『壹』 为什么要做数据分析师
数据分析师抄需要具备的能力：1、你需要有应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的数学知识背景。2、至少熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门。3、至少能够用Acess等进行数据库开发；4、至少掌握一门数学软件：matalab，mathmatics进行新模型的构建。5、至少掌握一门编程语言；6，当然还要其他应用领域方面的知识，比如市场营销、经济统计学等，因为这是数据分析的主要应用领域。
『贰』 如何取得"分析家软件"的数据
直接采集软件数据的难度有点大啊,尤其还是金融类软件反爬措施应该比较强的。爬虫的话我用过前嗅的采集软件，采集的电商网站，不过在他们的模板里看见过采集证券信息的，你可以去看看有没有你需要的。
『叁』 数据分析师的数据分析流程
1. 识别信息需求
识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。
2.数据采集
了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题;同时对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。
2.数据存储
在数据存储阶段，数据分析师需要了解数据存储内部的工作机制和流程，最核心的因素是在原始数据基础上经过哪些加工处理，最后得到了怎样的数据。由于数据在存储阶段是不断动态变化和迭代更新的，其及时性、完整性、有效性、一致性、准确性很多时候由于软硬件、内外部环境问题无法保证，这些都会导致后期数据应用问题。
3.数据提取
数据提取是将数据取出的过程，数据提取的核心环节是从哪取、何时取、如何取。在数据提取阶段，数据分析师首先需要具备数据提取能力。常用的Select From语句是SQL查询和提取的必备技能，但即使是简单的取数工作也有不同层次。
4.数据挖掘
数据挖掘是面对海量数据时进行数据价值提炼的关键，以下是算法选择的基本原则：没有最好的算法，只有最适合的算法，算法选择的原则是兼具准确性、可操作性、可理解性、可应用性。没有一种算法能解决所有问题，但精通一门算法可以解决很多问题。
挖掘算法最难的是算法调优，同一种算法在不同场景下的参数设定相同，实践是获得调优经验的重要途径。
5.数据分析
分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常所用的方法有：老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图;新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图。
6.数据可视化
数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。别说平常人，数据分析师自己看数据也头大。这时就得靠数据可视化的神奇魔力了。除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析师的平常工作之一就是监控数据观察数据。
7.数据应用
数据应用是数据具有落地价值的直接体现，这个过程需要数据分析师具备数据沟通能力、业务推动能力和项目工作能力。
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『肆』 数据分析师常用的数据分析思路
01 细分分析
细分分析是数据分析的基础，单一维度下的指标数据信息价值很低。
细分分析法可以大致分为两类，一类是逐步分析，如：来北京市的访客可分为朝阳和海淀等区;另一类是维度交叉，如：来自付费SEM的新访客。
02 对比分析
对比分析主要是把两个有关联的数据指标进行相互比较，从数量上说明和展现研究对象的规模大小，水平的高低，速度快慢等方面的相对值，然后通过在一样的维度下的指标数据对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。
03 漏斗分析
转化漏斗分析是数据分析师进行业务分析的基本模型，我们最经常见的就是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现，比如一次使用app的时间超过10分钟。
04 同期群分析
同期群(cohort)分析在数据分析运营领域相当重要，尤其是互联网运营，特别需要仔细观察留存的情况。通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较，来分析哪些因素影响用户的留存。
05 聚类分析
聚类分析具有简单，直观的特征，网站分析中的聚类主要分为：用户，页面或内容，来源。
用户聚类主要体现为用户分群，用户标签法;页面聚类则主要是相似，相关页面分组法;来源聚类主要包括渠道，关键词等。
06 AB测试
增长黑客的一个主要思想之一，是千万不要做一个大又全的东西，相反是需要不断做出能够快速验证的小而精的东西。快速验证，那如何验证呢?主要方法就是AB测试。
07 埋点分析
只有采集了足够的基础数据，才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。
