“数据分析师不就只会分析分析数据嘛！谁不会啊！”
没错，数据分析师就是为了分析数据而生的，但是如果小伙伴们仅仅这样理解这一职业，那就太武断啦！除了会分析数据，数据分析师还要具备哪些技能呢？且听我给你们娓娓道来~
>>什么是数据分析师？
数据分析师是指通过获取、分析和解释数据，在数据中提取有效信息，从而向公司反馈有价值信息的人。几乎所有成功的企业都会聘用数据分析师，数据分析师可以为企业提供竞争性分析以及确定行业的发展趋势。
简而言之，数据分析师通过对数据进行一系列处理，可以将有价值的信息反馈给公司，从而帮助企业立于强者之林。
>>数据分析师是如何开展工作的？
1.确定企业目标
数据分析师的首要任务就是确定企业的具体目标。有了目标，才有前进的方向。在确定目标时，数据分析师需要和IT团队以及管理层领导等一起研讨。因此，我们在探讨最终目标时，要注意交流的方式哦~
2.挖掘数据
挖掘数据是一个通过数学和计算算法构造原始数据，并制定或者识别数据中各种模式的过程，有助于新信息的生成。从公司数据库或者外部获取数据是每个数据分析师的必备技能。
3.清理数据
数据清理是整个数据准备过程的第一步，它是一个分析、识别和纠正原始数据的过程。分析能否在后续又好又快地进行，取决于数据是否足够干净。当然，这一步骤也有可能导致优质数据被我们清理掉。因此，在进行这一步骤时，我们要更加细心。
4.分析数据
终于到了你们都知晓的「分析数据」步骤了。这里的「分析数据」可不是指在“1，3，5，（），9”中分析出规律，得到括号中应该填“7”哦。数据分析师需要通过各种工具和编程语言来分析和解释数据。
（往下看，有惊喜。小编罗列了很多用于分析数据的工具哦~）
5.查明数据的趋势和模式
在复杂的数据集中查找趋势、模式和相关性，会花费数据分析师大量的时间。但是，这也是数据分析师必须要做的。因为，这一步骤可以帮助你了解并预测业务发展的方向，并且，它还会提供业务正确发展的建议。
6.创建清晰的可视化报告
生成可视化报告是一个将原始数据转换为有效信息的过程。可视化报告可以帮助公司监控在线业务，并在数据超出预期范围时加以提醒。数据分析师需要使用高质量的图表和图形，简洁的呈现报告内容。
7.维护数据库和数据系统
数据分析师必须确保以电子的方式存储数据。因此，数据分析师需要具备有关数据库设计、开发的技能，以充分利用数据模型。
>>数据分析师有哪些隐藏任务?
除了按部就班地完成数据分析，数据分析师还需要完成以下隐藏任务：
1.收集隐藏的信息。收集数据中的隐藏的信息，然后针对业务需求进行分析。
2.生成报告。生成的报告会传递给团队的每一个人，团队成员根据报告可以更好地处理企业问题，从而实现业务的高增长。
3.进行市场分析。通过对市场进行分析，我们可以了解竞争对手的优势和劣势。
4.改善业务需求。运用数据分析，可以改善业务并且满足客户的需求。
>>数据分析师的必备技能和必会的工具是哪些？
现在，你是不是对这一职业有了新的认知呢？你也想试试？等等！先别急着投简历，看看这些技能你是否掌握了：
1.R语言。R编程语言是一种用于统计和数据建模的分析工具，它可以在UNIX，Windows和Mac OS等各种平台上编译和运行。
2.Python。Python是一种开源的、面向对象的编程语言，易于阅读、编写和维护。Python提供了各种机器学习和可视化库，例如Scikit-learn，TensorFlow，MatPlotLib，Pandas，Keras等。我们还可以在各种平台上组装它，例如SQL Server、MongoDB数据库或JSON。
3.Tableau Public。这是一款免费软件，它可以连接到任何数据源，例如Excel、公司数据仓库等。数据分析师可以使用它创建可视化报告、地图、仪表板等。
4.QlikView。该工具可以将结果快速传递给最终用户。它还提供数据关联和数据可视化功能，可以将数据压缩到原始大小的近10％。
5.SAS。SAS是一种用于数据处理和分析的编程语言。它非常易于访问，可以分析来自不同来源的数据。
6.Microsoft Excel。Microsoft Excel是数据分析师使用频率最高的工具之一。该工具通常用于处理客户的内部数据，它通过透视表的预览来分析汇总数据的任务。
7.RapidMiner。RapidMiner是一个强大的集成平台，可以和各种数据源（例如，Access、Excel、Microsoft SQL、Tera数据、Oracle和Sybase等）集成。此工具主要用于预测分析，例如，数据挖掘、文本分析、 ML。
8.KNIME(Konstanz Information Miner)。KNIME是一个开源数据分析平台，可帮助数据分析师分析和建模数据。
9.OpenRefine。OpenRefine又称为GoogleRefine，是一款数据清除软件。它可以帮助数据分析师清除凌乱的数据、转换数据以及从网站解析数据。
10.Apache Spark。Apache Spark是一种大型数据处理引擎工具，常用于数据管道和机器学习模型开发中。
成为一名金融数据分析师需要学什么?
其实，想要了解金融数据分析师是需要学什么这一内容，最直接的方式就是搜看一下各大企业招聘金融数据分析师的岗位要求就可以。因此，下面小编就给大家看一下部分企业的招聘信息吧!
(一)金融数据分析师应聘要求：
1、主要协助分析师工作，包括数据整理、分析，行情分析、传达，技术分析、授课。
2、协助部门主管处理部门的日常事务;
3、协助部门部门做销售团队的数据统计及分析;
4、负责部门文化的建设和传播工作;
5、处理上级安排的其他工作。
(二)金融数据分析师应聘职责：
1、负责为客户提供专业的`投资理财、外汇信息分析研究;
2、负责公司外汇业务分析及上市报表管理;
3、负责对外汇行业的信息管理系统进行业务系统分析;
4、负责对外汇进行业务管理和分析，提出优化管理流程的策略或建议;
5、负责跟踪宏观经济发展动态，寻找投资机会;
6、配合销售人员进行市场营销和客户培训。
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