数据分析师的日常工作内容是啥？

Posted 2023-05-10

数据分析是指用统计分析方法对收集的数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结并指导实际工作和生活。

（1）获取数据

获取相关的数据，是数据分析的前提。

（2）数据处理

获取数据，把数据处理成自己想要的东西。

（3）形成报告

把数据分析的结果可视化，展现出来。

参考技术A 数据分析师这个职位，不同的公司，不同的行业，对于它的理解和工作内容都有所不同。在有些传统行业，数据分析师工作重点是做行业报告等；在阿里巴巴等大型互联网公司，职位区分比较明确，数据分析师大部分时间只做产品和运营的分析工作，至于基础数据处理、搭建数据产品等等不涉及;在创业公司等相对小型公司，数据分析师要干的活可能要不仅仅是产品和运营分析，基础数据采集和处理，数据产品搭建都属于数据分析师的工作范围。
明确了数据分析师的工作范围，大概也就清楚了每天要做些什么，比如：
产品和运营的数据提供(正常分析师工作)
基础数据采集和处理(类似ETL工作)
数据产品的思考和搭建(类似数据产品经理工作)
数据价值的挖掘(类似数据挖掘工程师工作)
本回答被提问者采纳 参考技术B

大数据工程师工作内容取决于你工作在数据流的哪一个环节。

从数据上游到数据下游，大致可以分为：

数据采集 -> 数据清洗 -> 数据存储 -> 数据分析统计 -> 数据可视化 等几个方面

工作内容当然就是使用工具组件(Spark、Flume、Kafka等)或者代码(Java、Scala等)来实现上面几个方面的功能。

具体说说吧，

数据采集：

业务系统的埋点代码时刻会产生一些分散的原始日志，可以用Flume监控接收这些分散的日志，实现分散日志的聚合，即采集。

数据清洗：

原始的日志，数据是千奇百怪的

一些字段可能会有异常取值，即脏数据。为了保证数据下游的"数据分析统计"能拿到比较高质量的数据，需要对这些记录进行过滤或者字段数据回填。

一些日志的字段信息可能是多余的，下游不需要使用到这些字段做分析，同时也为了节省存储开销，需要删除这些多余的字段信息。

一些日志的字段信息可能包含用户敏感信息，需要做脱敏处理。如用户姓名只保留姓，名字用'*'字符替换。

数据存储：

清洗后的数据可以落地入到数据仓库(Hive)，供下游做离线分析。如果下游的"数据分析统计"对实时性要求比较高，则可以把日志记录入到kafka。

数据分析统计：

数据分析是数据流的下游，消费来自上游的数据。其实就是从日志记录里头统计出各种各样的报表数据，简单的报表统计可以用sql在kylin或者hive统计，复杂的报表就需要在代码层面用Spark、Storm做统计分析。一些公司好像会有个叫BI的岗位是专门做这一块的。

数据可视化：

用数据表格、数据图等直观的形式展示上游"数据分析统计"的数据。一般公司的某些决策会参考这些图表里头的数据~

当然，大数据平台(如CDH、FusionInsight等)搭建与维护，也可能是大数据工程师工作内容的一部分喔~

希望对您有所帮助！~

参考技术C 一般而言，数据分析师将检索和收集数据，组织数据并使用它来得出有意义的结论。“数据分析师的工作取决于他们正在使用的数据类型（如销售、社交媒体、库存等）以及具体的客户项目而异。

分析师可以参与分析过程任何部分的工作内容。作为一名数据分析师，可以参与从建立分析系统到基于收集数据提供见解的所有工作，甚至可能在数据收集系统中培训其他人。

常见的数据分析师工作职责：

1、制作报告

作为一名分析师，需要花了大量时间来制作内部报告和对外客户报告。这些报告为管理层提供趋势以及公司需要改进见解。

编写报告并不是将数字汇总发送给领导那么简单。数据分析师需要了解如何用数据创建叙述，为了保持价值，数据分析报告要一目了然，简单易懂的方式展现答案和见解，因为决策者或者上级领导不一定也是数据分析师。

2、发现重点

“成功的数据分析师了解如何用数据创建叙述。”为了生成那些有意义的报告，数据分析师首先必须能够看到数据中的重要部分和模式。定期递增报告（例如每周，每月或每季度）很重要，因为它有助于分析师注意到重要的部分是什么。

