在互联网公司蓬勃发展，各类传统行业纷纷尝试数字化转型，国家提倡大数据技术创新的背景下，数据分析师岗位的需求数量激增，大家也纷纷讨论起来数据分析师是一个什么样的岗位，对分析师的需求是不是伪需求？
其实数据分析师并没有我们想象中的那么陌生遥远，超市、物流、金融、电商还有房地产都有他们的身影，数据分析师伴随着我们生活的方方面面。
说白了就是，只要有数据的地方就会有数据分析师，
而数据最大的来源就是我们的手机。
我们每时每刻都在产出数据，数据分析师又是如何和这些数据“打交道”的呢？
其实数据分析师的工作内容非常宽泛，当然这些和公司的所在行业、发展现状还有领导的重视程度等等，都有很大关系。
首先是基础的数据统计指标分析工作，即大家喜闻乐见的“表哥(姐)”。提到这部分工作，分析师们是又爱又恨，恨的是感觉没有太大价值，还遍布于日常工作中，想逃离又逃不开；爱的是大部分分析师能力真的止步于此，如果没有这部分工作，可能就要考虑失业的问题了；
进一步是随着业务发展相应的分析工作，包括波动，作弊分析等规律性分析，AB实验分析以及更种专项分析报告，这部分需求对分析师的能力的要求远远大于基础工作，这里涉及统计学种假设检验知识，业务逻辑思维以及对行业的认识和理解。
在之后就是建模工作，建立业务模型，构建指标体系是分析师的核心技能之一，面对业务发展问题，一些相关或者因果关系分析，趋势预测的问题也会比较常见。
由于公司之间发展的不平衡，分析师岗位职责并不是十分清晰的情况下，根据各公司发展程度和组织分工的不同，分析师在日常工作中以上三部份工作的占比天差地别，有些分析师完成基础工作就分身乏力了，有些分析师根本不需要做基础工作，甚至一部分分析师是连SQL都不会写的。所以，在入职分析师的时候，最好问清楚你的工作职责是什么。否则，理想和现实可能有些差别。
数据分析师必须会检索和收集数据，利用数据得出对公司有意义的结论，然后提供更好的决策方案。
数据获取主要有两种方式：内部数据和外部获取。
内部数据又分为两种方式，一种是通过公司的数据库和数据表直接获取；
另一种则是收集数据，你必须要通过整理公司的大量文件，从中收集到你所需要的数据。而外部获取则主要是检索，通过搜索引擎、行业报告还有技术爬取等手段获取到数据。
数据分析师的工作内容取决于他们正在使用的数据类型（销售，社交媒体，库存等）以及具体的客户项目
。
数据分析师为企业带来的洞察力，对于希望了解更多消费者信息或终端用户产品的企业来说，是非常有价值的。
有能力的话，数据分析师应该花费大部分时间来开发可以收集数据的系统，系统可以自动将数据编译为报告，来帮助改善公司的业务水平。
作为数据分析师，你需要参与从建立分析系统到基于收集数据提供见解的所有工作，也需要培训其他人学会使用数据收集系统。
数据分析师分析的数据大部分都是从数据库中提取而来的，写sql不仅能提取到所叙述句，还可以极大程度的提高工作效率。其实部分数据是通过报表等途径获取而来的，但绝大多数数据还是要通过自己写sql语句得来。
对于一些需要深度分析用户行为的数据，使用sql体恤数据的时间可能会占整个数据分析过程的50%。
如果对sql足够熟悉时，就可以使用sql自动化或半自动化地实现日常数据收集，这会使你的工作效率提高一个档次。
简单来说，其实数据分析师主要负责将数字“翻译”成中文。本身数据分析师的工作就是通过数据帮助公司做出更好的业务决策。这就意味着我们知道企业实际运营情况，并制定合理的策略，协助企业来解决实际问题。比如：如何为市场上的材料定价？如何降低运输成本？如何解决公司支付高昂费用的问题？如何确定在周末需要哪些人加班等。
数据分析师的真正职责是通过使收集的数据具有洞察力和易于理解，从而为公司增值，
并为客户提供附加价值，帮助他们为业务做出明智的决策。
说白了，数据分析师和其他工作最终目的是一致的，为公司增值。只不过我们的工具是数据，其他工作则不同。
实际上数据分析师在性质上没什么区别，繁琐的工作量，单一的工作内容。
值得庆幸地是数据分析师门槛低，高回报。
非科班出身也能够胜任，而且在行业内干久了，熟悉自动化处理数据，那时的上升空间就会很大。有转行的宝子，小爱推荐大家尝试一下数据分析师的工作，未来数据分析技能也会成为你办公路上的有效助力！
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