几个方面：

1. 数据收集与准备：

- 从内部数据库、第三方 API、公开数据集或网络爬虫等来源收集数据。

- 进行数据清洗，处理缺失值、异常值和重复数据，确保数据质量。

2. 数据分析与建模：

- 运用统计学方法、机器学习算法和数据挖掘技术对数据进行深入分析。

- 识别数据中的模式、趋势和关联性。

3. 数据可视化：

- 将分析结果通过图表、仪表板等形式进行可视化，便于非技术人员理解。

4. 报告撰写与汇报：

- 基于数据分析结果编写报告或准备演示文稿，总结发现并提出建议。

- 将复杂的数据分析转化为易于理解的业务洞察，向管理层或跨部门团队汇报。

5. 日常数据监控：

- 监控关键业务指标和数据变化，及时发现并报告任何异常情况。

6. 业务优化与策略支持：

- 基于数据分析结果，为产品、运营、市场等部门提供策略建议。

- 帮助优化流程、提高效率或调整策略。

7. 沟通与需求管理：

- 接收来自业务方的各种需求，包括数据支持需求和分析型的需求。

- 深入了解业务、快速 get 到业务的需求和目的，合理地做好需求的管理排期。

数据分析师的工作不仅要求具备扎实的数据处理和分析技能，还需要良好的沟通能力和业务理解能力，以确保能够有效地支持决策制定和业务优化。

专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。

互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。

以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、***和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。

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。

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。

数据分析师前景与弊端？

数据分析通常有两种出路：对算法做深入的研究然后去做数据挖掘、对业务有比较深刻的理解然后转去做业务。除此之外，无其他出路。

而说实话，我不看好数据分析本身这个岗位。为什么不看好？首先我们对数据分析的工作做个拆解。大部分的数据分析有50%的时间在取数，还有40%的时间在跟产品经理沟通：做AB实验以及做做效果回归，最后还有10%的时间在做探索性分析。现在在担任数据分析岗的，可以跳出来说一说是不是。

可是上面这些工作其实大多是可以替代的，机械性的工作。看写SQL取数这个活就是个脏活、累活，会的人都能取，雇一个干了五年的数据分析跟一个刚毕业的数据分析写SQL基本没啥区别。无非就是开始可能没法做到100%准确性。

做AB实验以及效果回归这件事情，现在自助式的平台越来越多了，等以后的这种自助式的AB平台越来越成熟的时候，根本不需要数据分析师来干这件事情。产品经理想做实验，傻瓜式的操作操作，实验之后，想看数据，仍然是傻瓜式的操作。期间不需要任何分析师参与。

探索性分析这个活本来才应该是数据分析干得活，但是我知道在目前大部分的企业数据分析却没在干这个活。探索性的分析一般都要求过硬的技术能力，或者非常熟悉业务，两者有其一才能发挥出探索性项目的价值。

最后，技术过硬的后来基本是去做算法的数据挖掘去了，因为他们发现在数据分析这个岗位因为不断的取数需求磨灭人的意志。而且这些人过的会不错，因为以前单纯做数据挖掘的人，他们大多脱离业务。但是数据分析转过去的对业务就更敏感。

业务过硬的就去做业务的产品经理了，因为本来业务能力就很强，数据意识也很强，却需要跟着业务不强、数据不强的人后面听他瞎指挥，谁能受得了。而且本身数据和业务的结合才能带来更大的价值。所以数据分析转过来的业务人一般也比正常的产品经理好一些。

所以，回到问题数据分析师的前景到底怎么样。我的看法是：数据分析本身的发展前景不怎样，但是有数据分析的经历，走算法和业务两个方向，以后发展都不会太差。

到此，以上就是小编对于数据分析师工作的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析师工作的4点解答对大家有用。