分析家数据

数据分析师主要做什么？

1、业务

从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

2、管理

一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

3、分析

指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

4、使用工具

指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

5、设计

懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

扩展资料：

数据分析师?是数据师Datician的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代。目前世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务，建立数据部门，培养数据分析团队。各国政府和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。

参考资料来源：百度百科—数据分析师

数据分析是指用统计分析方法对收集的数据进行分析，提取有用信息和形成结论。

数据分析是一2113个偏综合的岗位

（1）数据清洗：80%的精力在处理清洗数据，包括字段提取、整合归一、规范化。数据在现有的商业环境中才开始逐渐重视，故数据采集整理非常重要，许多公司都在开始重视数据5261背后的重要价值，故会把历史4102数据拿出来处理加工。

（2）数据进行初加工：这里包含了数据描述性统计（比如极值，最值，均值，方差，分布），这种初步加工目的是为了大体了解这些数据的基本概况，这是初始业务必须要做的，从这些数据中一定程度上还能能够反映日常业务变况。

（3）探索性分析：有了对数据大体掌握后我们会做一些1653分析和预测，譬如相关性分析，主成分分析，回归分析，时间序列预测等等

（4）报表制作：这里会涉及到做基本回报表，反映日常业务态势包含基本业务总体概况，同环比分析，并去查找业务逻辑数据表现的原因，当然里面会涉及到数据可视化图表（折线图，旋风图，散点图，柱形图）等等，诸多数据分析方法论

（5）最后数据结论答输出，报告撰写。

1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。最简单的工具如Excel，hihidata，都是需要熟练掌握的。Excel精通的话可能要好几年，hihidata学起来就方便多了，一天就能达到熟练状态。

5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。分析工具里面一般都自带了一些图表样式，如Excel里面的柱形图，饼图等，hihidata里面的仪表盘，雷达图，折线图，地图等等。

【【工具使用】】

【Excel】：普遍适用，既有基础，又有中高级。中级一般用Excel透视表，高级的用ExcelVBA。

【hihidata】：比较小众的数据分析工具。三分钟就可以学会直接上手。无需下载安装，直接在线就可以使用。

【SPSS】：专业统计软件，没有统计功底很难用的。同时包含了数据挖掘等高大功能。

【SAS】：专业统计软件，专业人士用的，不懂编程还是不要碰了。

【MARLAB】：建立统计与数学模型，但是比较难学，很难上手。

【Eview】：比较小众，建立一些经济类的模型还是很有用的。计量经济学中经常用到。

各种BI与报表工具：【FineBI】，【FineReport】等。

数据分来析职位整体上分为两大类：

数据分析师：

-专业能力成长路径：助理数据自分析师－2113数据分析师－资深数据分析师－高级数据分析师

-行政职位晋升路径：数据分析专员－数据分析主管－数据分析经理－数据分析总监

-主要专业技能要求：5261数据4102库知识（SQL）、基本的统计分1653析知识、熟练掌握Excel，了解SPSS/SAS，良好的PPT展示能力。

数据分析工程师：

算法工程师、建模工程师。

主要有以下几个方面的内容：bai

一为产品经理服务，国内产品经理不懂数据分析，而新产品的竞争情报分析、产品敏捷测试等都需要数据分析师帮助完成du，后期产品迭代优化还是需要数据分析师采集用户行为、习惯、评价等数据来完成；

二是为运营服务，产品运营中的用户流量、促销、顾客关系管理等需要数据分析师帮助完成；三是公司数据制定和标准建设、各部门数据打zhi通，数据化管理等工作需要数据分析师完成；

四是数据情报和数据预测为高层服务。

从以上四个方面看商业分dao析能力和业务知识能力就显得尤为重要，这个时候是考验分析师的业务理解能力及通过数据为企业解决实际问题的能力了。比如分析师的分析流程、分析思维、分析技能版、展示说服能力。考虑进这方面专业的公司，或者运气好碰到有经验的权老师带你一段时间，像我运气不错刚进了决明就碰到了老师带我，所以现在基本把这一套搞得很熟练了。

分析家下载历史数据时的复权数据是什么意思？

我知道你要问的意思了

分析软件所2113使用的数据资料都是保存在券商的电脑主机的.这些资料保存有一定的5261期限,时间一4102过就看不了,所以要想以后方便使用,你可以下载1653到你自己的电脑里.

