探索数据分析师职业的日常工作

一般来说，数据分析人员将检索和收集数据，组织数据并使用数据得出有意义的结论。“数据分析师的工作因他们处理的数据类型(销售、社交媒体、库存等)以及特定的客户项目而异。

几乎所有行业的公司都能从数据分析师的工作中受益，从医疗保健提供商、零售商店到快餐连锁店。对于那些想要更多地了解消费者或最终用户需求的雇主来说，数据分析师给组织带来的洞见可能很有价值。

无论他们在哪个行业工作，数据分析师都可以期望花时间开发收集数据的系统，并将他们的发现编译成有助于改进公司的报告。

分析人员可以参与分析过程的任何部分。在数据分析师的角色中，从建立分析系统到根据收集到的数据提供洞见，可以参与到所有工作中，甚至可能被要求在数据收集系统中培训其他人。

现在，已经大致了解了数据分析师的工作内容，准备好深入了解数据分析师工作中的具体情况。

常见的数据分析师职责：

1.生产报告

作为一名分析师，花了大量时间制作和维护内部报告和面向客户的报告。这些报告为管理层提供了关于即将出现的新趋势以及公司可能需要改进的领域的见解。

写一份报告并不像把数字扔到一张白纸上然后发给你的经理那么简单。成功的数据分析师懂得如何用数据创造叙事，为了保持价值，数据分析提供的报告、答案和洞见必须为决策者所理解，而这些决策者一般情况下不是分析师。”

2.找出规律
最有效的数据分析师能够使用数据来讲述一个故事。为了生成有意义的报告，数据分析师首先必须能够看到数据中的重要模式。在基础层面，数据被用来发现趋势和洞见，可以利用这些趋势和洞见向客户提出建议。。

定期增量报告(如每周、每月或季度)非常重要，因为它有助于分析人员注意到重要的模式。它们都有助于形成一个整体的时间框架，在这个框架中，可以看到随着时间推移的趋势。”

3.与他人合作

“分析师”这个词可能会联想到某个与公司其他员工分开工作的人，但事实远非如此。各种各样的数据分析师角色和职责将跨企业中的许多其他部门进行协作，包括营销人员、高管和销售人员。

4.收集数据并建立基础设施

也许分析师工作中最技术性的方面是收集数据本身。

对数据分析人员来说，简化数据收集是关键。它们的工作是开发可自动化且易于修改的例程，以便在其他领域重用。分析人员的武器库中有一些专门的软件和工具来帮助他们完成这一任务。

数据分析的类型

数据分析的核心是回答问题和做出决策。就像有不同类型的问题一样，也有不同类型的数据分析，这取决于希望完成什么。虽然没有关于这类数据分析的固定词汇表，这项工作分成四个主要领域:

描述性分析回答，“发生了什么?”

诊断分析回答:“为什么会发生这样的事情?”

预测分析回答:“可能会发生什么?”

规定性分析回答，“应该采取什么行动?”

数据分析师可以根据场景调整他们的工作和解决方案。例如，如果制造商受到延迟和计划外停机的困扰，诊断分析方法可以帮助确定究竟是什么导致了这些延迟。在此基础上，可以使用其他形式的分析来解决这些问题。