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数据分析师的日常工作是什么？

（1）编写SQL脚本：俗称“运行数据”。领导者需要一组季度数据/每月数据/每周数据，并编写一段N段SQL来运行数据。它通常是一个临时要求，但是当它被发现无声地演变为常规要求时，它会直接封装SP（存储过程）.每次运行它时都很方便。此作业内容所需的技术要点是：数据库，SQL

（2）数据分析项目现在处于中期：这是一个非常漫长而棘手的部分。早期阶段是根数据的处理和清理，根的聚合，然后是监控目标的设计。目标的设计不仅是数学分析，而且需求方需要理解。毕竟，最终的目的是让别人用它来提高效率，而不是突出模型。高大上。在创建所有所需数据之后，启动事务模型（数学模型）。整个建模过程也是反复探索数据的过程。在一定数量的数据的情况下，初始建模肯定会使用这个问题。问题balabala很烦人.稍后调整优化。技术要点：数据库，SQL，excel，R语言，数理统计，数据挖掘，事务常识。

（3）兼职产品经理：交易模型完成后，会有目标结果。将数据放入数据库。然后，您需要找到开发来帮助您创建一个可视化站点。作为数据分析师，我最擅长理解该项目中使用的逻辑流程，核心算法和事务。寻找发展，帮助你建立一个视觉网站：图啊，条形图，饼图，巴拉巴拉，让别人一目了然地看到整个目标的情况。技术要点：逻辑思维，流程规划，数据可视化，一定的发展常识（便利和发展沟通），表达能力和表达。

（4）模型和目标从后面正式使用：收集部门的响应，不断与他们沟通，不断优化模型，数据表。以及针对事务部某些特定需求的分析报告（临时要求）。技术要点：逻辑思维，表达能力

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