数据分析师，看到这个词，可能不少人还觉得有些生疏，或者认识比较表面，对于数据分析师的印象就是坐在办公室对着电脑噼里啪啦的敲键盘，跟程序员差不多。其实这种认知是错误的，也很过时了，数据分析师目前是一个很时髦且高大上的职业，数据分析师通过获取必要的数据，分析这些数据，然后从数据中发现一些问题提出自己的想法，给公司提供决策，一整个流程下来才是一个数据分析师的基本工作内容。
数据分析师工作的流程简单分为两部分，第一部分就是获取数据，第二部分就是对数据进行处理。那么怎么获得数据呢？首先，我们要知道，获取相关的数据，是数据分析的前提。每个企业，都有自己的一套存储机制。因此，基础的SQL语言是必须的。具备基本SQL基础，再学习下其中细节的语法，基本就可以到很多数据了。当每个需求明确以后，都要根据需要，把相关的数据获取到，做基础数据。
获得了数据以后，才能够进行数据处理工作。获取数据，把数据处理成自己想要的东西，是一个关键点。很多时候，有了数据不是完成，而是分析的开始。数据分析师最重要的工作就是把数据根据需求处理好，只有数据跟需求结合起来，才能发挥数据的价值，看到需求的问题和本质所在。如果连数据都没处理好，何谈从数据中发现问题呢？
就目前而言，大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。所以我们要使用专业的数据分析软件。数据分析工具都有Excel、SPSS、SAS等工具。Excel、SPSS、SAS 这三者对于数据分析师来说并不陌生。但是这三种数据分析工具应对的数据分析的场景并不是相同的，一般来说，SPSS 轻量、易于使用，但功能相对较少，适合常规基本统计分析。而SPSS和SAS作为商业统计软件，提供研究常用的经典统计分析处理。由于SAS 功能丰富而强大，且支持编程扩展其分析能力，适合复杂与高要求的统计性分析。
以上的内容就是小编为大家讲解的数据分析师的工作的具体内容了，大家看到这里明白了吧，数据分析师的工作是比较繁琐的，但是也是比较高大上的。大家在了解数据分析工作的时候可以参考这篇文章，这样可以更好的理解数据分析行业，最后感谢大家的阅读。
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