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数据分析师日常工作是什么？

还有成为真正的数据分析师前还不清楚数据分析师的日常工作是做些什么，下面就来说明一下，也是为正在学习的同学指明道路。
(1)写SQL 脚本：俗称“跑数据”。leader要一组 季度数据/月数据/周数据 ，写一段或者N段SQL把数据跑出来。一般是临时性需求，不过当发现默默地演变成一个常规性需求时，最好直接封装SP（存储过程）了……每次跑一下方便省事。这项工作内容需要的技能点有：数据库，SQL
(2)数据分析项目前中期：这个是耗时很长很麻烦的部分。前期是基础数据的处理清洗，基础汇总聚合，然后设计监测指标，指标的设计不仅仅是数学分析，更多需要跑业务需求方那边了解，毕竟最终目的是要让别人用，提升效率，不是为了凸显模型高大上。所有需要的数据都有了之后，开始建立业务模型(数学模型)，整个建模的过程也是反复探索数据的过程，在一定数据量的情况下，初期的建模应用起来一定会这种问题那种问题balabala烦死人……以后边应用边调整优化。技能点：数据库，SQL，excel，R语言，数理统计，数据挖掘，业务知识。
(3)兼职产品经理：业务模型完了后，就有了指标结果。把数据落地到数据库中。然后接下来需要找开发帮你做可视化站点。作为数据分析师我是最了解这个项目 逻辑流程、核心算法、业务应用的。找开发帮你做可视化站点：曲线图啊 柱状图啊 饼图啊 balabala 让别人一眼就能看到指标的整体状况。技能点：逻辑思维，流程规划，数据可视化，一定的开发知识（方便和开发沟通），表达能力力和表情。
(4)模型和指标正式应用起来自后：收集业务部的反馈，不停的跟他们沟通邮件，不停地优化模型，数据表。以及给业务部一些特定需求的分析评估报告（临时性需求）。技能点：逻辑思维，表达能力。
(5)个人学习：有时候会遇到等待别人工作进度的情况，比如别人的上一批数据没出来，你完全没法工作。那就上网或者看书 学习知识。数理统计和数据挖掘博大精深，如何能应用得好，产生最高性价比更是一门学问啦。多了解些总是没坏处的。