1樓：加公尺谷大資料老師
目前，行業當中的資料分析師大多分為兩個發展方向，一部分人專攻業務，另一部分人涉及到技術，包括資料探勘、底層倉庫搭建等技術工作，兩個方向上的工作內容和技能要求是不一樣的。
業務向的資料分析，主要工作包括但不限於：
溝通需求、設計採集方案、和研發溝通實現採集方案落地等，這其中存在著很多變數，比如如何和業務人員溝通不合理的需求、如何推動研發團隊將方案落地而非一拖再拖、如何做乙個PPT出去分享、如何爭取話語權，讓自己的資料能夠說服不懂資料的業務人員等等。
技術向的資料分析挖掘，主要工作包括但不限於：
接收需求然後產出結果，大部分公司的資料探勘工程師都比較被動，比如業務人員找你某個行業產品的市場規模、銷售資料等，這時候你就需要做資料採集（爬蟲啊，文字處理啊，etc.），加工整理（ETL），結果產出（視覺化），中間可能會加一些資料視覺化或者演算法工作。
現階段的資料分析挖掘，都開始轉向對程式設計工具的應用，尤其是Python，現在需求度越來越高了。
有做拓撲資料分析的嗎？
同調論 其實想說的是Persistent Homology 的資料分析 1.材料學 如用傳統方法很難解決的玻璃，amorphous，合金的原子排列。2.生物學 蛋白質，病毒等。3.統計學 處理傳統統計學問題。4.與機器學習的聯合 5.影象處理 做得非常好的有Robert Ghrist，Gunnar ...
資料分析有哪些難處？
從業資料相關的領域已逾5年，主要從事技術方面的工作，但也想從自身的角度來回應一下這個問題，也許身處邊緣地帶更能客觀理性地看待其中的 難處 首先，技能和工具。作為資料分析師，必然要熟悉各種工具的使用 SQL，分布式資料處理，資料視覺化等等。要跨過技能難關，無捷徑，要在實際工作中不斷積累經驗。第二，業務...
怎樣用 Excel 做資料分析？
ymsshu 資料分析更多的是對業務的了解。脫離業務是無法做分析的。所以資料分析的行業經驗很重要。Excel無法做資料分析，Excel只是乙個資料分析的工具，真正做分析的是人。Excel可以幫助分析師高效的處理資料。Excel自身的功能比較有限，它自帶的最優秀的資料分析工具莫過於透視表和函式。然而函...