随着社会的快速数字化以及各类电子设备的广泛采用，数据量呈指数级增长。这一趋势在可预见的将来没有放缓迹象，反而相反：随着物联网和 5G 基础设施的部署，数据生成速度很可能进一步提升。
在此背景下，企业迫切需要数据专业人才，既能构建稳健可靠的数据基础设施，又能分析海量数据以支持业务决策。
在众多数据岗位中，数据分析师非常受欢迎且薪酬优渥。根据《福布斯》报道，数据分析师的就业市场正在蓬勃发展，这些紧缺型人才的前景一片光明。
那么，数据分析师究竟做什么？本文将探讨这一角色，并解释为何他们迅速成为各数据团队的必备人选。在其他文章中，我们分别介绍了如何成为数据分析师以及如何准备数据分析师面试问题。
什么是数据分析师？
一般而言，数据分析师负责收集、准备并分析数据，从中提炼有意义的洞见。
数据分析师的一天会涉及多种职责：从开发数据收集系统、使用编程语言进行数据清洗与分析，到制作报告并将洞见传达给相关方。
鉴于其职责多样，描述数据分析师时常会使用其他职位名称，包括：
- 业务分析师
- 商业智能分析师
- 市场情报顾问
- 运筹分析师
- 竞争情报分析师
- 数据战略师
无论职位名称如何，几乎所有行业的企业都能从数据分析师的工作中受益，从医疗、营销到物流与生物领域。这正是数据分析师需求激增的主要原因之一。
数据分析师 vs 数据科学家
许多有志于从事数据工作的新人常会混淆数据分析师与数据科学家的区别。两者之间并没有泾渭分明的界线——在某些公司，数据分析师与数据科学家可能承担相同的任务——但在工作性质和数据运用的专业深度方面也存在重要差异。
在工作性质上，数据分析师更偏探索性与描述性；相比之下，数据科学家则更偏实验性。
数据分析师更侧重在大规模（结构化）数据中发现模式，制作可视化与报告，并传达洞见。
另一方面，数据科学家通常通过预测分析领域的技术来应对未知，这通常涉及开发数据模型和机器学习算法，以对未来进行预测。
在所需专业水平方面，数据科学家有时被视为更技术化的数据分析师。总体而言，数据科学家应更精通高级编程与计算工具。此外，由于数据科学家要开发数据模型与机器学习算法，他们需要具备扎实的数学与统计背景。
下表展示了数据分析师与数据科学家的主要区别：
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技能对比指南
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技能领域
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数据分析师
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数据科学家
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|
数据工程
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低
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中
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数据探索
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高
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高
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|
数据可视化
|
高
|
中
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|
工具与编程语言
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中
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高
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|
数据建模与算法
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低
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高
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|
业务领域知识
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高
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高
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软件工程
