bi数据分析师做什么，数据分析师与大数据分析师所做工作有什么区别？

数据分析是干什么的bi数据分析师做什么？

在企业里收集数据、计算数据、提供数据给其他部门使用的。

数据分析有什么用?

从工作流程的角度看，至少有5类分析经常做：

工作开始前策划型分析：要分析一下哪些事情值得的做工作开始前预测型分析：预测一下目前走势，预计效果工作中的监控型分析：监控指标走势，发现问题工作中的原因型分析：分析问题原因，找到对策工作后的复盘型分析：积累经验，总结教训

那数据分析是什么的？

数据分析大体上分3步：

1：获取数据。通过埋点获取用户行为数据，通过数据同步，打通内部各系统数据。以及做数仓建设，存储数据。

2：计算数据。根据分析要求，提取所需要的数据，计算数据，做表。

3：解释数据。解读数据含义，推导出一些对业务有用的结论。

那么数据分析师主要做以上三点的工作吗？

并不全是，这个在不同企业，情况不一样。如果公司规模大的话，获取数据经常是数据开发组完成的，他们的职位一般是“数据开发工程师”或者“大数据工程师”。解释数据则是运营自己写ppt做解读，留给“数据分析师”的，其实就是中间的计算数据的一步。

有些公司（一般是做电商的），数据是直接从淘宝、天猫、亚马逊等平台导出的，然后基于这些数据做分析。有些公司（一般是传统企业），数据是直接用的大型的BI产品，然后所有人基于BI产品导出数据分析有些公司规模很小，就直接一个小组从数据埋点到数仓到提数全干了。

总之情况五花八门。

数据分析是一个偏综合的岗位

（1）数据清洗：80%的精力在处理清洗数据，包括字段提取、整合归一、规范化。数据在现有的商业环境中才开始逐渐重视，故数据采集整理非常重要，许多公司都在开始重视数据背后的重要价值，故会把历史数据拿出来处理加工。

（2）数据进行初加工：这里包含了数据描述性统计（比如极值，最值，均值，方差，分布），这种初步加工目的是为了大体了解这些数据的基本概况，这是初始业务必须要做的，从这些数据中一定程度上还能能够反映日常业务变况。

（3）探索性分析：有了对数据大体掌握后我们会做一些分析和预测，譬如相关性分析，主成分分析，回归分析，时间序列预测等等

（4）报表制作：这里会涉及到做基本报表，反映日常业务态势包含基本业务总体概况，同环比分析，并去查找业务逻辑数据表现的原因，当然里面会涉及到数据可视化图表（折线图，旋风图，散点图，柱形图）等等，诸多数据分析方法论

（5） 最后数据结论输出，报告撰写。顺便给大家推荐一个公众号““数据分析优学堂””里面有许多内容

答案是肯定的，肯定可以，大专怎么了？别给自己设限。

如果你想去互联网行业，先包装一下自己吧，因为互联网还是挺看重学历的；但是你想去传统行业先做起来的话，也是一条不错的路。

你说你不会编程，完全ok，事实上就算会编程，在实际工作中用到的也不多，真去用python做数据分析的少之又少，会建模，会让业务用起来就行了。

企业为什么需要数据分析师? 试想一个企业内部包含跨部门的庞大数据量，怎样火眼金睛抽取有效数据，并将数据转化为清晰图表，呈现给管理者做决策呢？这时候就需要数据分析师了。

分析师玩转数据库，构建数据仓库，利用BI可视化工具得到全局的数据视图，对往期业绩进行分析，了解企业现在的问题并预测将来的发展，将最终结果呈现给企业的管理者，以辅助决策。

那么分析师需要掌握的技能有哪些？

1 SQL

SQL至关重要，你的SQL query 能力直接决定了你能不能得到一份工作，是的，得到一份工作。因为提升有不同方向，可以是ETL开发，数据仓库开发，可以是reporting等等，但是首先你得通过这行的门槛，那就是SQL。

2 Data Warehouse

DW（数据仓库）使我们的query能力又得到提升，并且保证了数据的安全性。数据仓库里的数据可以按需求排布成不同模型。

3 可视化工具(如FineBI）

以FineBI为例，不仅仅能简单拖拉形成图表，还包括连接多样性的数据源，数据转换清洗功能，建模，发布并分享等功能。

4 Excel

Excel其实做基础的还是很不错的，特别是财务类公司还是用的很多。