資料分析師，看到這個詞，感覺比較有點low，很多人對於資料分析師的印象就是坐在辦公室對著電腦噼裡啪啦的敲鍵盤，跟程式設計師差不多，這種想法是錯誤的，其實資料分析師是一個很高大上的職業，資料分析師通過獲取必要的資料，分析這些資料，然後從資料中發現一些問題提出自己的想法，這就是一個數據分析師的基本工作內容。

資料分析師工作的流程簡單分為兩部分，第一部分就是獲取資料，第二部分就是對資料進行處理。那麼怎麼獲得資料呢？首先，我們要知道，獲取相關的資料，是資料分析的前提。每個企業，都有自己的一套儲存機制。因此，基礎的SQL語言是必須的。具備基本SQL基礎，再學習下其中細節的語法，基本就可以到很多資料了。當每個需求明確以後，都要根據需要，把相關的資料獲取到，做基礎資料。

獲得了資料以後，才能夠進行資料處理工作。獲取資料，把資料處理成自己想要的東西，是一個關鍵點。很多時候，有了資料不是完成，而是分析的開始。資料分析師最重要的工作就是把資料根據需求處理好，只有資料跟需求結合起來，才能發揮資料的價值，看到需求的問題和本質所在。如果連資料都沒處理好，何談從資料中發現問題呢？

就目前而言，大資料日益成為研究行業的重要研究目標。面對其高資料量、多維度與異構化的特點，以及分析方法思路的擴充套件，傳統統計工具已經難以應對。所以我們要使用專業的資料分析軟體。資料分析工具都有Excel、SPSS、SAS等工具。Excel、SPSS、SAS 這三者對於資料分析師來說並不陌生。但是這三種資料分析工具應對的資料分析的場景並不是相同的，一般來說，SPSS 輕量、易於使用，但功能相對較少，適合常規基本統計分析。而SPSS和SAS作為商業統計軟體，提供研究常用的經典統計分析處理。由於SAS 功能豐富而強大，且支援程式設計擴充套件其分析能力，適合複雜與高要求的統計性分析。

以上的內容就是小編為大家講解的資料分析師的工作的具體內容了，大家看到這裡明白了吧，資料分析師的工作是比較繁瑣的，但是也是比較高大上的。大家在瞭解資料分析工作的時候可以參考這篇文章，這樣可以更好的理解資料分析行業，最後感謝大家的閱讀。