虽然分析软件都有除权复权的选项,但如果数据库里没内有对应的资料,这些选项就没有用.所以在你下载数据时有除容权数据的选项.

在分析股票的时候，如果有送股分红而形成的缺2113口那样就不能看到股价的真实价格，5261经过复权能使股价还原到4102分红送股以前的状态．

分析家里面有向前向后复权的功能，有两种方法

1）是在K线图右侧价格上点1653右键上面有内选项

2）在最左侧点左键里面选择系统工具，点选项设置，在点系统参数容里面有三种复权方法．

如何将分析家中的数据转到get中使用？

advanceget?这个要有点2113波浪理论的基础才好用的。

你说的“股票数据转5261换通”貌似好久没更新4102了，新版分析家数据好像导入不了的。

建议1653到macd论坛问问，那内里高手很多，有人好容像有自己开发的数据接口。

数据分析师每天做什么？

数据分析bai师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。数据分析师需要掌握很多知识，既需要懂技术；还需要懂业务；还要懂一点点管理；更需要懂可视化数据分析（du核心）；还要懂设计和工具！与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师zhi必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。如果说现在有一个工具可以让数据分析师每天就是喝喝茶，dao然后做个汇报，各位是不是会惊掉下巴！确实有可能，随着大数据的深入发展，出现很多数据可视化分析工具，比如“壹看板”就是一个，数据数量庞大？数据类型复杂？数据跨库又跨源？不懂建模？不会代码？没有IT背景回？只会点鼠标还得要分析报表？壹看板，不只是懂你！拖拽式可视化操作你我都可以让数据开口说话，拖拽式报表生成，布局灵活，样式随心；数据筛选、多表联动、异常预警，交互由你；一键生成，多屏互通，实时更新，一劳永逸；数据BI，再也不怕高门槛！答

数据科学家与数据分析师，数据工程师到底有何差别

近些年，互联网公司对数据分析师岗位的需求越来越多，这不是偶然。

过去十多年，中国互联网行业靠着人口红利和流量红利野蛮生长；而随着流量获取成本不断提高、运营效率的不断下降，这种粗放的经营模式已经不再可行。互联网企业迫切需要通过数据分析来实现精细化运营，降低成本、提高效率；而这对数据分析师也提出了更高的要求。

本文将和大家分享数据分析师的演变、数据分析价值体系、数据分析师必备的四大能力、七大常用思路以及实战分析案例。

一、数据分析师的前世今生

在介绍数据分析师之前，我们先来看一下这几个历史人物，看看他们都跟数据分析师有着怎样的渊源？

历史上大名鼎鼎的“分析师”

上面展示的六个历史人物（从左往右，从上往下）分别是：张良、管仲、萧何、孙斌、鬼谷子和诸葛亮。他们是历史上大名鼎鼎的谋士，有的还做过丞相。他们博览群书、眼光独到，通过对大量史实进行总结发现了很多规律，并且在实践中成功预测了很多事件。他们通过“历史统计——总结分析——预测未来”的实践为自己的组织创造了绝大的价值，而这就是“数据分析师”的前身。

那么现在，数据分析师需要哪些必备技能，如何成为一名优秀的数据分析师呢？

二、数据分析师的价值金字塔

一个完整的企业数据分析体系涉及到多个环节：采集、清理、转化、存储、可视化、分析决策等等。其中，不同环节工作内容不一样，消耗的时间和产生的价值也相差甚远。

数据分析价值金字塔

互联网企业数据分析体系中至少有三方面的数据：用户行为数据、交易订单数据和CRM数据。工程师把不同来源的数据采集好，然后通过清理、转化等环节统一到数据平台上；再由专门的数据工程师从数据平台上提出数据。这些工作占用了整个环节90%的时间，然而产生的价值却只占10%。