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低
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中
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|
沟通与呈现
|
高
|
高
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数据分析师的工作内容是什么？
尽管职位名称众多，数据分析师的主要职责一般可归纳为以下项目生命周期不同阶段的相关任务：
来源：DataCamp
下面我们将更详细地说明数据分析师在这一过程中会做些什么：
数据提取
数据分析师常参与数据收集任务。然而，数据科学家会处理结构化与非结构化数据，因而需要更多且更复杂的收集技术；而数据分析师主要处理结构化数据，通常存储在公司自有的关系型数据库中。
数据准备
收集到的数据往往包含重复、错误、极值和其他异常。要将原始数据转化为可供分析的数据，必须经过清洗流程。数据分析师会花费大量时间进行预处理和汇总，以发现并修正错误。您可以通过我们的在线课程进一步了解数据准备流程。
数据探索
数据清洗完成后，就进入探索阶段。在此阶段，数据分析师会在数据中寻找趋势和模式，以帮助回答具体的业务问题。此过程可使用各类工具，我们的SQL 探索性数据分析课程对此有所展示。
数据可视化与报告
传达分析结果是数据分析师工作中的关键一环。这通常通过创建数据可视化，并将其整合进仪表板与管理报告，同时配以说明，分享给最终相关方。自助式商业智能工具，如Tableau和Power BI，常用于此目的。
数据分析师需要哪些技能？
数据分析师是多面而灵活的专业人士。鉴于其职责性质，他们需要兼备技术技能与领导力技能。您可以在我们的完整文章中进一步阅读如何成为数据分析师，下面则重点列出您需要掌握的一些知识。
从技术技能开始，我们可以重点强调以下几方面：
编程
数据分析师在项目生命周期的各个环节经常使用编程语言。数据科学中最常用的两种语言是 Python 和 R。
这些广受欢迎的语言使数据分析师能够处理大型数据集，并应用各类数据技术以发现相关的模式与趋势。
如果您想从这两种语言之一入门，请查看Python与R课程。
数据库管理
数据分析师处理的大多数数据集都存储在关系型数据库中。结构化查询语言（SQL）是业内与关系型数据库进行通信与操作的标准编程语言。每位有志成为数据分析师的人都应将 SQL 纳入其工具箱。
数据可视化
以引人入胜且富有洞见的方式呈现结果，对于将数据转化为可执行决策至关重要。数据可视化就是将数据嵌入图表等视觉呈现中的艺术。
有许多工具可帮助数据分析师创建精美的可视化，包括 Python 的matplotlib库，R 的ggplot2库，以及Tableau与Power BI等商业智能软件。
统计与数学
尽管数据分析师不直接处理复杂的机器学习算法，但仍需要扎实掌握统计与数学。这些知识对于理解可用的数据技术、判断解决特定问题的最佳工具与方法至关重要。同样地，在向技术受众呈现数据结果时，这一背景也很关键。
至于领导力技能，一些必备项包括：
商业敏锐度
如果不了解您所处理的数据，您的数据分析工作就难以产生影响。除了技术与编码能力外，数据分析师还应具备一定程度的业务领域专长，理解自己在做什么。
在您所从事的行业或领域（无论是金融、医疗、营销还是其他）培养商业敏锐度，有助于理解数据并进行更优的分析。这也是为什么不论背景如何，数据科学对所有人都敞开大门的原因之一。
沟通能力
我们已提到，沟通与呈现洞见是数据分析师工作的重要组成部分。
要产生更大影响，您的洞见必须被公司内不同部门与相关方清晰理解。这就是为什么出色的书面与口头表达能力对数据分析师而言是重要资产。这也包括学习创新的沟通方法与框架，例如数据讲故事。
问题解决
每一次数据分析都始于一个问题。数据分析师应对数据保持好奇与求索精神。在明确业务问题后，数据分析师需要善于巧思，找到最合适的数据技术来回答这些问题。这使数据分析既具挑战，又充满乐趣与成就感。
阅读我们的数据分析师核心技能指南，获取更详细的内容。
数据分析师使用哪些工具？
数据分析师依赖多种工具来提升工作的准确性与效率。数据与机器学习工具版图正快速演进，不断有新工具涌现来处理特定任务。
不可能掌握所有工具，但在数据分析师岗位上，您应保持开放态度，按需学习新工具。
尽管如此，仍有一些工具几乎是所有数据分析师都会使用的。如果您考虑开始数据分析师职业生涯，学习这些工具是很好的起点。
数据分析师薪资预期
数据分析师是炙手可热的专业人才。企业间为争夺数据分析师而展开的更激烈竞争，带来了更高的薪酬以吸引人才。
正如我们在数据科学薪资文章中所述，美国的平均薪资为 7 万美元，区间为 4.6 万至 10.6 万美元，具体取决于资历、地区等多种因素。
数据分析师在线课程
现在您已了解数据分析师的工作内容，开启这一职业有多种方式。不存在绝对最优的单一路径，一切取决于您的个人情况。您应思考愿意投入多少时间与金钱，以及哪种教育形式更契合您的生活方式。
