数据分析师的工作流程：

业务建模：明确数据分析的目标，这可能涉及波动解释、数据复盘或专项探索等。

获取数据：根据分析目标，收集所需的数据，这些数据可以是外部数据（如市场调查、竞争对手数据）或内部数据（如业务系统记录）。

数据存储：确保数据的存储是安全、准确和可访问的。这包括了解数据存储系统的类型（如MySQL、Oracle、SQL Server等），数据仓库的结构，以及数据的更新和同步机制。

数据提取：选择合适的数据源和时间点，从数据存储系统中提取所需的数据。

数据清洗和准备：处理数据中的空白值、无效值、重复值和缺失值，进行必要的格式转换和数据整合。

数据分析：运用统计分析工具（如Excel、Python、SQL、R等）进行数据分析，可能包括描述性分析、推断性分析和探索性分析。

数据可视化：使用图表等可视化工具展示数据分析结果，使数据更加直观和易于理解。

撰写报告：将分析结果汇总成报告，报告应包含背景、目的、数据基本情况、可视化图表以及策略选择。

效果反馈和持续验证：将分析结果反馈给业务团队，并根据反馈进行持续的数据验证和跟踪。

这个流程确保了数据分析的完整性和有效性，同时也考虑了数据的安全性和合规性。

数据分析师是一种利用数据来帮助企业或组织解决问题、优化决策、提升效率的专业人才。数据分析师的要求可以从以下几个方面来考虑：

懂业务：数据分析师需要了解所从事的行业、公司或项目的业务背景、目标、流程和挑战，才能根据实际需求提出合适的分析问题和方案，以及有效地沟通和展示分析结果。

懂管理：数据分析师需要掌握一些管理理论和方法，比如营销、战略、运营等，来指导分析思路和框架的搭建，以及项目的规划和执行。

懂分析：数据分析师需要具备数据分析的基本原理和方法，比如描述统计、推断统计、假设检验、回归分析、分类分析、聚类分析、关联分析等，以及能够灵活运用到实际工作中。

懂工具：数据分析师需要熟练掌握数据分析相关的常用工具，比如 Excel、SQL、Python、R、SAS 等软件或编程语言，以及能够根据不同的场景和需求选择合适的工具。

懂设计：数据分析师需要运用图表、报告、演示等方式有效地表达数据分析的过程和结果，使之清晰、有逻辑、有说服力，并能够根据不同的受众和目的进行调整。

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