这个金字塔再往上数据分析就和业务实际紧密结合，以报表、可视化等方式支持企业的业务决策，涵盖产品、运营、市场、销售、客户支持各个一线部门。这个部分占用了整个环节才10%的时间，但是却能产生90%的价值。

一个优秀的商务数据分析师应该以价值为导向，紧密结合产品、运营、销售、客户支持等实践，支持各条业务线发现问题、解决问题并创造更多的价值。

三、数据分析师必备的四大能力

数据分析师必备的四大技能

1.全局观

某日，产品经理跑过来问我：Hi，能不能帮我看一下昨天产品新功能发送的数据？谢谢！条件反射我会说：好，我马上给你！不过我还是礼貌性地问了一句：为什么需要这数据呢？产品经理回复道：哦，昨天新功能上线了，我想看看效果。知道了产品经理的目的，我就可以针对性地进行数据提取和分析，分析的结果和建议也就更加具有可操作性。

很多时候，数据分析师不能就数说数，陷入各种报表中不能自拔。一个优秀的数据分析师应该具有全局观，碰到分析需求的时候退一步多问个为什么，更好地了解问题背景和分析目标。

2.专业度

某企业的数据科学家针对用户流失情形进行建模预测，最终得到的用户流失模型预测准确率高达90%多。准确率如此之高，让商务分析师都不敢相信。经过检验，发现数据科学家的模型中有一个自变量是“用户是否点击取消按钮”。而点击了“取消”按钮是用户流失的重要征兆，做过这个动作的用户基本上都会流失，用这个自变量来预测流失没有任何业务意义和可操作性。

数据分析师要在所在行业（例如电商、O2O、社交、媒体、SaaS、互金等等）展示她/他的专业度，熟悉自己行业的业务流程和数据背后的意义，避免上面的数据笑话。

3.想象力

商业环境的变化越来越快、越来越复杂，一组商业数据的背后涉及到的影响因素是常人难以想象的。数据分析师应该在工作经验的基础上发挥想象力，大胆创新和假设。

4.信任度

以销售岗位为例，一个销售人员首先要和用户建立起信任；如果用户不信任你的话，那他也很难信任或者购买你的产品。同理，数据分析师要和各部门同事建立良好的人际关系，形成一定的信任。各个部门的同事信任你了，他们才可能更容易接受你的分析结论和建议；否则事倍功半。

四、数据分析常见的七种思路

1.简单趋势

通过实时访问趋势了解产品使用情况，便于产品迅速迭代。访问用户量、访问来源、访问用户行为三大指标对于趋势分析具有重要意义。

分钟级别的实时走势

以星期为周期的趋势对比

2.多维分解

数据分析师可以根据分析需要，从多维度对指标进行分解。例如浏览器类型、操作系统类型、访问来源、广告来源、地区、网站/手机应用、设备品牌、APP版本等等维度。

多维度分析访问用户的属性

3.转化漏斗

按照已知的转化路径，借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。常见的转化情境有注册转化分析、购买转化分析等。

漏斗分析展示注册每一步的流失率

4.用户分群

在精细化分析中，常常需要对有某个特定行为的用户群组进行分析和比对；数据分析师需要将多维度和多指标作为分群条件，有针对性地优化产品，提升用户体验。

5.细查路径

数据分析师可以观察用户的行为轨迹，探索用户与产品的交互过程；进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。

通过细查路径分析用户的行为规律

6.留存分析

留存分析是探索用户行为与回访之间的关联。一般我们讲的留存率，是指“新增用户”在一段时间内“回访网站/app”的比例。数据分析师通过分析不同用户群组的留存差异、使用过不同功能用户的留存差异来找到产品的增长点。

