『壹』 為什麼要做數據分析師
數據分析師抄需要具備的能力：1、你需要有應用數學、統計學、數量經濟學專業本科或者工學碩士層次水平的數學知識背景。2、至少熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等數據分析軟體中的一門。3、至少能夠用Acess等進行資料庫開發；4、至少掌握一門數學軟體：matalab，mathmatics進行新模型的構建。5、至少掌握一門編程語言；6，當然還要其他應用領域方面的知識，比如市場營銷、經濟統計學等，因為這是數據分析的主要應用領域。
『貳』 如何取得"分析家軟體"的數據
直接採集軟體數據的難度有點大啊,尤其還是金融類軟體反爬措施應該比較強的。爬蟲的話我用過前嗅的採集軟體，採集的電商網站，不過在他們的模板里看見過採集證券信息的，你可以去看看有沒有你需要的。
『叄』 數據分析師的數據分析流程
1. 識別信息需求
識別信息需求是確保數據分析過程有效性的首要條件，可以為收集數據、分析數據提供清晰的目標。
2.數據採集
了解數據採集的意義在於真正了解數據的原始面貌，包括數據產生的時間、條件、格式、內容、長度、限制條件等。幫助數據分析師更有針對性的控制數據生產和採集過程，避免由於違反數據採集規則導致的數據問題;同時對數據採集邏輯的認識增加了數據分析師對數據的理解程度，尤其是數據中的異常變化。
2.數據存儲
在數據存儲階段，數據分析師需要了解數據存儲內部的工作機制和流程，最核心的因素是在原始數據基礎上經過哪些加工處理，最後得到了怎樣的數據。由於數據在存儲階段是不斷動態變化和迭代更新的，其及時性、完整性、有效性、一致性、准確性很多時候由於軟硬體、內外部環境問題無法保證，這些都會導致後期數據應用問題。
3.數據提取
數據提取是將數據取出的過程，數據提取的核心環節是從哪取、何時取、如何取。在數據提取階段，數據分析師首先需要具備數據提取能力。常用的Select From語句是SQL查詢和提取的必備技能，但即使是簡單的取數工作也有不同層次。
4.數據挖掘
數據挖掘是面對海量數據時進行數據價值提煉的關鍵，以下是演算法選擇的基本原則：沒有最好的演算法，只有最適合的演算法，演算法選擇的原則是兼具准確性、可操作性、可理解性、可應用性。沒有一種演算法能解決所有問題，但精通一門演算法可以解決很多問題。
挖掘演算法最難的是演算法調優，同一種演算法在不同場景下的參數設定相同，實踐是獲得調優經驗的重要途徑。
5.數據分析
分析數據是將收集的數據通過加工、整理和分析、使其轉化為信息，通常所用的方法有：老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調查表、散步圖、直方圖、控制圖;新七種工具，即關聯圖、系統圖、矩陣圖、KJ法、計劃評審技術、PDPC法、矩陣數據圖。
6.數據可視化
數據分析界有一句經典名言，字不如表，表不如圖。別說平常人，數據分析師自己看數據也頭大。這時就得靠數據可視化的神奇魔力了。除掉數據挖掘這類高級分析，不少數據分析師的平常工作之一就是監控數據觀察數據。
7.數據應用
數據應用是數據具有落地價值的直接體現，這個過程需要數據分析師具備數據溝通能力、業務推動能力和項目工作能力。
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『肆』 數據分析師常用的數據分析思路
01 細分分析
細分分析是數據分析的基礎，單一維度下的指標數據信息價值很低。
細分分析法可以大致分為兩類，一類是逐步分析，如：來北京市的訪客可分為朝陽和海淀等區;另一類是維度交叉，如：來自付費SEM的新訪客。
02 對比分析
對比分析主要是把兩個有關聯的數據指標進行相互比較，從數量上說明和展現研究對象的規模大小，水平的高低，速度快慢等方面的相對值，然後通過在一樣的維度下的指標數據對比，可以發現，找出業務在不同階段的問題。
03 漏斗分析
轉化漏斗分析是數據分析師進行業務分析的基本模型，我們最經常見的就是把最終的轉化設置為某種目的的實現，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的實現，比如一次使用app的時間超過10分鍾。
04 同期群分析
同期群(cohort)分析在數據分析運營領域相當重要，尤其是互聯網運營，特別需要仔細觀察留存的情況。通過對性質完全一樣的可對比群體的留存情況的比較，來分析哪些因素影響用戶的留存。
05 聚類分析
聚類分析具有簡單，直觀的特徵，網站分析中的聚類主要分為：用戶，頁面或內容，來源。
用戶聚類主要體現為用戶分群，用戶標簽法;頁面聚類則主要是相似，相關頁面分組法;來源聚類主要包括渠道，關鍵詞等。
06 AB測試
增長黑客的一個主要思想之一，是千萬不要做一個大又全的東西，相反是需要不斷做出能夠快速驗證的小而精的東西。快速驗證，那如何驗證呢?主要方法就是AB測試。
07 埋點分析
只有採集了足夠的基礎數據，才能通過各種分析方法得到需要的分析結果。
通過分析用戶行為，並細分為：瀏覽行為，輕度交互，重度交互，交易行為，對於瀏覽行為和輕度交互行為的點擊按鈕等事件，因其使用頻繁，數據簡單，採用無埋點技術實現自助埋點，即可以提高數據分析的實效性，需要的數據可立即提取，又大量減少技術人員的工作量，需要採集更豐富信息的行為。
