数据分析师的职责范围

数据分析师的职责范围
　　对于一个公司的业务数据分析师来说，数据分析师一方面要和业务人员打交道，满足业务人员的数据需求，另一方面，要借助 ETL 工程师建模好的数据，以及数据平台工程师开发的平台，来更高效的完成工作。
　　有些公司在人员紧缺的情况下，会把 ETL 工程师要做的工作，也安排给数据分析师，这样对数据分析师的开发能力和建模能力，就会有更高的要求。最后一点是提供洞察，前面的工作更多的是被动的，数据分析师还要主动的发现数据中的异常，将这些异常指导业务。
　　看了这些工作内容，可能并不会觉得特别高大上。我曾经有个组员，干了一年多的数据统计工作，觉得整天写脚本太枯燥了，坚决要求再也不做相关工作了。其实数据分析师如果做的不好，就会发现自己无非是在“取数”。业务人员提了需求，然后把要的数据给提取出来，自己就是一个流水线工人，没有一点成就感。这里发挥一下抽象能力，就可能把一些重复的“取数”工作给解决掉，用机器代替人工。所以理解业务，提供自己的思考与抽象，很重要。
　　数据分析师的基本要求
　　对数据感兴趣：是不是看到一行行的数字就头大，选择直接跳过?还是愿意花些时间研究这些数字背后意味着什么?如果你看苹果的发布会的话，会看到乔布斯的幻灯片里出现较多的就是数字，卖了多少部，分了多少钱，厚度减少到多少毫米之类的，他相信数字简单明了。如果对数据不感兴趣，这个角色一定不适合你。
　　良好的理解和抽象能力：把业务人员说的只言片语，抽象为明确的数据需求，清楚怎么从基础数据中实现出来。还有把一些重复性的需求，抽象出模式来，用机器来替代。
　　良好的表达能力：数据分析师有个**的优势，能够直接和老板打交道，这就要求你能站在老板的层面来表达。把一堆堆的数据，很好的呈现给业务人员，帮助他们做出正确的决策。
　　快速动手能力：业务人员提的数据需求，巴不得下一秒都拿到。数据分析的专业能力。
    兴趣是可以培养的，既然愿意看这篇文章，说明有兴趣。理解、表达、动手能力，是要有意识的训练。数据分析的专业能力，是可以通过学习提升的。