數據分析主要是對數據進行收集、挖掘、清洗、分析，最終形成具有商業價值的分析報告，既包括數據量大，也包括數據維度廣。
大數據分析師是壹個很重要的工作，就是通過分析數據，找出過往事件的特征。通過引入關鍵因素，大數據工程師可以預測未來的消費趨勢。在各種營銷平臺上，數據分析師試圖通過引入氣象數據來幫助淘寶賣家做生意。
舉個例子
如果今年夏天不熱的話，很有可能有些產品去年就賣不出去了，除了空調，電風扇，背心，泳衣等等。然後我們會建立氣象數據和銷售數據的關系，找到相關的類別，提前預警賣家的周轉庫存。
根據不同企業的業務性質，大數據工程師可以通過數據分析達到不同的目的。
大數據分析師需要掌握五項技能
了解業務。數據分析的前提是了解業務，即熟悉行業知識、公司業務和流程，有自己獨到的見解。如果脫離了行業認知和公司業務背景，分析結果只會是壹個脫線的風箏，沒有多少使用價值。
懂管理。
另壹方面是搭建數據分析框架的要求。比如需要市場營銷和管理的理論知識來指導分析思路的確定。如果不熟悉管理理論，很難構建數據分析框架，後續的數據分析也很難。另外
方面的作用是為數據分析的結論提出指導性的分析建議。
懂分析。指掌握數據分析的基本原理和
壹些有效的數據分析方法，並能靈活地應用到實際工作中，才能有效地進行數據分析。基本的分析方法有:比較分析、分組分析、交叉分析、結構分析、漏鬥圖分析、綜合評價分析、因子分析、矩陣相關分析等。高的
分析方法有:相關分析、回歸分析、聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析、對應分析、時間序列等。
懂工具。指掌握與數據分析相關的常用工具。數據分析方法是壹種理論，數據分析工具是實現數據分析方法理論的工具。面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具來幫助我們完成數據分析。
懂得設計。理解設計是指利用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果清晰明了。圖表的設計是個大問題，比如圖形的選擇，版面的設計，顏色的搭配等等。，這些都需要掌握設定的設計原則。
大數據分析師就業前景如何？
從上世紀90年代開始，歐美國家開始培養大量的數據分析師。時至今日，對數據分析師的需求仍在持續和擴大。
據美國勞工部預測，到2018年，數據分析師的需求將增長20%。即使妳不是數據分析師，數據分析技能也是未來必備的工作技能之壹。在數據分析行業成熟的國家，90%的市場決策和商業決策都是通過數據分析和研究來決定的。
以上是關於大數據分析師主要做什麽以及就業前景。大數據分析師越來越受到企業的重視，學習專業技能，掌握專業技能，才能站穩腳跟。想了解大數據分析師，請找我。