數(shù)據(jù)分析師的工作職責(zé)是什么

　　數(shù)據(jù)分析師在市場的認(rèn)可度高，薪酬高，潛力大，就是因?yàn)槿髮傩源嬖?、賦予了它極其好的吸引屬性，許多人在對數(shù)據(jù)分析完全不了解的情況下也愿意嘗試朝該方向去走，為的就是美好“錢途”。那么，到底數(shù)據(jù)分析師的工作職責(zé)是什么?下面就由我來具體分析和介紹一下。
 

　　第一，數(shù)據(jù)獲得，數(shù)據(jù)得到乃是分析的基礎(chǔ)條件，如果沒有先得到大量的、超過10tb的數(shù)據(jù)根本無法開始精準(zhǔn)的分析過程，數(shù)據(jù)怎么獲得?通過爬蟲、網(wǎng)絡(luò)、信息這些渠道來得到。但為了確保有針對性方向的得到數(shù)據(jù)，要先熟悉業(yè)務(wù)，就這些業(yè)務(wù)需要什么支持、來明確數(shù)據(jù)分析的方式。

　　第二，數(shù)據(jù)清洗，即便是通過贈送禮物、線下實(shí)體調(diào)查的方式來得到數(shù)據(jù)、其實(shí)也無法保證數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性、準(zhǔn)確性，還是有可能會出現(xiàn)重復(fù)項(xiàng)、無效項(xiàng)，為了避免錯誤數(shù)據(jù)的加入給分析流程帶去反效果得先進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，將無效的數(shù)據(jù)清除掉才可以。

　　第三，數(shù)據(jù)分層建模，在這個過程中需要用到的系統(tǒng)軟件編程語言是比較多的，如java、linux、hadoop等等，這些軟件系統(tǒng)對數(shù)據(jù)分析的從業(yè)流十分重要，沒有它們作為基礎(chǔ)一切都是空談根本無從談起，千萬要注意。特別是linux和hadoop，它是許多軟件打開的渠道，學(xué)得好了對軟件的操作將有巨大幫助，hadoop更是被許多人直接等同于大數(shù)據(jù)分析，它的重要性不言而喻。

　　第四，反向測試，在得到幾個模型之后需要利用數(shù)據(jù)套入反向建模、看看到底哪個模型是靠譜的、跟數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)百分百統(tǒng)一的，這個模型就應(yīng)該被保留下來。

　　第五，借助于模型做文檔的撰寫，以可視化結(jié)論的方式來呈現(xiàn)結(jié)果，數(shù)據(jù)分析的結(jié)論主要給兩類人，一是行業(yè)專家，二是非專業(yè)人士，既然非專業(yè)人才也要看，當(dāng)然就應(yīng)該以淺顯易懂的方式將參數(shù)之間的關(guān)系表達(dá)呈現(xiàn)出來才對，不是嗎?

　　以上所說五大模塊其實(shí)就是數(shù)據(jù)分析師的日常從業(yè)內(nèi)容了，值得一說的是，上面的工作并不是直接由一個數(shù)據(jù)分析師來負(fù)責(zé)的，往往是每個人負(fù)責(zé)其中的一個小模塊，所以大家也不用對分析師的日常工作感到恐懼，只要做好自己負(fù)責(zé)的那個模塊(長期從業(yè)之后就能變得流程化，不過是簡單的鼠標(biāo)點(diǎn)擊動作執(zhí)行而已)就可以了。