在成为数据分析师的多种路径中，在线课程是很好的起点：灵活且成本适中。DataCamp 提供大量与数据分析相关的课程，从入门到专家级，帮助您以易于理解的方式学习数据分析基础。下面我们介绍三条成为数据分析师的学习路径：
该路径从用于数据分析的 Python 编程语言基础入手。掌握基础后，您将深入学习数据整形与数据可视化技术。
您还将学习如何从网页、数据库和 JSON 文件等不同来源获取数据。最后，本路径将概述探索性数据分析技术，并提升学习者对关系型数据库与 SQL 概念的理解。
该路径聚焦使用 R 编程语言的数据分析师所需的核心技能。内容全面，涵盖最常用的 R 包，如 tidyverse、ggplot 和 dplyr。
与 Python 路径类似，本课程有助于建立对数据来源、数据处理与可视化等数据分析师技能的中级理解。
此职业路径帮助学习者深入理解 SQL Server、关系型数据库的概念、其设计以及性能优化。
结论
那么，数据分析师是做什么的？正如我们所见，他们负责数据的提取、准备、探索与可视化。在这些任务中，需要掌握众多技能；几乎所有行业的公司都在寻找能够驾驭数据、做出更优决策的数据专业人才。
如果您考虑进入数据科学领域，数据分析师或许是最易入门的角色，因为与数据科学家相比，它并不要求极为扎实的数学与高级计算背景。听起来很有吸引力，对吗？
现在就开始您的学习之旅吧。当您准备就绪，凭借我们的数据分析师认证来证明您的专业能力，在众多候选人中脱颖而出。
随着社会的快速数字化以及各类电子设备的广泛采用，数据量呈指数级增长。这一趋势在可预见的将来没有放缓迹象，反而相反：随着物联网和 5G 基础设施的部署，数据生成速度很可能进一步提升。
在此背景下，企业迫切需要数据专业人才，既能构建稳健可靠的数据基础设施，又能分析海量数据以支持业务决策。
在众多数据岗位中，数据分析师非常受欢迎且薪酬优渥。根据《福布斯》报道，数据分析师的就业市场正在蓬勃发展，这些紧缺型人才的前景一片光明。
那么，数据分析师究竟做什么？本文将探讨这一角色，并解释为何他们迅速成为各数据团队的必备人选。在其他文章中，我们分别介绍了如何成为数据分析师以及如何准备数据分析师面试问题。
什么是数据分析师？
一般而言，数据分析师负责收集、准备并分析数据，从中提炼有意义的洞见。
数据分析师的一天会涉及多种职责：从开发数据收集系统、使用编程语言进行数据清洗与分析，到制作报告并将洞见传达给相关方。
鉴于其职责多样，描述数据分析师时常会使用其他职位名称，包括：
无论职位名称如何，几乎所有行业的企业都能从数据分析师的工作中受益，从医疗、营销到物流与生物领域。这正是数据分析师需求激增的主要原因之一。
数据分析师 vs 数据科学家
许多有志于从事数据工作的新人常会混淆数据分析师与数据科学家的区别。两者之间并没有泾渭分明的界线——在某些公司，数据分析师与数据科学家可能承担相同的任务——但在工作性质和数据运用的专业深度方面也存在重要差异。
在工作性质上，数据分析师更偏探索性与描述性；相比之下，数据科学家则更偏实验性。
数据分析师更侧重在大规模（结构化）数据中发现模式，制作可视化与报告，并传达洞见。
另一方面，数据科学家通常通过预测分析领域的技术来应对未知，这通常涉及开发数据模型和机器学习算法，以对未来进行预测。
在所需专业水平方面，数据科学家有时被视为更技术化的数据分析师。总体而言，数据科学家应更精通高级编程与计算工具。此外，由于数据科学家要开发数据模型与机器学习算法，他们需要具备扎实的数学与统计背景。
下表展示了数据分析师与数据科学家的主要区别：
技能对比指南
技能领域
数据分析师
数据科学家
数据工程
低
中
数据探索
高
高
数据可视化
高
中
工具与编程语言
中
高
数据建模与算法
低
高
业务领域知识
高
高
软件工程
低
中
沟通与呈现
高
高
数据分析师的工作内容是什么？
尽管职位名称众多，数据分析师的主要职责一般可归纳为以下项目生命周期不同阶段的相关任务：
来源：DataCamp
下面我们将更详细地说明数据分析师在这一过程中会做些什么：
数据提取
数据分析师常参与数据收集任务。然而，数据科学家会处理结构化与非结构化数据，因而需要更多且更复杂的收集技术；而数据分析师主要处理结构化数据，通常存储在公司自有的关系型数据库中。
数据准备
收集到的数据往往包含重复、错误、极值和其他异常。要将原始数据转化为可供分析的数据，必须经过清洗流程。数据分析师会花费大量时间进行预处理和汇总，以发现并修正错误。您可以通过我们的在线课程进一步了解数据准备流程。
数据探索
数据清洗完成后，就进入探索阶段。在此阶段，数据分析师会在数据中寻找趋势和模式，以帮助回答具体的业务问题。此过程可使用各类工具，我们的SQL 探索性数据分析课程对此有所展示。
数据可视化与报告
传达分析结果是数据分析师工作中的关键一环。这通常通过创建数据可视化，并将其整合进仪表板与管理报告，同时配以说明，分享给最终相关方。自助式商业智能工具，如Tableau和Power BI，常用于此目的。
