数据分析师主要做什么？

从事数据分析的前提是懂业务，也就是熟悉行业知识，熟悉公司的业务和流程，最好有自己独到的见解。如果脱离了行业认知和公司业务背景，分析结果只会是一个脱线的风筝，没有多大的使用价值。

2.管理

一方面是搭建数据分析框架的要求。比如需要市场营销和管理的理论知识来指导分析思路的确定。如果不熟悉管理理论，很难构建数据分析框架，后续的数据分析也很难。另一方面，功能是为数据分析的结论提出指导性的分析建议。

3.分析

是指掌握数据分析的基本原理和一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实际工作中，以便有效地进行数据分析。基本的分析方法有:比较分析、分组分析、交叉分析、结构分析、漏斗图分析、综合评价分析、因子分析、矩阵相关分析等。高级分析方法包括:相关分析、回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、时间序列等。

4.使用工具

指掌握与数据分析相关的常用工具。数据分析方法是一种理论，数据分析工具是实现数据分析方法理论的工具。面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具来帮助我们完成数据分析。

5.设计

理解设计是指用图表有效地表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是个大问题，比如图形的选择，版面的设计，颜色的搭配等等。，这些都需要掌握一定的设计原则。

扩展数据:

数据分析师？数据工程师(Datician)是数据工程师的一种，是指专门从事不同行业行业数据的收集、整理和分析，并根据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

这是一个用数据说话的时代，也是一个靠数据竞争的时代。目前，90%以上的世界500强企业都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都在积极投资数据服务，建立数据部门，培养数据分析团队。政府和越来越多的企业意识到，数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，数据分析和处理能力正在成为越来越依赖的技术手段。

百度百科-数据分析师