数据分析师真实的工作是怎样的？
其实走过四个年头，慢慢的也能感受到这个行业的情况和天花板，也就是上有老下有小的水平吧，上面能看到专家和各类数据总监的一些工作模式，往下也能看到很多刚毕业或者12年的同学还在摸索或者迷惑，就以这些回答来讨论讨论。 以下是原回答： 喜欢的收藏点赞，需要添加的请评论区和私信告诉我。 提前声明，我的数据分析之路只走了三年，三家公司，见识浅薄，一家之言，仅供参考。 【数据分析的日常工作】 这个工作就是大家常说的取数Boy的工作，一般刚入职的时候，面对的主要工作是帮各需求方从数据库里把他们想要的数据取到。 正常来说，取数据是不太需要动脑的，只要你习惯从海量数据中写sql规则取数即可。该工作可培训，只要你想学，都不是问题。所以就有很多培训上岗的数据分析师，将取数作为主要工作。 可以，但这个过程总有一天会被取代，取数不再是困难的事情，或者全员培训sql。 私以为，很多公司只是没有掌握取数的一些技巧，或者做一些自动化的数据产品，而不需要专门雇人取数。 但有些步骤是需要数理专业的，比如当业务方不知道要什么数据的时候，你需要帮他想统计口径。 这就要求数据分析师要了解项目的细节，要知道什么数据能最好的反应项目结果，或者发现的问题如何用合适的数据、图表展示。在业务方没有想清楚之前给到他们，效果会比被动取数好。 这需要分析师有一定的统计知识，简单点说，举个例子，就是知道什么时候用平均数或中位数衡量。 数据可视化是很重要且偏专业的技能，有时候同一个信息，两张图可以给到不一样的结果。需要以更直观，更高效方式展现出来。 不一定是越高深的图越好，有时候需要简洁的图表，简洁的构造，才好更直观的展现出结果，让人一目了然。 一目了然很重要，尤其是在写报告的时候，人们第一眼看到的是你的图，然后才是你的结论。 数据分析能力是数据分析师必备的能力，该能力包括【数据敏感性】【了解业务能力】【结构化分析思路】【合理展示表达】等能力的汇总。 简单来说，同样面对一个问题，你有什么结论，怎么解决，怎么协调，最终怎么落地、复盘，评估结果。 上述主要是分析过程，分析过程配合大数据就应该属于数据分析（大概），因为数据分析区别于经营分析（成本财务出身），商业分析（经济、管理出身），战略分析（经济、管理出身）的分析师，主要是负责通过大数据来分析问题。 这一点上，【数据敏感度】很重要。 对业务熟练，具有数据敏感度的分析师，在一张数据看版中，能看到别人看不到的问题。如果你已经能做到这一点，可以说你具备了数据分析师的资格。 我记得之前实习的时候，主管会拿着一幅图来问我们几个实习生，这幅图突出了什么问题。 我理解这就是对数据分析的要求。 再往上，就是如何解决问题，提供方案的能力。这个问题需要增强沟通能力，对业务了解的能力，但是绕不开对大数据的分析。分析师必须死守数据，数据是说明一切的根源，数据表现不到位只是没有取出来，不代表它不正确。 尤其是当有人不用数据，用【自以为】的逻辑说话的时候，数据就是最有用的反驳利器。 报告是第二重要的一环，这会影响你最终能走到的高度。仅仅会分析的分析师很难产生价值，当你认为一件事情是对的时候，需要用很简洁，通俗易懂的方式表达出来。这份报告应该保证公司上下第一次看完你这个报告，知道你说什么，知道问题在哪里，而不需要来再问你，就说明可以出师了（这行有师父么） 报告撰写主要是在周报、月报上。这些报告（至少在现在的公司）是很多问题的推进、沟通、协调的通道。大家把每周的问题汇总，月度的问题汇总，如何拉通，如何解决，每个部门的放在一起，就是最好衡量工作成果的方式。 除此之外，还包括特定问题的分析、项目跟进的分析、述职的相关报告，都会涉及此项能力。 这份能力包括对事情的总结，展示方式。比如结论一定要简单的写在最前方，并且要通俗易懂。 比如我们写：这个数据的增长率增加会让另一个数据的增长率下降，从而导致增长率的XXX 如果变成：XX的增加会导致XX的增加。 简单的把两件事情关联起来，虽然会听起来不那么专业，但结论让人通俗易懂，就是你的专业之处。 然后你可以逐步论证这个结论，用数据和图表。 做好备注，任何出现专属名词，涉及统计口径的地方，做好备注。 这两个重要的点都需要在工作环境中，通过老板和业务方的需求来实现。实际工作会遇到很多需要解决的困难，例如业务是如何运作的，用户的思考如何，生态如何，这些都需要在实践中积累经验。 以上提到的工作内容，对于零基础或者想转行的同学来说，从书本上学习的知识很难达成这个目的，例如具体某一个 Excel 操作如何应用、某个具体的数据如何分析等这类需求，跟着专业的老师学习或者找个靠谱的机构学习会更有效率一些。我个人推荐知乎官方的数据分析课程，有前IBM的数据分析师猴子老师坐镇，还有专业的老师带班学习，也有社群反馈的服务，尤其是现在只需要 0.1 元就可以体验 3 天的直播课程，赶快行动吧~ 【发展前景】 数据分析师的能力应该是：从大数据出发，实现【发现问题】【分析问题】【解决问题】的闭环，推进业务的增长和效率的提升。 这其中需要有【驾驭数据的能力】【分析问题的思维习惯】【沟通技巧&表达能力】，这些能力中，取数能力是最容易被取代的。如果你发现你的工作百分之80%都是在取数，取完一个又一个，那这个能力很难支持分析思维的提升。会慢慢变成数仓的工作（没有比较工作优劣的意思） 之前我毕业的时候，大家对数据分析的看法还停留在取数，建立数据仓库上。一直有人说我们是取数工具，不懂业务，也无法落地，这是很正常的看法。因为分析能力不管在什么岗位都是需要的，数据分析应该存在于各个岗位，而不是单独立一个门派。 所以在今后的发展中，数据分析师会慢慢分化，一部分人（主要是应届生）会进行取数，数据整合、统计口径&业务的了解中（数据运营）。如果在这一环表现优秀，展现出极强的分析思维，那么可以作为业务的一环进行数据分析的工作，进阶为数据分析师。 单独称为数据分析的要求会逐渐提升，并且不再适用于应届生，应届生可以尝试其它的岗位比如运营和产品，如果喜欢做分析，再慢慢转移到数据分析的道路上来。如果技术原本就很扎实，但不喜欢做分析的同学，可以慢慢变成算法工程师、数仓工程师、数据产品等。 分析并没有大家想象的那么好，很多时候靠灵感吃饭，靠沟通存活，甚至没有熟练的技术，还会被陷入加班和低效之中。这个岗位的水分会被慢慢挤出来，回归正常的市场价值，优者拿多，劣者拿少，按劳（对业务的贡献）分配，不会像软件工程师一样得到比较普遍的高薪。 以上，个人拙见。  