数据分析师是从事哪些数据工作的
数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
作用
越来越多的政府机关、企事业单位将选择拥有数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析、以便正确决策；越来越多的风险投资机构把数据分析师所出具的数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据；越来越多的高等院校和教育机构把数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容；越来越多的有志之士把数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。
2工作职责
互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。
与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。
就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。
此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。
3要求
技能要求
1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就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帮我们完成数据分析工作。
5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。[1]
其他要求
良好的沟通交流能力，文字语言表达能力，较好的逻辑分析能力；
具有独立的产品策划开发能力，项目管理，商务沟通能力；
强烈责任心，开放的性格，良好的沟通能力； 擅于协作，具备良好的团队合作精神；
能够在压力下开展工作；善于学习。
4考试等级
当前我国数据分析师由中国商业联合会数据分析专业委员会以及工信部教育考试中心共同考核认证，通过培训考核，工信部教育考试中心颁发《项目数据分析师职业技术证书》，数据分析行业协会颁发《项目数据分析师证书》，此证书是申请成立项目数据分析事务所的必备条件之
一。
5培养
国内正式的数据分析行业的认证只有数据分析师认证，由国家工业与信息化部中国电子商务协会在全国开展推广，截至2010年中国数据分析业已拥有数据分析专业人才超过万人，每年以数以千计的速度增长。[2]
对于人才的培养，国家工业与信息化部中国电子商务协会设立全国数据分析师考核鉴定中心在全国各省、直辖市发展授权管理培训中心，开展培训、继续教育工作。
数据分析大概在哪些行业比较有前途啊？
超大公司都有类似数据分析的职位。小公司一般不用，第一数据量没那么多，第二不懂其重要性。
如果你非要问那个行业有前途。告诉你金融行业最有前途。主要是钱多。
数据分析专业怎么样？
数据分析专业主要研究信息管理以及信息系统分析、设计、实施、管理和评价等方面的基本理论和方法。通俗的讲，就是从信息中发掘财富。现代社会正是信息化社会，大量纷繁的信息如何管理，并且从中获得有效的信息，正是信息管理科学的研究重点。与计算机结合，使用计算机作为工具，信息管理更加有效和实用。随着企业经营规模的现代化，对信息管理的要求越来越强烈。例如铁路订票系统，就是对车票这种信息的查询和管理系统。可以说软件开发的最主要面向的客户就是帮助企业制作良好的信息管理系统。信息管理涉及咨询、服务、物流等很多行业，有很多的就业机会。
数据都已经开始扮演越来越重要的“角色”。在这种大势之下，数据分析思维已经不只是数据分析师的“专业”了，包括销售、市场、运营、策划、产品等等前端的职位都需要通过数据分析来帮助自己的工作，甚至连后台的财务、法务、人事等也开始需要通过数据分析来提升效率。可以这么说，如果你在企业之中工作，你未来会开始越来越多的和数据打交道，这个时候数据分析已经成为工作的必要条件。
