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数据分析师的日常工作内容

数据分析师的日常工作涉及多个方面，以下是一些核心任务和活动：
  • 需求调研：分析项目需求，确保数据分析工作与业务目标一致。
  • 数据采集：从不同来源获取数据，包括内部数据库、外部数据源等。
  • 数据清洗：对采集到的数据进行整理、清洗，确保数据的准确性和完整性。
  • 数据存储：将清洗后的数据存储到合适的数据仓库或数据库中。
  • 数据提取：根据分析需求，从数据存储中提取所需的数据。
  • 数据分析：运用统计和数学方法对数据进行分析，以趋势、模式或关联。
  • 数据可化：通过图表、图形等方式将分析结果直观展示。
  • 指标设计：确定和设计关键绩效指标（KPIs），以衡量业务成效。
  • 报告编写：撰写分析报告，总结，并提出建议和决策支。
  • 业务沟通：与业务团队沟通，确保数据分析结果能够有效应用。
  • 模型构建：参与构建和维护数据掘模型，以支预测分析和决策定。
  • 自动化测试和网页抓取：使用工具如Puppeteer-Extra进行自动化测试和网页抓取，提高工作效率。
  • 团队协作：与数据科学家、数据工程师等团队成员合作，共同推进项目。

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