3、收集数据并设置基础设施

也许分析师工作中最技术性的方面是收集数据本身。但通常这也意味着数据分析师要与网络开发人员合作并优化数据收集。

挖掘数据是数据分析师的基本工作职责之一，简化数据收集同样也数据分析师的关键。因此分析人员需要一些专门的软件和工具来帮助完成工作任务。

想要了解更多关于数据挖掘工程师的信息可以咨询一下CDA认证机构，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。 参考技术D 数据分析的日常工作：沟通、监控、分析、建议。

spss输出最多的五个选项是啥

spss数据分析的五种方法： 1、线性模型；点击分析，一般线性模型，单变量，设置因变量和固定因子，点击确定即可。 2、图表分析。 3、回归分析，点击分析，打开回归，设置自变量和因变量数据，点击确定即可。 4、直方图分析。 5、统计分析。 SPSS（Statistical Product and Service Solutions），是一款“统计产品与服务解决方案”软件。 软件产品特点： 操作简便： 界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。 编程方便： 具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。 对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。 功能强大： 具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。 SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。 数据接口 能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件，Excel的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt及html格式的文件。 模块组合： SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。 针对性强： SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。

spss多组显著性差异分析步骤是什么？

在进行独立样本T检验之前，要先对数据进行正态性检验。满足正态性才能进一步分析，不满足可以采用数据转化或非参数秩和检验。 等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。虚拟变量abcd四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。 t检验 适用于计量资料、正态分布、方差具有齐性的两组间小样本比较，检验两个处理平均数的差异是否显著。 spss提供的T检验有3种形式，分别是单样本T检验（One-Sample T Test），独立样本T检验(Independent-Sample T Teat)和成对样本T检验(Paired-Sample T Test）。 以上内容参考：百度百科-差异显著性检验

spss多组显著性差异分析步骤有哪些？

1、首先打开SPSS 23.0版软件，找到要编辑的数据，可以从下图中找到方框。 2、在接下来的过程中需要在上方菜单栏中找到分析菜单，将鼠标移动到一般线性模型，然后选择单个变量，单击鼠标左键选择。 3、可以看到界面中的红色框。在单变量对话框中，将变量分别移动到因变量和协变量。在这里，将高度移动到因变量，将药物移动到协变量。 4、单击右侧菜单中的选项，将鼠标移动到单变量选项，选择参数估计值，并将参数估计值标记为勾号。 5、选择完成后，点击选项中的继续选项，然后可以选择在单变量对话框中点击确定，即可查看编辑后的操作。 6、最后可以看到界面上的方框显示在SPSS查看器中可以看到药物对身高影响的显着性分析，红框内的显着性为0<0.05，为显着。

spss分析常用分析方法有哪些

t检验，方差分析，卡方，回归，相关等

怎么用spss分析数据？

1、选取在理论上有一定关系的两个变量，如用X，Y表示，数据输入到SPSS中。 2、从总体上来看、X和Y的趋势有一定的一致性。 3、为了解决相似性强弱用SPSS进行分析、从分析-相关-双变量。 4、打开双变量相关对话框，将X和Y选中导入到变量窗口。 5、然后相关系数选择Pearson相关系数，也可以选择其他两个。 6、点击确定在结果输出窗口显示相关性分析结果。

SPSS使用方法，操作步骤

厌食改善、乏力改善、肝区痛改善、腹胀改善，每一列一个卡方检验，结果就是4个x2和4个P值 。以上表厌食改善为例。 1. 输入数据如下： 2. 数据--加权个案--对第三列value进行加权。 3. 分析--描述统计--交叉表。行选择group,列选择effect 。 4. 统计量，卡方前面打勾。 5. 确定后，统计结果如下表： 第一行卡方值x2为7.623， P值为0.006。 依此类推。下面的表格x2和p值如下： 由于P值都大于0.05, 表明处理对厌食、乏力、肝区痛、腹胀皆不具有显著改善作用。 仅供参考，祝好运！

