深入了解数据分析师

当下我们日常产生的数据在不断被收集，也在塑造、改善、收集我们每天产生的大量信息。无论是使用微信聊天、购物、百度搜索还是浏览各种各样的网页等等，这些都会是数据分析结果的重要数据。而随着数据分析结果的超强转化能力被逐渐发现，在数据利用和数据相关方面也同时在加大力度，而在这其中数据分析师是不可或缺的重要部分。

这些角色的职责范围从决策企业未来到在预测市场格局，再到构建操作数百万记录的系统。而接下来我们将讨论各种与数据相关的角色，它们是如何组合在一起的。

数据分析师通过获取数据、使用数据来回答问题、交流结果来帮助做出业务决策，从而为公司提供价值。数据分析师完成的常见任务包括数据清理、执行分析和创建数据可视化。

根据行业的不同，数据分析师可以有不同的头衔(例如，业务分析师、业务智能分析师、运营分析师、数据库分析师)。不管职位是什么，数据分析师都是多面手，他可以胜任许多角色和团队，帮助其他人做出更好的数据驱动决策。

数据分析师有潜力将传统业务转变为数据驱动业务。虽然数据分析师的职位通常是更广泛数据领域的“入门级”职位，但并非所有分析师都是初级职位。作为精通技术工具的有效沟通者，数据分析师对于独立技术和业务团队的公司至关重要。

他们的核心职责是帮助他人跟踪进度并优化他们的关注点。如：运营人员如何使用分析数据来帮助启动下一个活动？销售人员如何更好地确定和定位受众及目标人群？SEO如何才能更好地理解最近公司增长背后的根本原因所在?这些都是需要数据分析师通过执行分析和显示结果来提供答案的问题。他们承担着处理数据的复杂工作，为企业提供价值。

数据分析师将从业务决策中剔除猜测性的可能，并帮助整个企业蓬勃发展。数据分析师需要通过分析新数据、合并不同的报告并转换结果，成为不同团队之间的有效桥梁。反过来，这也是企业能够对其增长进行准确的脉冲检查的原因。

所需技能的性质将取决于公司的具体需要，以下是一些常见的任务:

清理和组织原始数据

使用描述性统计来获得数据的全景图

分析数据中有趣的趋势

创建可视化和仪表板，以帮助公司解释和使用数据做出决策

向业务客户或内部团队展示技术分析的结果

数据分析师为企业的技术和非技术方面都带来了重要的价值。无论是进行探索性分析还是解释执行仪表板，分析师都能促进团队之间的更大联系。

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