帶你了解數據分析的日常工作

2020-12-12 騰訊網

我是Jacky：

本人現在做數據分析相關的工作有半年多了，今天聊聊這一路走過來的心得體會，以及日常的工作。

1.需要掌握哪些技能？

（1）掌握SQL技能

為什麼說SQL最重要？

就我目前工作來說，幾乎90%以上的工作都必須用到SQL，不會SQL工作就沒法進行下去了。

一般來說，公司的各項業務數據都是存放在資料庫中的，方便管理和保存，而SQL是操作資料庫的語言，是跟資料庫打交道必備的基本素質。

採集的數據保存到資料庫的表裡，這些數據都叫業務庫的原始數據，顯然不能直接用。這時，SQL就發揮作用了。

比如工作中的臨時取數據需求，就需要你能夠使用SQL分析出業務需要的數據，然後導出到Excel裡。

（2）Python是加分項

我目前的工作沒有Python也是無法完成的。比如說要做一個相關業務的報表需求，就需要寫Python實現自動化處理。或者因為業務需求，需要跨庫（不同的資料庫之間）連接兩個表，也是需要用Python來完成的。

那麼，Python學到什麼程度？

Python基礎的語法，以及常用的數據分析包（pandas,numpy）要會使用。

（3）數據可視化

目前工作用的可視化工具是開源的superset，所有的報表就是在上面呈現出來，供業務人員使用。

每個公司可能用的可視化工具都不一樣，如果要學可以學下excel、tableau、power-BI等工具，學會了某一個，其他的工具也就自然會了。

2.日常工作是做什麼的？

每天早上會看下郵件，確認下發送給各業務部門的數據報表有沒有發送成功。

在可視化工具上看各相關報表的數據有沒有異常和遺漏，一般情況下有問題，產品經理會第一時間發消息過來，但是事先檢查一遍會更好。

有問題的指標，要使用常用的分析方法來找到問題發生的原因，並提出建議。

然後是按照排期完成自己負責的業務模塊的需求，需求排期一般是在每周一開會確認好。

每個需求都要仔細看需求文檔，並跟產品經理充分溝通，確保兩邊對需求的理解是一致的。之後就開始動手寫SQL或Python。

遇到技術上不明白的就找同事協助幫忙，最後保證按時完成相關需求就好了。

產品經理會核對數據的準確性，完成審核，這樣一個需求就可以結束了。

最後說一下，面試數據分析是有相當大概率考SQL筆試的，所以一定要重視，然後保持心態穩定，把自己的優勢都說出來，一般情況下，你SQL筆試過了面試就基本上過了，祝各位想用數據分析提升職場競爭力的小夥伴都能夠成功。

上面內容來自「猴子數據分析學院」學員分享的求職經驗，來源：

https://www.zhihu.com/question/19755921/answer/1067119979

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