通过分析用户行为，并细分为：浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件，因其使用频繁，数据简单，采用无埋点技术实现自助埋点，即可以提高数据分析的实效性，需要的数据可立即提取，又大量减少技术人员的工作量，需要采集更丰富信息的行为。
08 来源分析
流量红利消失，我们对获客来源的重视度极高，如何有效的标注用户来源，至关重要。
传统分析工具，渠道分析仅有单一维度，要深入分析不同渠道不同阶段效果，SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析，得出不同区域的获客详细信息，维度越细，分析结果也越有价值。
09 用户分析
众所周知，用户分析是互联网运营的核心环节，通常用到的分析方法有：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。可将用户活跃细分为浏览活跃，互动活跃，交易活跃等，通过活跃行为的细分，掌握关键行为指标。
10 表单分析
表单分析中的填写表单，这个环节是每个平台与用户交互的必有环节，一份完美的表单设计，对客户转化率的提升有至关重要的作用。
用户进入表单页面，这时候就已经产生了微漏斗，从进入的总共的人数到最后完成，并且成功提交表单人数，这个过程之中，有多少人开始填写表单，填写表单时，遇到了什么困难导致无法完成表单，都影响最终的转化效果。
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『伍』 一起来听听数据分析师对大数据的认识
大数据现在越来越火，很多人对于大数据的认识也只停留在字面意思上面，但是并不是只有大数据这三个字所表达的意思那么简单，那么数据分析师对于大数据是怎么理解的呢？
首先说一下大数据的宗旨，大数据的宗旨就是经过分析的数据才具有价值 。大数据要发挥作用必须经过分析，这是由大数据的特性来决定的，大数据的特性指的是数量大、类型多、处理速度快、密度低决定的。大数据分析中必须能够从单个数据中难以看出规律。因此，必须经过分析，针对高维进行降维，提炼大量低密度信息中的价值，才能发挥作用。
其次说一下大数据的目标，大数据的目标就是实现基于数据的决策与资源配置。大数据分析最终要实现科学决策，以信息对称的有效资源配置为基础。随着大数据分析技术的发展，数据的来源渠道会越来越丰富，可分析数据结构从原来以数值为主的结构化数据发展到包括文本、视频、音频等多媒体数据。然而，信息不对称是常态，在大数据背景下，迅速获取分析更多辅助决策信息成为可能，因此决策目标可实现向最优的无限逼近，实现基于数据的“计划”资源配置将更有效率。
然后说说大数据的关键点，大数据的关键点在于保证数据质量 。如果要发展大数据分析，必须先要保证数据质量。如果输入的数据是错误的，那么错误的输入必然导致错误的输出。如果没有数据质量，一切都是浮云。数据质量没有保证，那么数据分析就变得毫无意义。数据质量是一项耗时、费力的基础工作。那么如何保证数据的质量呢？一般来说，做好数据的采集和处理掉肮脏数据才能够提高数据的质量，一般来说，数据分析中需要保证数据的相关性和低噪声。获取的数据不存在干扰因素才能够做好去噪处理 。这样才能够让数据分析的结果更加准确。
最后说一下大数据核心竞争力。大数据的核心竞争力在于数据分析人才的竞争。在大数据时代，数据作为一种资源已经不再是稀缺资源。现在各大企业网站已经积累了大量数据，但是缺乏的是对这些数据的分析人员。所以对于数据分析师的培养是十分重要的事情。
以上的内容就是数据分析师对于大数据的理解，希望这篇文章能够帮助到大家理解好大数据，相信在不久的将来，大数据的研发会给人类带来更高端的技术。
『陆』 数据分析师主要做什么
一是帮助企业看清现状（即通常见的搭建数据指标体系）；
二是临时性分析指内标变化原因，这个很常见，容但也最头疼，有时还没分析出原因，指标可能又变了，注意识别这里面的伪需求（数据本身有波动，什么样的变化才是异常波动？一般以[均值-2*标准差，均值+2*标准差]为参考范围，个别活动则另当别论）；
三是专题分析，这个专题可大可小，根据需求方（也有可能是数据分析师自己）而定，大老板提出的专题分析相对更难、更有水平一些；
四是深层次解释关系和预测未来，这个技术难度和业务理解水平要求相对更高一些。如，影响GMV的关键因子是什么？这里当然不是显而易见的付款用户数和客单价，而是需要探索的隐性因素；再如，预测下一个季度甚至是一年的GMV，以及如何达成？
『柒』 为什么要做大数据分析师
为什么要做大数据分析师？这个最近非常好。
『捌』 怎么做好数据分析师
1、你抄需要有应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的数学知识背景。
2、至少熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门。
3、至少能够用Acess等进行数据库开发；
4、至少掌握一门数学软件：matalab，mathmatics进行新模型的构建。
5、至少掌握一门编程语言；
6，当然还要其他应用领域方面的知识，比如市场营销、经济统计学等，因为这是数据分析的主要应用领域。
『玖』 现在数据分析师前景怎么样
前景应该是非常好的，
数据分析师因其专业技能及量化的数据分析为客户以及所在单位控制决策风险、保证利益最大化而备受各界青睐被视为我国21世纪的黄金职业。《HR管理世界》将项目数据分析师评为七大赚钱行业。《华商报》将项目数据分析师纳入了...