请问数据分析师的职责之一必须要做演讲汇报吗，我喜欢做数据分析，但是我不喜欢做给一屋子人演讲汇报之类的工作，有做过数据分析的来说下你们都汇报吗？... 请问数据分析师的职责之一必须要做演讲汇报吗，我喜欢做数据分析，但是我不喜欢做给一屋子人演讲汇报之类的工作，有做过数据分析的来说下你们都汇报吗？
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| 我们生活中越来越多的出现“大数据”的相关词汇，大数据已经成为热搜词，很多人都想从事大数据相关的工作，那么大数据行业未来的发展怎样？ |
编者按：数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。几年前, 数据分析还是一个比较鲜见的职业。而今天，无论各行各业，它无处不在的闪烁着耀人的光芒。那么做数据分析需要掌握哪些技能呢?请看这篇由Jeff Kauflin在forbes.com上发表的文章The Five Most In-Demand Skills For Data
SQL和数据仓库是最需要的数据分析技术中的两项。
数据和统计数据似乎现在是很热门的行业。有数百种编程语言，工具和实践方法可以练习。 但是哪种技能在就业市场中需求最高呢？
Trilogy Education是纽约的一家初创公司，它与许多大学有伙伴关系。 该公司提供继续教育技术课程，它对数据分析工作中最需要的技能， 进行了研究和分析。
Trilogy与伯克利，西北部和UNC教堂山等24所大学合作，教授网络开发，数据分析和在线用户体验课程。 在此次调查中，Trilogy使用了由工作分析公司Burning Glass创建的数据库。 它查看了超过2560万个职位，评估了全国职位描述中出现的具体技能的次数。
真的，不开玩笑，“数据分析”是数据分析师最需要的技能。 Trilogy将其定义为解释数字的批判性思维能力。 Trilogy创始人兼首席执行官Dan Sommer说：“这涉及到讲述故事的能力,通过这个故事能够洞察其中的问题。 换句话说，除了知道如何使用特定的编程语言和工具之外，雇主需要你了解数据中的模式是否有意义，以便你可以得出准确和可行的结论。
SQL是第二大所需技能，是用来从数据库检索信息的编程语言。 它在20世纪70年代被首次开发，现在无处不在。 Sommer说，如果你想成为业务分析师，数据分析师，数据工程师，数据科学家，Web开发人员，软件工程师或数据库管理员，那么了解SQL很重要。
数据管理与数据库的结构有关，这些数据库可以对谁有权访问不同的信息给予复杂的规定。尽可能有效地存储数据有许多的不同方法。 需要数据管理技能的常见工作是数据库管理员。
商业智能是通过收集数据来影响业务决策的做法。 例如，一家使用直邮和Facebook广告来推销其产品的公司,可以使用商业智能软件以帮助了解每种营销策略的运作情况。 业务分析师，商业智能开发人员和客户洞察分析师是几项需要商业智能技能的工作。
Sommer解释说：“数据仓库是将大量数据（通常来自不同来源）组合到一个地方进行分析的过程。 今天的公司往往会有来自不同地方的大量信息，数据仓库让它们都聚集在一个愉快的地方。 数据工程师常用的数据来工作。
本文地址：编辑：周晓雪，审核员：逄增宝
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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。
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项目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。
本回答由企业管理分类达人 李雪推荐
1、负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对用户的行为进行分析了解用户的需求；
2、参与业务部门临时数据分析需求的调研、分析及实现；
3、参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估；
4、整理编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中隐含的变化和问题，为业务发展提供决策支持；
5、派驻或对口支持业务部门提供数据分析服务，与业务部门合作开展业务专题分析；
6、支持微博事业部等产品部门下的运营，产品，研发，市场销售等各方面的数据分析，处理和研究的工作需求。
近日，由中国软件网、海比研究联合中国软件行业协会应用软件产品云服务分会，发布了《2017年中国大数据可视化市场研究报告》。
东软凭借两款大数据可视化产品，在2017年中国大数据可视化市场份额排名中，位居第三，并成为收入增长最快的厂商，增长率超过100%！
不可否认，整合复杂数据的收集、分析和可视化，并从数据中获得价值，是未来的趋势。而对于目前企业最关心的大数据可视化，今后的一个基本需求趋势——让数据可视化不仅仅是可见，更要求可控。大数据可视化，是把数据分析的结果以图形化、图像化的方式展现，帮助人们理解复杂的数据，快速获得数据的价值。
在大数据秒级分析的基础上，东软的DataViz，在数据可视化领域不断突破。近百种数据可视化形式，GIS地图可视化、3D可视化，一组杂乱无序的业务数据，分分钟就能变成炫酷动图。
DataViz 定位敏捷BI，面向业务人员提供自助式数据探索与可视化分析服务。平台提供可视化接入数据源、可视化定义数据集、自助式可视化分析工具和交互式故事板等功能，旨在以自助式数据探索与可视化分析方式，帮助企业用户快速准确地洞悉数据背后隐藏的商业价值，让企业决策更“有据可依”。
DataViz 提供固定分辨率功能，可以按照大屏的尺寸进行精准的可视化布局和实现，并可以按照长边铺满等进行宽高适应。与此同时，DataViz可以自由设定背景图片、背景色等，提供实时效果预览，轻松在本地电脑即可制作大屏可视化仪表板，例如在大屏界面中，通过地图、折线图、柱状图、列表等图表，展现数据分析大屏。
我们置身于大数据时代，有效的利用大数据决定着我们未来，而大数据可视化工具，是您必不可少的工具。从大数据分析到大数据展现，这次，东软不仅拼实力，还拼颜值！
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一、掌握基础、更新知识
基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识）， 多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。
二、数据库查询—SQL
数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会SQL，因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些SQL技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。
三、统计知识与数据挖掘
你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍，或者是对老方法的新运用，不断更新自己知识，才能跟上时代，也许你工作中根本不会用到，但是未来呢？
如果数据不结合具体的行业、业务知识，数据就是一堆数字，不代表任何东西。是冷冰冰，是不会产生任何价值的，数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。
一名数据分析师，一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如：看到某个数据，你首先必须要知道，这个数据的统计口径是什么？是如何取出来的？这个数据在这个行业， 在相应的业务是在哪个环节是产生的？数值的代表业务发生了什么（背景是什么）？最后，提醒大家，但大家一定不要忘记了一些基本的技术，不要把基础去忘记了，如果一名数据分析师不会写SQL，那麻烦就大了。你只有把数据先取对了，才能正确的分析，否则一切都是错误了，甚至会导致致命的结论。新同学，还是好好花时间把基础技能学好。因为基础技能你可以在短期内快速提高，但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的，有时候是急不来的，这更需要花时间慢慢去沉淀下来。
不要过于追求很高级、高深的统计方法，我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识，从而提高工作效率，达到事半功倍。以我经验来说，我负责任告诉新进的同学，永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。