数据分析师需要哪些技能？
数据分析师是多面而灵活的专业人士。鉴于其职责性质，他们需要兼备技术技能与领导力技能。您可以在我们的完整文章中进一步阅读如何成为数据分析师，下面则重点列出您需要掌握的一些知识。
从技术技能开始，我们可以重点强调以下几方面：
编程
数据分析师在项目生命周期的各个环节经常使用编程语言。数据科学中最常用的两种语言是 Python 和 R。
这些广受欢迎的语言使数据分析师能够处理大型数据集，并应用各类数据技术以发现相关的模式与趋势。
如果您想从这两种语言之一入门，请查看Python与R课程。
数据库管理
数据分析师处理的大多数数据集都存储在关系型数据库中。结构化查询语言（SQL）是业内与关系型数据库进行通信与操作的标准编程语言。每位有志成为数据分析师的人都应将 SQL 纳入其工具箱。
数据可视化
以引人入胜且富有洞见的方式呈现结果，对于将数据转化为可执行决策至关重要。数据可视化就是将数据嵌入图表等视觉呈现中的艺术。
有许多工具可帮助数据分析师创建精美的可视化，包括 Python 的matplotlib库，R 的ggplot2库，以及Tableau与Power BI等商业智能软件。
统计与数学
尽管数据分析师不直接处理复杂的机器学习算法，但仍需要扎实掌握统计与数学。这些知识对于理解可用的数据技术、判断解决特定问题的最佳工具与方法至关重要。同样地，在向技术受众呈现数据结果时，这一背景也很关键。
至于领导力技能，一些必备项包括：
商业敏锐度
如果不了解您所处理的数据，您的数据分析工作就难以产生影响。除了技术与编码能力外，数据分析师还应具备一定程度的业务领域专长，理解自己在做什么。
在您所从事的行业或领域（无论是金融、医疗、营销还是其他）培养商业敏锐度，有助于理解数据并进行更优的分析。这也是为什么不论背景如何，数据科学对所有人都敞开大门的原因之一。
沟通能力
我们已提到，沟通与呈现洞见是数据分析师工作的重要组成部分。
要产生更大影响，您的洞见必须被公司内不同部门与相关方清晰理解。这就是为什么出色的书面与口头表达能力对数据分析师而言是重要资产。这也包括学习创新的沟通方法与框架，例如数据讲故事。
问题解决
每一次数据分析都始于一个问题。数据分析师应对数据保持好奇与求索精神。在明确业务问题后，数据分析师需要善于巧思，找到最合适的数据技术来回答这些问题。这使数据分析既具挑战，又充满乐趣与成就感。
阅读我们的数据分析师核心技能指南，获取更详细的内容。
数据分析师使用哪些工具？
数据分析师依赖多种工具来提升工作的准确性与效率。数据与机器学习工具版图正快速演进，不断有新工具涌现来处理特定任务。
不可能掌握所有工具，但在数据分析师岗位上，您应保持开放态度，按需学习新工具。
尽管如此，仍有一些工具几乎是所有数据分析师都会使用的。如果您考虑开始数据分析师职业生涯，学习这些工具是很好的起点。
数据分析师薪资预期
数据分析师是炙手可热的专业人才。企业间为争夺数据分析师而展开的更激烈竞争，带来了更高的薪酬以吸引人才。
正如我们在数据科学薪资文章中所述，美国的平均薪资为 7 万美元，区间为 4.6 万至 10.6 万美元，具体取决于资历、地区等多种因素。
数据分析师在线课程
现在您已了解数据分析师的工作内容，开启这一职业有多种方式。不存在绝对最优的单一路径，一切取决于您的个人情况。您应思考愿意投入多少时间与金钱，以及哪种教育形式更契合您的生活方式。
在成为数据分析师的多种路径中，在线课程是很好的起点：灵活且成本适中。DataCamp 提供大量与数据分析相关的课程，从入门到专家级，帮助您以易于理解的方式学习数据分析基础。下面我们介绍三条成为数据分析师的学习路径：
Python 数据分析师（课程内容：62 小时）
该路径从用于数据分析的 Python 编程语言基础入手。掌握基础后，您将深入学习数据整形与数据可视化技术。
您还将学习如何从网页、数据库和 JSON 文件等不同来源获取数据。最后，本路径将概述探索性数据分析技术，并提升学习者对关系型数据库与 SQL 概念的理解。
R 数据分析师（课程内容：77 小时）
该路径聚焦使用 R 编程语言的数据分析师所需的核心技能。内容全面，涵盖最常用的 R 包，如 tidyverse、ggplot 和 dplyr。
与 Python 路径类似，本课程有助于建立对数据来源、数据处理与可视化等数据分析师技能的中级理解。
SQL 数据分析师（课程内容：41 小时）
此职业路径帮助学习者深入理解 SQL Server、关系型数据库的概念、其设计以及性能优化。
结论
那么，数据分析师是做什么的？正如我们所见，他们负责数据的提取、准备、探索与可视化。在这些任务中，需要掌握众多技能；几乎所有行业的公司都在寻找能够驾驭数据、做出更优决策的数据专业人才。
如果您考虑进入数据科学领域，数据分析师或许是最易入门的角色，因为与数据科学家相比，它并不要求极为扎实的数学与高级计算背景。听起来很有吸引力，对吗？
现在就开始您的学习之旅吧。当您准备就绪，凭借我们的数据分析师认证来证明您的专业能力，在众多候选人中脱颖而出。