数据分析师在企业如何工作

这个问题可以理解为数据分析师是如何为企业提供有效解决方案的。

对于数据分析师来说。所有公司都有数据。他们需要找到一种方法，利用它来分析解决方案，让数据分析提高价值。

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这是一个非常复杂和耗时的过程。这涉及到很多高技术知识。这些公司提供的是一套处理数据摄取、清理、建模和显示的工具。有些人什么都做，有些人只做一部分，这取决于他们想要探索的细分市场。

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这意味着他们确实专攻不同的事情大致分三种，例如：

第一种是会一些基本的Excel，会进行简单的数据处理，数据整理，这类在各个行业都有，比如我曾经待过的互联网广告公司，头衔是数据分析师，但是做的都是一些报表制作，数据处理的工作，最复杂的也就是去从数据里找一些关系出来。这类工作需要和其它技能相结合才有发挥空间。前景可以做行业数据分析，算是一个历史比较久的行业。

第二种就是简单的编程和SQL，这些基本上互联网公司都需要，因为互联网的追踪反馈系统很重要，数据分析师在这里扮演的角色就是一个技术--->管理层之间的角色，略懂技术，但是也可以大概通过数据得出一点儿结论，给决策层做决策做出有价值的建议。这种应算是目前的主流，前景不错。

第三种就是会机器学习，不仅有获取，处理数据的本领，而且可以使用复杂的模型，得出专业的结论，讲真，这种人现在非常稀缺，因为人工智能的大热，现在这方面的人都是可遇不可求的，但是有一点儿需要搞清楚，人工智能和数据分析师是两个概念，只是使用的工具有交叉，数据分析师一般不会用特别复杂的算法，反而讲究的是快速使用模型并反馈。

数据分析师对企业来说确实是非常重要的，尤其是互联网企业，因此无论你是想做行业数据分析，或者是搞搞机器学习，前景都是很好的，起码在大城市，不用担心就业问题。

他们的费用是根据“专业”而定的。例如，针对特定问题的工具通常在整个组织中都有用，因此它们的成本是基于用户的。市场数据分析公司倾向于根据客户的收入和成本结构调整成本结构。移动分析就是一个很好的例子，它的成本通常是基于其客户的月活跃用户数量，因为他们的客户也是基于每个用户来衡量盈利的。

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