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数据分析师分布在不同行业中，专门从事行业数据的搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。数据分析师需要敏锐的数字洞察力，因此，统计、会计、保险、工程经济、金融、数学、计算机等专业的同学对这个行业有明显优势，但其他行业的同学如果对这个职业感兴趣，通过日常学习，掌握一些统计必备技能，亦可以从事此类工作.
主要工作领域：
1、从事投资项目审核审批和招商引资、项目评估、投资决策等工作的政府机构、企业的相关领导以及从业人员。
2、在银行或非银行金融机构、投资管理公司、投资管理顾问公司从事风险投资、产业投资、信贷和投资管理等方面工作的专业从业人员。
3、会计师事务所、资产评估事务所及税务师事务所、律师相关专业人员。
4、学习财务、统计、投资、金融和企业管理等相关专业的在校应届学生。
5、在企事业单位从事市场调查与宣传工作的人士以及具有策划与决策工作职能要求的人士。
6、在不同领域尝试创业以及在投资、金融、资本运营、房地产和企业管理领域发展的各界人士。
数据分析师的工作内容分为四个层面：
1、处理临时需求：解决业务一次性，临时性的数据需求。
2、报表开发：根据业务需要，与开发工程师讨论进行相关报表开发。
3、数据分析与挖掘：与业务同事一起沟通，分析业务问题，提供建议;根据业务需要建立各类挖掘模型。
4、数据产品化：通过数据产品化方式解决结构化业务问题。
数据分析师的基本要求：
1、懂得建立目标
数据分析是为了解决问题而去分析，不是单纯为分析而分析。数据分析是有目的性的。比如：一季度ABC产品的销售情况，是按月份为横坐标建立各部门的图表;各产品线ABC在一季度的销售情况，是按部门为横坐标建立对应的图表。
2、针对不同人群提供不同的结论报告
数据分析要有结论报告，不同的人群报告的侧重点不同。比如管理层，看的是趋势和异常点;营销人员看的是ROI((Return On Investment)产出比率和高用户质量的导入情况;业务人员看的是产品对用户的活跃度等。
3、掌握数据分析工具
如果是互联网数据分析，可以从google GA入门，EXCEL辅助，了解数据分析的基本算法。至于SAS,SPSS这些高级工具不一定需要。
4、不同时期要有不同的KPI(KeyPerformance Indicator,关键绩效指标)
不断的调整目标和发现问题是数据分析精细化的必经过程。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/siza/p/5784186.html
