如何成为数据分析师（下）

数据分析师的日常工作取决于他们在哪里工作以及使用什么工具。一些数据分析师不使用编程语言，但更喜欢使用统计软件和excel。根据他们想要解决的问题，一些分析师会进行回归分析或数据可视化。

经验丰富的数据分析师有时被称为“初级数据科学家”或“训练有素的数据科学家”。在某些情况下，数据分析师/科学家可能会在上午为查询和标准请求编写程序语句，并在下午构建定制解决方案，或尝试使用关系数据库、Hadoop和NoSQL。

“我的大部分工作是为梦想棒球创建球员预测。这些功能为我们的工作室提供默认排名，并告诉我赛季前和赛季期间的球员排名。使用我们产品的客户取决于这些预测的准确性，因此基于可靠的统计数据进行预测非常重要本赛季，我们与公众有着高度的互动，我们的大部分责任是回答关于球员价值和表现的问题。统计分析为这些建议提供信息，无论是通过社交媒体平台、书面形式还是视频输出，或者通过播客“

GA可以帮助分析师了解客户数据，包括数据趋势和需要改进的客户体验领域，例如登录页面或行动呼吁（CTA）。

分析人员使用tableau汇总和分析数据，与不同的团队成员创建和共享仪表板，并创建可视化文件。

使数据分析师更容易测试代码。非技术人员更喜欢简单的Jupiter笔记本设计，因为它具有降价功能。

共享和构建技术项目的平台。它是编程分析师的必要工具。

云存储系统。数据分析人员可以使用它来存储和检索大型数据集。

数据分析师应为未来的变化做好准备。分析师的角色变得越来越复杂。经验丰富的分析师使用建模和预测分析技术开展工作。他们必须向公众解释挖掘出来的观点。

根据美国劳工统计局（U.S.Bureau of labor statistics）的最新数据，市场研究分析师的工作岗位预计将增长18%，商业分析师的工作岗位将增长11%，远高于平均就业水平。因为数据分析师可以适应金融、医疗、信息、制造、专业服务和零售等大多数行业。

初级数据分析师平均工资：83750美元/年数据分析师平均工资：100250美元/年

高级数据分析师平均工资：118750美元-142500美元/年