数据分析师最开始的是什么工作
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第一阶段：刚入职场的新分析师
在这个阶段，你只是刚入职场的新分析师，你没有特殊技能，也没有能力。 了解公司即使是公司IT部门开发的前端系统（如IDAP、QV、自助报表等），也有很多功能不太了解。 您只能根据以前的经验或公司培训知道从哪里获取号码。 列表下载后，唯一可以使用的工具就是Excel，它只做稍微复杂一点的数据处理、数据透视表、数据有效性等。 只能通过百度、培训等慢慢提高。
第二阶段：部门同事眼中的表兄弟
跌跌撞撞地走过第一阶段之后，会发生什么呢？你在想你的表弟吗？企业对数据背后的业务逻辑已经有了一定的了解，当某些数字变高或变低时，可以通过熟练的Excel操作找出问题的原因。 现阶段，在部门很多员工眼中，你是表弟/表兄弟，一旦提出数据需求，如果你有任何Excel问题，你可以提供完整的报告，我可以让你更快得到答案。
阶段3：开始使用数据库和自动化
随着数据量的增加，传统的Excel已经无法再满足你的工作需求，而DBA（数据库管理员）往往因为不懂业务逻辑而无法提供你想要的数据，所以你只能开始自己学习SQL知识。 幸运的是，SQL并不难，数据分析师不需要像DBA那样维护每个表，他只需要在不同的表中找到所需的字段，并使用select、join、count和sum函数进行组合。
第四级：不仅仅是平均值
平均值是数据分析中最常用的测量尺度，但是姚明和郭敬明之间的做法已经沿用了很多年，大家也应该明白平均数的问题。 其实测量尺度有很多种：中位数、方差、离散度、偏度、峰度，可以应用于很多不同的场景。 数据分析方法还包括方差分析、回归分析、相关系数等。 所有这些知识都是。 聚集在一门学科：统计学。 可以说，只有将业务知识、统计知识和工具使用知识结合起来的人，才能成为真正合格的数据分析师。
第5级：数据科学家的进步
数据挖掘是数据分析的高级步骤更知名的名称：机器学习人工智能只是机器学习的一个分支。 这个阶段，你不仅需要从业务角度去理解数据，还需要利用算法来挖掘数据背后隐藏的关系。 机器学习算法如此之多，一般人可能无法在一生中全部学会。 幸运的是，开源社区的存在，将很多算法封装成库，我们只需要通过编程的方式调用它们，就可以享受算法带来的好处。 但即便如此，还是建议学习一下算法的原理，这样才能更好的选择和使用算法。
关于数据分析职业生涯的五个阶段，青藤小编在这里跟大家分享一下。 如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望本文能够对您有所帮助。 如果您想了解更多关于数据分析师和大数据工程师的技能和资料，可以点击本网站其他文章进行了解。
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