在数据分析行业，数据分析师应该承担起来的责任

科技发展之快已经超乎了我们的想象，科技也带动了一些人从迷信思想转变为合乎逻辑。与以前不同，现在的我们对待事情也变为理性地关联事件和分析事件，以确定问题的原因并提供可能的解决方案，这就是数据分析。而数据分析正是用这样的方式收集和组织数据，即从中获得有用且合理的信息。换句话说，数据分析背后的主要原因是检查嵌入在任何数据中的信息，这需要具备数据分析技能。

从另一个角度来看，数据分析是指对业务决策进行交叉检查、清理、重组和建模数据的过程，将来自不同来源的数据放在一起，检查并分析以得出结论。

因此，数据分析师收集、整理、处理和建模数据，能够分析大量数据，无论是结构化还是非结构化数据。最终，数据分析的主要目标是以正确的形式（图形、图表或表格）准备和呈现数据，以便进行决策和解决问题的过程。

分析是指把一个整体分解成它的各个组成部分，以便对每个组成部分分别进行分析，并对其形成的原因作出解释。

在互联网大数据的今天，我们不可否认的是在数学和编程方面能力出众的人，在薪酬和市场预知方面要远远高于常态。这是因为这两种能力构成了数据分析运行的基础。随着越来越多的公司产生巨大的数据，新行业也产生了对这些数据分析师技能的渴求，尤其是在科技行业。

当下企业中，员工似乎对公司的数据知之甚少。除了拥有足够的数据分析师之外，令人惊讶的是，大多数公司很少有人能用最基本的方式分析数据。

这一趋势可能在一定程度上要归咎于公司现有的制度。许多企业，特别是那些通过收购和继承了多个IT部门而成长起来的企业，将数据保存在非技术人员难以访问或使用的系统中。这让大多数人不敢接近他们公司的原始数据。更大的障碍是，尽可能多的体面的工具可能是可用的，它需要技术知识和耐心，这是大多数人没有的，使用它们。

数据分析师几乎在所有领域都有很高的需求，包括咨询、政府、制药、制造、金融、科技及教育等等领域。在如今大数据时代，如果有好奇心，有数学技能和分析能力，那么可以考虑从事数据分析。

当担任数据分析师时，一些责任同样要承担起来：

确定公司需要提高效率和流程自动化领域

提供管理策略和流程的记录

启动并维护自动数据的过程

开发和支持各种报告流程。

监视和审核数据质量

从外部来源识别，评估和实施服务和工具，以支持数据验证和清理。

可以与内部和外部客户端一起使用，以充分了解数据内容。

可以创建数据的仪表板，图形和可视化。

有时会使用各种业务分析报告工具为内部和外部受众准备报告。

设计，实施和分析调查数据。

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