數據分析師是干嘛的，數據分析是干什么的

       就像企業的智慧型大腦一樣，數據分析員不屬于運營部門或銷售部門，而是直接由決策者來管理。對各個部門來說，數據分析師是他們需要討好的“爸爸”，部門運營狀況數據又怎么樣？數據分析顯示部門缺位？數據分析顯示部門應該怎樣做會更有效？諸如此類的問題需要數據分析師的支持。接下來就由小編為您介紹數據分析師是干嘛的，數據分析是干什么的。

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數據分析師是干嘛的

三種數據分析人員

1、程序員-數據開發

對技術偏重于序列的數據分析。這個職位主要分為兩類：

一種是數據倉庫型，這份工作涉及到數據底層表，建立數據模型，ETL轉換建立維度表，創建業務線的hive報告，以及spark和hadoop這類大數據平臺的分析人員。

另外一種是分析偏算法和數據挖掘的方法。主要是根據用戶的需求建立一些打標系統，比如根據用戶的消費維度、瀏覽維度等來打標簽。另外一部分是基于用戶相關標簽的推薦算法。相較于數倉的技術門檻稍低，人數相對較多，這方面的發展路徑是技術序列向上爬，到數據庫，算法經理/總監等等。

2、處理數據的產品經理

數據產品部分屬于數據應用層，它將一些常見的看數取數按照業務方的需求以產品的形式呈現。這一部分主要分為三類：

一類是平臺化的數據產品，提供查數取數，其對象是分析家對大型數據的獲取平臺(主要是SQL語言進行查詢)，目的是操作和業務人員的報告與數據集取數平臺(通過一些維度域篩選)。第三部分是目前比較熱門的數據中臺，打通各個業務線的數據，然后提供統一的數據標簽接口，攜程內部是由數據智能部在內部打造的這一塊，屬于開發階段。這條發展路徑可以走數據產品經理路線，是既有數據分析技能又有產品設計管理技能的，比較新興的一個領域。

3、商業分析類型

數據的解讀層是目前偏業務數據分析人員需求最大的業務類型，也是入門門檻最低的職位。這類數據分析員由于技術相對較近，業務范圍較近，與需求對接的領域較多，領域依賴于業務模塊類型。

分析業務類型的主要工作內容我覺得理解成一句話就是數據需求項目管理，對接業務線的需求方，然后溝通相關需求，了解業務背景，最后通過數據處理與分析輸出結果，最后與相關方確認后的項目交付。

       許多人會認為數據分析人員會很多，想要了解SQL/Python/數據清洗/可視化等，其實你應該看企業需要什么樣的人，企業最需要的就是能為企業解決問題的人才，不能等到找工作時發現，自己只能做數據運營的工作，而數據分析師的工作卻完全不懂。以上就是小編為您介紹的數據分析師是干嘛的，數據分析是干什么的。