08 來源分析
流量紅利消失，我們對獲客來源的重視度極高，如何有效的標注用戶來源，至關重要。
傳統分析工具，渠道分析僅有單一維度，要深入分析不同渠道不同階段效果，SEM付費搜索等來源渠道和用戶所在地區進行交叉分析，得出不同區域的獲客詳細信息，維度越細，分析結果也越有價值。
09 用戶分析
眾所周知，用戶分析是互聯網運營的核心環節，通常用到的分析方法有：活躍分析，留存分析，用戶分群，用戶畫像，用戶細查等。可將用戶活躍細分為瀏覽活躍，互動活躍，交易活躍等，通過活躍行為的細分，掌握關鍵行為指標。
10 表單分析
表單分析中的填寫表單，這個環節是每個平台與用戶交互的必有環節，一份完美的表單設計，對客戶轉化率的提升有至關重要的作用。
用戶進入表單頁面，這時候就已經產生了微漏斗，從進入的總共的人數到最後完成，並且成功提交表單人數，這個過程之中，有多少人開始填寫表單，填寫表單時，遇到了什麼困難導致無法完成表單，都影響最終的轉化效果。
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『伍』 一起來聽聽數據分析師對大數據的認識
大數據現在越來越火，很多人對於大數據的認識也只停留在字面意思上面，但是並不是只有大數據這三個字所表達的意思那麼簡單，那麼數據分析師對於大數據是怎麼理解的呢？
首先說一下大數據的宗旨，大數據的宗旨就是經過分析的數據才具有價值 。大數據要發揮作用必須經過分析，這是由大數據的特性來決定的，大數據的特性指的是數量大、類型多、處理速度快、密度低決定的。大數據分析中必須能夠從單個數據中難以看出規律。因此，必須經過分析，針對高維進行降維，提煉大量低密度信息中的價值，才能發揮作用。
其次說一下大數據的目標，大數據的目標就是實現基於數據的決策與資源配置。大數據分析最終要實現科學決策，以信息對稱的有效資源配置為基礎。隨著大數據分析技術的發展，數據的來源渠道會越來越豐富，可分析數據結構從原來以數值為主的結構化數據發展到包括文本、視頻、音頻等多媒體數據。然而，信息不對稱是常態，在大數據背景下，迅速獲取分析更多輔助決策信息成為可能，因此決策目標可實現向最優的無限逼近，實現基於數據的「計劃」資源配置將更有效率。
然後說說大數據的關鍵點，大數據的關鍵點在於保證數據質量 。如果要發展大數據分析，必須先要保證數據質量。如果輸入的數據是錯誤的，那麼錯誤的輸入必然導致錯誤的輸出。如果沒有數據質量，一切都是浮雲。數據質量沒有保證，那麼數據分析就變得毫無意義。數據質量是一項耗時、費力的基礎工作。那麼如何保證數據的質量呢？一般來說，做好數據的採集和處理掉骯臟數據才能夠提高數據的質量，一般來說，數據分析中需要保證數據的相關性和低雜訊。獲取的數據不存在干擾因素才能夠做好去噪處理 。這樣才能夠讓數據分析的結果更加准確。
最後說一下大數據核心競爭力。大數據的核心競爭力在於數據分析人才的競爭。在大數據時代，數據作為一種資源已經不再是稀缺資源。現在各大企業網站已經積累了大量數據，但是缺乏的是對這些數據的分析人員。所以對於數據分析師的培養是十分重要的事情。
以上的內容就是數據分析師對於大數據的理解，希望這篇文章能夠幫助到大家理解好大數據，相信在不久的將來，大數據的研發會給人類帶來更高端的技術。
『陸』 數據分析師主要做什麼
一是幫助企業看清現狀（即通常見的搭建數據指標體系）；
二是臨時性分析指內標變化原因，這個很常見，容但也最頭疼，有時還沒分析出原因，指標可能又變了，注意識別這裡面的偽需求（數據本身有波動，什麼樣的變化才是異常波動？一般以[均值-2*標准差，均值+2*標准差]為參考范圍，個別活動則另當別論）；
三是專題分析，這個專題可大可小，根據需求方（也有可能是數據分析師自己）而定，大老闆提出的專題分析相對更難、更有水平一些；
四是深層次解釋關系和預測未來，這個技術難度和業務理解水平要求相對更高一些。如，影響GMV的關鍵因子是什麼？這里當然不是顯而易見的付款用戶數和客單價，而是需要探索的隱性因素；再如，預測下一個季度甚至是一年的GMV，以及如何達成？
『柒』 為什麼要做大數據分析師
為什麼要做大數據分析師？這個最近非常好。
『捌』 怎麼做好數據分析師
1、你抄需要有應用數學、統計學、數量經濟學專業本科或者工學碩士層次水平的數學知識背景。
2、至少熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等數據分析軟體中的一門。
3、至少能夠用Acess等進行資料庫開發；
4、至少掌握一門數學軟體：matalab，mathmatics進行新模型的構建。
5、至少掌握一門編程語言；
6，當然還要其他應用領域方面的知識，比如市場營銷、經濟統計學等，因為這是數據分析的主要應用領域。
『玖』 現在數據分析師前景怎麼樣
前景應該是非常好的，
數據分析師因其專業技能及量化的數據分析為客戶以及所在單位控制決策風險、保證利益最大化而備受各界青睞被視為我國21世紀的黃金職業。《HR管理世界》將項目數據分析師評為七大賺錢行業。《華商報》將項目數據分析師納入了...