数据分析需要做什么呀？
收集数据
数据分析师的工作第一步就是收集数据，如果是内部数据，可以用SQL进行取数，如果是要获取外部数据，数据的可靠真实性和全面性其实很难保证。在所有获取外部数据的渠道中，网络采集越来越受到大家的关注。网络采集最常用的方法是通过爬虫获取数据，相比较而言，编写爬虫程序获取到的海量数据更为真实、全面，在信息繁荣的互联网时代更为行之有效。如果是分布式系统的大数据，使用Hadoop和Apache Spark两者进行选取和清理。
数据清洗
是整个数据分析过程中不可缺少的一个环节，其结果质量直接关系到模型效果和最终结论。在实际操作中，数据清洗通常会占据分析过程的50%—80%的时间。国外有些学术机构会专门研究如何做数据清洗，相关的书籍也不少。需要进行处理的数据大概分成以下几种：缺失值、重复值、异常值和数据类型有误的数据。
数据可视化
所处行业的数据方向建设和规划
不同行业和领域的侧重点是不同的，对一个领域有了充分的理解和在该领域深入从事的经验，进而体现在数据分析上时，能够更好地发现并定义出实际的问题，也就可以在数据分析之后更符合行业发展规律地去改进问题。
数据报告展示
数据可视化是为了准确且高效、精简而全面地传递出数据带来的信息和知识。可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号，能将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据，建立起联系和关联，发现规律和特征，获得更有商业价值的洞见和价值。在利用了合适的图表后，直截了当且清晰而直观地表达出来，实现了让数据说话的目的。人类右脑记忆图像的速度比左脑记忆抽象的文字快100万倍，这也就是为什么数据可视化能够加深和强化受众对于数据的理解和记忆。
最可以体现数据分析师价值的点就在于通过数据给业务带来价值。数据分析师作为业务与IT的桥梁，与业务的需求沟通是其实是数据分析师每日工作的重中之重。在明确了分析方向之后，能够让数据分析师的分析更有针对性。如果没和业务沟通好，数据分析师就开始撸起袖子干活了，往往会是白做了。最后结果的汇总体现也非常重要，不管是PPT、邮件还是监控看板，选择最合适的展示手段，将分析结果展示给业务团队。
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