高考资讯·指导杂志

大学、专业、学科、志愿、励志……那些事儿

关注

这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代。目前世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务，建立数据部门，培养数据分析团队。各国政府和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。

到底什么是数据分析师？数据分析师需要哪些技能？数据分析师的日常工作又是什么样的？带着这三个问题，求学君和你一起认识下你不知道的“数据分析师”。

01 数据分析师到底是个什么职业？

大数据分析师是指能根据市场现状与竞争环境，基于各种分析手段对大数据进行科学分析、挖掘、风险评判、展现并用于决策支持的专业人员。大数据分析师要学会打破信息孤岛利用各种数据源，在海量数据中寻找数据规律，在海量数据中发现数据异常。负责大数据数据分析和挖掘平台的规划、开发、运营和优化；根据项目设计开发数据模型、数据挖掘和处理算法；通过数据探索和模型的输出进行分析，给出分析结果。

02 数据分析师的日常工作

1、梳理基础指标体系

数据分析师需要根据业务的理解梳理指标体系以及对业务进行数据语言化，这项对于一个新业务来说尤其重要，基础指标体系的口径、规范、以及如何业务如何通过数据语言描述出来，是一项比较基础的工作。该项工作要求分析师具备搭建数据指标体系和梳理基础数据的能力，该能力项重点考察分析师对业务的理解以及基于对业务的理解按照合理逻辑拆解指标的能力，它要求分析师具备很好的业务理解和逻辑框架能力。

2、利用sql语句完成数据收集工作

数据分析师的数据大部分是从数据库提取而来的，sql不仅能提取到所叙述句，还可以极大程度的提高工作效率。

对于一些需要深度分析用户行为的数据，使用sql提取数据的时间可能会占整个数据分析过程的50%。如果对sql足够熟悉时，就可以使用sql自动化或半自动化实现日常数据收集，这会使你的工作效率提高一个档次。

3、制作报表

数据分析师把指标框架和分析体系搭建起来，需要把一些常规日报、周报、月报啊等一些分析内容沉淀下来，1来节省自己的精力做更有价值的业务分析，2来可以覆盖业务绝大部分的看数需求。

编写报告并不是将数字汇总发送给领导那么简单。数据分析师需要了解如何用数据创建叙述，为了保持价值，数据分析报告要一目了然，简单易懂的方式展现答案和见解，因为决策者或者上级领导不一定也是数据分析师。

03 数据分析师职业待遇以及发展前景

随着数字经济的不断深化，大数据分析行业的人才需求量正在不断攀升，各行各业都迫切需要专门从事数据收集、处理、分析并能为企业提供决策依据的大数据分析人才。举个例子：某音可以通过大数据算法，根据用户经常浏览的内容，推算出这个用户的喜好，再根据用户的喜好，去推送相关的内容给该用户，从而达到留存用户的目的。

2025年前大数据人才需求仍将保持30%～40%的增速，需求总量在2000万人左右。

职业待遇：

通过整理某招聘网站，可以发现来自全国的近1年的9891份用户提交的样本中发现数据分析工程师薪资水平的全国平均工资在120,00左右，其中80%的薪资水平都在8k以上，并且薪资主要集中在8K-10K之间；

如果按照工作经验统计，可以看到数据分析工程师的薪资水平也是逐年递增，经验越是丰富，薪资水平也会越高，应届毕业生薪资水平也接近8k；