大数据从业者都在干什么？数据分析工作的特点是什么呢？

数据让一切有迹可循，信息化时代的到来，我们每天都在产生数据、创造数据和使用数据，普通人最直观的感受就是技术变化的日新月异，是生活方式的时过境迁。

那么影响了这么多人生活的大数据从业者他们的工作又是怎么样的，是否也像大数据的概念一样神秘莫测呢？

今天我们就从数据分析说起，来说一说数据分析师的工作特点。

第一个问题，数据分析师平时都做什么？

数据分析师日常的工作可以分成两个部分：

一个是定量的调研大数据分析师，例如用户刷卡金额达到多少时提醒办理分期，再比如用户申请信用卡时给多少的额度，一般的大公司会有较为完整的数据体系，因而有比较强烈的动机来分析消费者的日常行为；

另一个是宏观类的分析，例如分析90/00后消费习惯，分析消费者外卖平台的选择情况，部分有统治力的大企业很擅长整合业内资源，也有强烈的动机来完成对于行业的分析研究。

第二个问题，数据分析师的工作体验如何？

数据分析师一般分为初级、中级、高级三个阶段，

初级的工作需要整理Excel表格、写SQL查询数据、用R语言分析数据模型等工作，这部分工作本身是非常耗费精力的，要应对很多繁杂的工作内容，但却是每个数据分析师的必经之路；

中级开始承接一些分析的专题，例如为什么某个品类的销售额下降了，每个季节可能的爆款产品是什么，这个阶段需要你有较好的沟通能力和分析能力，需要让外行也能听得懂你的分析结果；

高级要求能够建立项目，通过某种方式让大家来认可你的工作能力，例如完成一套算法能够有效提升产品销量，不能让数据停留在报告中，而是能够产生真正的收益。

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第三个问题，数据分析师的职业发展路径是怎样的？

数据分析师是一个典型的门槛高、天花板底的职业，入门需要很多的硬技能，比如Excel、SQL、R或者Python语言等，还需要统计学、运筹学等相关知识，但是数据分析师并不是一个可以直接产出价值的岗位，更多的是扮演支撑业务的角色，因此很容易碰到发展的天花板。

数据分析师工作本身的路径很短，作为一种专业能力非常好用，能够帮助你解决很多别人束手无策的商业难题，如果具备了数据分析能力，就能够让你在其他岗位上发展的更好。

第四个问题，数据分析师的困难有哪些？

常见的困难有很多，比如分析所用数据非常零散，无用的信息很多，整理起来非常费劲；

有可能等你把数据整理好了，开始做统计了，领导又会觉得加减乘除太简单了，要求你使用更有深度的方法。

又或者你用模型做出了一份报告领导又会觉得太复杂搞不明白，问你简单的方法；

如果你的结果和大家平时认知的差不多，又会被吐槽做了跟没做一样；

如果你的结果和大家认知结果相差很大，又会被批评与市场常识完全不同。

其实这才是大数据时代的真实面貌，听起来再高大上的职业，总要从普通的事做起，再厉害的技术，也是由这些平淡无奇的事组成的。

（编辑：滁州站长网）

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