用SPSS相关性分析后的结果怎么看？

1、首先将数据导入到SPSS工具中，并打开相关的数据，保证导入的数据类型为Excel类型。 2、导入数据后，查看一下数据视图和变量视图，尤其是变量视图要保证都是数值型的数据为好。 3、然后，选择“分析中的相关分析下的双变量”栏目。 4、将要分析的变量放在“变量”中就可以点击确认了，其他的不要改动。 5、最后在输出中就可以看到具体的数值了。图中的相关性为0.994，代表在0.994上是相关的。相关性的范围为0-1。

在SPSS中，如果分析多个因素对某一结果的影响程度应该用什么分析？

分析多个因素对某一结果的影响程度应该用数据分析。主要的方式如下： 分析多个因素对某一结果的影响程度主要分为三步： 第一步是整理数据，首先定义变量，这个是比较重要的一步，但难度不大。 第二步：分析 由于你要分析农民收入和其他因素之间的关系。所以确定农民收入为因变量，而其他为自变量。通过analyze下面的regression来完成。即把农民收入选进因变量，其他（除年份和总计）作为自变量分析。当然里面还有像statistics等这些功能项，你作为默认就行了。 第三步：解释模型。认定你的模型做的好不好要看检验的结果，这里看R值。如果R接近1，则说明模型和实际拟和的效果比较好。你的模型R值达到了0.9多，说明效果非常不错。 SPSS中做Logistic回归的操作步骤：分析>回归>二元Logistic回归，选择因变量和自变量（协变量） 扩展资料: 数值型变量（metric variable）是说明事物数字特征的一个名称，其取值是数值型数据。如“产品产量”、“商品销售额”、“零件尺寸”、“年龄”、“时间”等都是数值型变量，这些变量可以取不同的数值。数值型变量根据其取值的不同，又可以分为离散型变量和连续型变量。 数据形式在计算机中的表示主要有两大类：数值型变量和非数值型变量（如，字符、汉字等）。数值型变量指，被人为定义的数字（如整数、小数、有理数等）在计算机中的表示。这种被定义的数据形式可直接载入内存或寄存器进行加、减、乘、除的运算。 一般不经过数据类型的转换，所以运算速度快。具有计算意义。另一种非数值型的数据，如字符型数据（如‘A’，‘B’，‘C‘等），是不可直接运算的字符在计算机中的存在形式。具有信息存储的意义。 在计算机中可识别的字符，一般都对应有一个ASCII码，ASCII码为数值型的数据。ASII码值的改变，对应的字符也会改变。所以，非数值型的数据，本质上也是数值型的数据。为了接近人的思维习惯，方便程序的编写，计算机高级语言，划分了数据的类型： 数值型数据有：整型 单精度型 双精度型。 非数值类型数据有：字符型 或 布尔型 或者 字符串型。 参考资料来源：百度百科:数值型变量

SPSS中,主成分分析后怎么做回归分析?

