數據分析師，是數據師的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，并通過分析數據發現業務問題，洞察商業機會點，為運營活動、業務增長及企業發展提供合理建議及參考依據。
日常的工作主要圍繞這5個方面展開：
1.數據收集
數據分析師的工作開始于數據的收集。他們需要從各種數據源中獲取數據，例如公司內部數據、外部數據、社交媒體數據等。數據源可以是結構化或非結構化的，取決于公司的需求。
2.數據清理
數據分析師需要對數據進行清理，確保數據的準確性和可靠性。這包括處理缺失值、異常值和重復值，以及確保數據格式的一致性。
3.數據分析
數據分析師需要對數據進行分析，以提取有價值的信息。這包括使用統計方法、機器學習算法或數據挖掘技術來發現規律和趨勢。他們還需要評估不同數據源之間的差異，并根據需要對數據進行加工和整理。
4.數據可視化
數據分析師需要將數據可視化，以便公司的管理層和決策者能夠更好地理解數據。這包括使用圖表、報表和圖形等方式來展示數據。他們還需要確保數據的可視化結果是清晰和易于理解的。
5.報告撰寫
數據分析師需要撰寫數據分析報告，以便公司的管理層和決策者能夠從中獲取有價值的信息。這包括使用各種文檔格式，例如Word、Excel、PPT等，來撰寫報告。總的來說，數據分析主要是與數據打交道，但數據分析≠分析大數據，所以大家不要對這個職位產生恐懼感，零基礎轉行數據分析是可行的。要入門的話，3個月的時間也是足夠的。
成為數據分析師需要掌握哪些技能
對業務方向的數據分析師而言，掌握工具只是基礎，還需要對業務有深入的理解以及較強的數據分析能力。
在工具使用上，數據分析師需要掌握Excel、SQL、PPT、Python等工具。
Excel是日常工作中用到的最多的工具，常用的函數及數據透視表都要學。SQL是數據分析的核心工具，主要學習Select、聚合函數以及條件查詢等內容。Python重點掌握Pandas數據結構、Matplotlib庫、Pyecharts庫及Numpy數組。
關于工具的部分，需要注意不同行業對工具的要求會有差異，比如金融行業會要求SAS等工具。一般情況下Excel、SQL、PPT、Python這4種工具就能搞定大部分數據分析工作。除工具的使用外，數據分析師要了解基本的統計學知識及數據分析方法。
統計學知識：環比、同比、概率分布、變量、抽樣等。
數據分析方法：假設檢驗、回歸分析、漏斗分析、多維分析、對比分析等。
針對0基礎的小伙伴，建議大家先將精力放在數據分析的思路和訓練上，多去看一些商業數據模型和數據分析案例的資料，最終形成自己的分析思路。
千萬不要一上來就啃Python，可以先上手Excel+SQL這2個簡單的數據分析工具來入門，有SQL基礎后再學Python會相對容易些。
