最近总会有小伙伴问：“数据分析师听起来这么有技术含量的工作，我也可以尝试吗？”
其实数据分析师并没有我们想象中的那么陌生遥远，物流、金融、电商还有房地产都有他们的身影，数据分析师伴随着我们生活的方方面面。说白了就是，只要有数据的地方就会有数据分析师，而数据最大的来源就是我们的手机。
我们每时每刻都在产出数据，数据分析师又是如何和这些数据“打交道”的呢？那么今天我们就借此机会聊聊数据分析师的日常工作。
当下，其实数据分析师的工作内容非常宽泛，当然这些和公司的所在行业、发展现状还有领导的重视程度等等，都有很大关系。
一、检索和收集数据
数据分析师必须会检索和收集数据，利用数据得出对公司有意义的结论，然后提供更好的决策方案。数据获取主要有两种方式：内部数据和外部获取。内部数据又分为两种方式，一种是通过公司的数据库和数据表直接获取；
另一种则是收集数据，你必须要通过整理公司的大量文件，从中收集到你所需要的数据。而外部获取则主要是检索，通过搜索引擎、行业报告还有技术爬取等手段获取到数据。
数据分析师的工作内容取决于他们正在使用的数据类型（销售，社交媒体，库存等）以及具体的客户项目。数据分析师为企业带来的洞察力，对于希望了解更多消费者信息或终端用户产品的企业来说，是非常有价值的。
有能力的话，数据分析师应该花费大部分时间来开发可以收集数据的系统，系统可以自动将数据编译为报告，来帮助改善公司的业务水平。
作为数据分析师，你需要参与从建立分析系统到基于收集数据提供见解的所有工作，也需要培训其他人学会使用数据收集系统。
二、利用SQL语句完成数据收集工作
数据分析师分析的数据大部分都是从数据库中提取而来的，写sql不仅能提取到所叙述句，还可以极大程度的提高工作效率。其实部分数据是通过报表等途径获取而来的，但绝大多数数据还是要通过自己写sql语句得来。
对于一些需要深度分析用户行为的数据，使用sql筛查数据的时间可能会占整个数据分析过程的50%。如果对sql足够熟悉时，就可以使用sql自动化或半自动化地实现日常数据收集，这会使你的工作效率提高一个档次。
三、维护数据面板
有些企业则更注重“数据”，他们的数据分析师会奔波于各个部门之间，只为了能够确保能够维护好数据面板，为公司提供更精准的定性和定量分析。
我的一个朋友就是这样的，也是做这个行业的，只是他在医院工作，他一个人需要维护20多个数据面板，包括从外科到内科，妇产科到儿科等。他向我抱怨：天天都在输入数据，有些数据出了问题自己也不知道。这些数据基本都存在了几个月时间，他们的许多系统也都过时，彼此之间没法建立联系，自己也没地方去核对，只能去翻原始数据。
而医院里的医生又不愿意把真实数据透露给我的朋友，他们总是觉得他会把数据公开。可能是有隐情，也可能是不想在同行面前丢面，总之，他们不喜欢讲真实数据，而是更愿意说出一些取悦领导的指标罢了。
其实这样是不利于数据库真实性的，更不利于数据分析师的日常数据维护。为了明年数据报表的准确，以及数据分析的精准，各部门之间不要有太深的芥蒂，合作共赢，精准分析的最大受益人是医生自己。
四、制作工作报表
这基本就是制作日报、周报、月报等报表，也仅仅需要熟练使用Excel，有耐心就足够了。
我工作的那段时间就是主要负责这方面的内容，我刚进入公司的时候，还是隶属于运营部，也没有细分出数据部门，那时候的工作多而杂，日常是这样的：
销售部C总：“小A，分析一下这个季度销售额”
市场部Z总：“小A，做完下个月的精准化营销”
那时的我等于干了现在部门中三个人的活，不过现在就好多了，不仅细分出了数据部门，还给我升了职。
我们的公司部门与部门之间，其实就没那么多芥蒂，我和销售部与市场部紧密合作，由于我刚到公司便为市场部与销售部制作了出色的报表，一直都是我为他们制作这方面内容。
五、提供运营策略
简单来说，其实数据分析师主要负责将数字“翻译”成中文。本身数据分析师的工作就是通过数据帮助公司做出更好的业务决策。这就意味着我们知道企业实际运营情况，并制定合理的策略，协助企业来解决实际问题。比如：
如何为市场上的材料定价？
如何降低运输成本？
如何解决公司支付高昂费用的问题？
如何确定在周末需要哪些人加班？等
总结
数据分析师的真正职责是通过使收集的数据具有洞察力和易于理解，从而为公司增值，并为客户提供附加价值，帮助他们为业务做出明智的决策。
说白了，数据分析师和其他工作最终目的是一致的，为公司增值。只不过我们的工具是数据，其他工作则不同。
实际上数据分析师在性质上与其他工作也没什么区别，繁琐的工作量，单一的工作内容。但值得打工人庆幸的是数据分析师门槛低，高回报。非科班出身也能够胜任，而且在行业内干久了，熟悉自动化处理数据，那时的上升空间就会很大。
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