留存分析发现“创建图表”的用户留存度更高

7.A/B测试

A/B测试就是同时进行多个方案并行测试，但是每个方案仅有一个变量不同；然后以某种规则（例如用户体验、数据指标等）优胜略汰选择最优的方案。数据分析师需要在这个过程中选择合理的分组样本、监测数据指标、事后数据分析和不同方案评估。

五、数据分析实战案例

某社交平台推出付费高级功能，并且以EDM（EmailDirectMarketing，电子邮件营销）的形式向目标用户推送，用户可以直接点击邮件中的链接完成注册。该渠道的注册转化率一直在10%-20%之间；但是8月下旬开始注册转化率急剧下降，甚至不到5%。

如果你是该公司的数据分析师，你会如何分析这个问题呢？换言之，哪些因素可能造成EDM转化率骤降？

一个优秀的数据分析师应该具有全局观和专业度，从业务实际出发，综合各个方面的可能性。因此，EDM注册转化率骤降的可能性罗列如下：

1.技术原因：ETL延迟或者故障，造成前端注册数据缺失，注册转化率急剧下降；

2.外部因素：该时间节点是否有节假日，其他部门近期是否有向用户发送推广邮件，这些因素可能稀释用户的注意力；

3.内部因素：邮件的文案、设计是否有改变；邮件的到达率、打开率、点击率是否正常；邮件的注册流是否顺畅。

经过逐一排查，数据分析师将原因锁定在注册流程上：产品经理在注册环节添加了绑定信用卡的内容，导致用户的注册提交意愿大幅度下降，转化率暴跌。

一个看似简单的转化率分析问题，它的背后是数据分析师各方面能力的体现。首先是技术层面，对ETL（数据抽取－转换－载入）的理解和认识；其实是全局观，对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解；最后是专业度，对EDM业务的流程、设计等了如指掌。

练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功，而是在实践中不断成长和升华。一个优秀的数据分析师应该以价值为导向，放眼全局、立足业务、与人为善，用数据来驱动增长。

数据分析师主要工作就是通过数据去解决企业实际遇到的问题，包括根2113据数据分析的原因和结果推理以及预测未来进行制定方案、5261对调研搜集到的各种产品数据的整理、对资料进行分类和汇总等等

发展前景很好，毕竟数据分析这一行在国内才刚刚起步，很多企业都需要这方面的人才，是很有潜力的，这一行偏商科，技术辅助。4102真正的大牛不是数据1653分析工具技术，而是用数据帮助企业在产品、价格、促销、顾客、流量、财务、广告、流程、工艺等方面进行价值提升的人。像我本人就是自学的数据分析师然后毕业后去了决明工作，现回在基本实现了财务自由，但想成为大数据分析师的话，答需要日积月累坚持沉淀下去，相信你总有一天也能达到这个层次。

商业分析师与数据分析师有什么不同？

商业分析师抄：

一般来说，商业分析师都需要有一定的MBA背景，对市场、上下游、商业有强烈的洞察力，具备系统的资料收集、市场研究、整理能力，及良好的文字处理能力，具备较强的逻辑思维能力，敏锐的观察能力和独立袭分析能力。很多商业分析师是需要独立完成一份行业分析报告，站在整个行业的角度，去看待本公司、所有竞品公司、上下游的各种关系bai与优劣势。

需要懂得各类的策略模型与方法论：如SCP、RFM、波士顿矩阵、金字塔原理、5W2H、MECE分析du、SWOT分析等等

数据分析师：

数据分析师更偏向针对某个公司产品，进行分析建模，驱动增长。

需要有较强的落地能力，与各业务部门的配合的沟通能力。

需要懂得统计学相zhi关知识，寻找大数据中隐藏的用户行为规律，掌握基本统计模型及统计学知识：回归分析、聚类分析、时间序列、多元统计，贝叶斯等，如果在互联网研究产品的话需要了解：漏斗分析、产品转化dao等