数据分析师，是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并通过分析数据发现业务问题，洞察商业机会点，为运营活动、业务增长及企业发展提供合理建议及参考依据。
日常的工作主要围绕这5个方面展开：
1.数据收集
数据分析师的工作开始于数据的收集。他们需要从各种数据源中获取数据，例如公司内部数据、外部数据、社交媒体数据等。数据源可以是结构化或非结构化的，取决于公司的需求。
2.数据清理
数据分析师需要对数据进行清理，确保数据的准确性和可靠性。这包括处理缺失值、异常值和重复值，以及确保数据格式的一致性。
3.数据分析
数据分析师需要对数据进行分析，以提取有价值的信息。这包括使用统计方法、机器学习算法或数据挖掘技术来发现规律和趋势。他们还需要评估不同数据源之间的差异，并根据需要对数据进行加工和整理。
4.数据可视化
数据分析师需要将数据可视化，以便公司的管理层和决策者能够更好地理解数据。这包括使用图表、报表和图形等方式来展示数据。他们还需要确保数据的可视化结果是清晰和易于理解的。
5.报告撰写
数据分析师需要撰写数据分析报告，以便公司的管理层和决策者能够从中获取有价值的信息。这包括使用各种文档格式，例如Word、Excel、PPT等，来撰写报告。总的来说，数据分析主要是与数据打交道，但数据分析≠分析大数据，所以大家不要对这个职位产生恐惧感，零基础转行数据分析是可行的。要入门的话，3个月的时间也是足够的。
成为数据分析师需要掌握哪些技能
对业务方向的数据分析师而言，掌握工具只是基础，还需要对业务有深入的理解以及较强的数据分析能力。
在工具使用上，数据分析师需要掌握Excel、SQL、PPT、Python等工具。
Excel是日常工作中用到的最多的工具，常用的函数及数据透视表都要学。SQL是数据分析的核心工具，主要学习Select、聚合函数以及条件查询等内容。Python重点掌握Pandas数据结构、Matplotlib库、Pyecharts库及Numpy数组。
关于工具的部分，需要注意不同行业对工具的要求会有差异，比如金融行业会要求SAS等工具。一般情况下Excel、SQL、PPT、Python这4种工具就能搞定大部分数据分析工作。除工具的使用外，数据分析师要了解基本的统计学知识及数据分析方法。
统计学知识：环比、同比、概率分布、变量、抽样等。
数据分析方法：假设检验、回归分析、漏斗分析、多维分析、对比分析等。
针对0基础的小伙伴，建议大家先将精力放在数据分析的思路和训练上，多去看一些商业数据模型和数据分析案例的资料，最终形成自己的分析思路。
千万不要一上来就啃Python，可以先上手Excel+SQL这2个简单的数据分析工具来入门，有SQL基础后再学Python会相对容易些。