保存因子分析就好，如果用spssau分析前先勾选“因子得分”选项，即可在分析后得到因子得分项。 spss直接把几个因子都已经算出来了，就是duFAC1-1列就是因子F1，同理可以得知F2，F3....不用算的，如果问F1怎么来的，就说是F1=0.701X1-0.549X2+0.736X3+0.216X4+0.112X5-0.318X6。 如果进行主成分分析之后又要进行回归分析，应该是用提取出来的主因子作为自变量进行计算的，回归是只能有一个自变量，一个因变量才算回归的，如果不是的话，建议你使用多项式属分析。 把因变量的值还有自变量的值放到EXCEL里，按列排列。然后全部圈起来，找图表选项，绘制散点图，之后对其中的点点击右键，进行数据拟合就可以得出式子。 扩展资料： 标准逐步回归法做两件事情。即增加和删除每个步骤所需的预测。 向前选择法从模型中最显著的预测开始，然后为每一步添加变量。 向后剔除法与模型的所有预测同时开始，然后在每一步消除最小显著性的变量。 这种建模技术的目的是使用最少的预测变量数来最大化预测能力。这也是处理高维数据集的方法之一。 参考技术A 如何美化你的输出结果--SPSS选项设置如何美化你的输出结果－－SPSS选项设置俗话说：爱美之心，人皆有之。当人们还在温饱线上挣扎时，美丽只能是一个遥远的梦；一旦远离贫困，没有人会不想把这个梦变为现实。用着SPSS豪华的界面，我们已经小康了，难道你不想把输出结果弄的更漂亮一些吗？选择菜单Edit==>Options，弹出的Options对话框会帮你实现这个美丽的梦想。Options对话框可以设置SPSS的方方面面，让他处处打上你个人的印记，由于里面内容太多，下面分头叙述，并给出我推荐的设置方式（在800*600分辨率下）。1.General 用于设置一些常规性选项，比如记录日志（Session Journal）的设定，变量列表（Variable lists）显示方式、临时文件夹（Temporary directory）的位置、结果窗口类型设置（Output type at start-up）、声音提示设置等。需要修改的内容如下：o Variable lists：选中Alphabetica，即在对话框中变量按字母顺序排列。o Sound：System Beep，有新输出结果时系统发出“嘀”声警告。o Output type at start-up：请根据所用计算机的性能自行设定。2.Viewer 用于设置结果浏览窗口的外观，这是对结果美观最重要的设置，左侧用于设置各种结果元素是否显示及对齐方式，右侧设置标题、正文的文字格式，修改如下：o Title Font：魏碑（或黑体），14号，加粗，红色。o Text Output Font：宋体（该字体可尽量保证中、英文混排时列对齐），12号，蓝色。3.Draft Viewer 既然是草稿，也没有什么好排的，上面的内容和Viewer的一对应就明白了，多数不用动，只有Font可能小了点，改为10号。4.Output Labels 用于设置在各处是否显示标签，不用做任何更改。
5.Charts 设置统计图的常规选项，请将Frame:inner复选框去掉。6.Interactive 设置交互式统计图的选项，一般不用更改。7.Pivot Tables 设置统计表的格式，这里要做两处重要的修改：o Tablelook：选择Academic (VGA).tlo格式，它最符合统计学和美学要求。o Default Editing Mode：选择Edit small and medium tables in Viewer。最后三个为Data、Currency和Script，他们分别设置数据、货币和宏语言的格式，不用做修改即可。结果的导出在第一章中我们已经用过导出结果这项功能，实际上，SPSS设计该功能的作用将结果发送到网上，而对我们而言，目的则是打印或用WORD进行再编辑，也算是拿来主义吧。由于该功能非常重要而又多为人所忽视，这里专门列为一节。下面解释一下Export对话框的主要内容：o Export下拉列表确定需要输出的内容，有全部结果、无统计图的文档和只输出统计图三种选择。o Export File框在这里输入输出目标文件名。o Exprot what单选钮组确定输出的范围，有全部对象、全部可见对象和所选择的对象三种选择，由于SPSS将Note等可有可无的输出内容隐藏了起来，因此一般选择全部可见对象，可以省近1/3的篇幅。o Export Format下拉列表确定导出文件的格式，有HTML和文本格式两种，如果是用针式打印机输出，则文本最好；如果要用WORD进一步编辑，则HTML更佳。o Options钮设定导出的一些选项
￥
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如何美化你的输出结果--SPSS选项设置
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如何美化你的输出结果－－SPSS选项设置
俗话说：爱美之心，人皆有之。当人们还在温饱线上挣扎时，美丽只能是一个遥远的梦；一旦远离贫困，没有人会不想把这个梦变为现实。用着SPSS豪华的界面，我们已经小康了，难道你不想把输出结果弄的更漂亮一些吗？选择菜单
Edit==>Options，弹出的Options对话框会帮你实现这个美丽的梦想。
Options对话框可以设置SPSS的方方面面，让他处处打上你个人的印记，由于里面内容太多，下面分头叙述，并给出我推荐的设置方式（在800*600分辨率下）。
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1.General 用于设置一些常规性选项，比如记录日志（Session Journal）的设定，变量
列表（Variable lists）显示方式、临时文件夹（Temporary directory）的位置、结果窗口类型设置（Output type at start-up）、声 参考技术B spss数据五种分析方法是什么？spss数据分析的五种方法：1、线性模型；点击分析，一般线性模型，单变量，设置因变量和固定因子，点击确定即可。2、图表分析。3、回归分析，点击分析，打开回归，设置自变量和因变量数据，点击确定即可。4、直方图分析。5、统计分析。SPSS（Statistical Product a