看到数据分析师这个词，可能会有不少人还觉得有些许生疏，或者只是认识的比较表面，对于数据分析师的印象可能就是停留在坐在办公室对着电脑一顿狂敲键盘。这种认知其实是错误的，数据分析师目前来说是一个很高大上的职业，数据分析师通过获取一些必要的数据，然后分析这些数据，从数据中去发现一些问题从而提出一些自己的想法，给公司提供相关决策，而这一整个流程下来才算是一个数据分析师的大致的工作内容。

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数据分析师工作的流程简单，基本上分为这两部分，获取数据与对数据进行处理。

那么如何获得数据呢？获取相关的数据，是作为数据分析的前提，基础的SQL语言是必须的。具备基本SQL基础，再学习下其中细节的语法，就可以到很多数据了。当每个需求被明确以后，都需要根据需要，把相关的数据获取到，从而做基础数据。

当获得了数据以后，才能够进行数据处理工作。把数据处理成自己想要的东西，这是获取数据的一个关键点。有了数据后并不是完成，而是分析的开始。数据分析师最重要的工作其实就是把数据根据需求处理好，只有数据和需求结合起来，才能够更好的发挥数据的价值，看到需求的问题和本质所在。如果说连数据都没能够处理好，何谈从数据中发现问题呢？！

面对其高数据量、多维度与异构化的特点，还有分析方法思路的扩展，传统统计工具早就已经难以应对了。所以我们要使用专业的数据分析软件。Excel、SPSS、SAS 这三个数据分析工具对于数据分析师来说早就不陌生。但是这三种数据分析工具所应对的数据分析的场景其实并不是相同的。

一般情况来说，SPSS相对而言较为轻量而且易于使用，但是功能相对来说较少，适合进行常规基本统计分析。而SPSS和SAS作为商业统计的软件，提供一些研究常用的经典统计分析处理。