数据分析工作，数据类型有哪些 数据分类，简单的分两种，一种是数值型的一种是字符型的。具体的分析工作，要看你所处的行业了和工作的选择了。数据分析主要有两个方向，一个是行业研究员，这个对行业信息要求较高。一个是数据分析师，这个对业务理解比较高。虽然说目前数据分析挺吃香，但是淘宝的某大神说，全国懂数据分析的不超过十个人。销售数据、考勤数据、财务数据，这些数据都有相关的专业知识来支撑的，数据分析终究是为了业务服务的，需要较高的业务理解能力。比如说销售数据吧，就算给你一堆数据，数据中含有客户的基本信息如姓名（字符型）、地区（字符型）、年龄（数值型）等等、购买信息如购买时间（数值型）、购买物品（字符型）、购买量（数值型），那么怎么分析就很复杂了，这个主要看你为谁服务了。如果是给销售部门做促销准备的话，那么我们需要关注具体的购买物品的区域或者年龄之间的差异性，物品之间的关联性等等。但是要是给领导看，你只要给出整体的概念就可以，如销量下上涨，预计未来情况什么的。财务的数据，我觉得更专业了吧。数据分析，也是要入对行的。某书本说，数据的类型，直接就决定其分析方式。但是，每个行业都其关键指标，虽然都是求平均数，但是叫法也各种各样，这些都。
数据分析师主要是做什么工作的 数据分析2113师工作的流程简单分为两部分，第5261一部分就是获取数4102据，第二部分就是对数据进行1653处理。那么怎么获得数据呢？首先，我们要知道，获取相关的数据，是数据分析的前提。每个企业，都有自己的一套存储机制。因此，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，基本就可以到很多数据了。当每个需求明确以后，都要根据需要，把相关的数据获取到，做基础数据。获得了数据以后，才能够进行数据处理工作。获取数据，把数据处理成自己想要的东西，是一个关键点。很多时候，有了数据不是完成，而是分析的开始。数据分析师最重要的工作就是把数据根据需求处理好，只有数据跟需求结合起来，才能发挥数据的价值，看到需求的问题和本质所在。如果连数据都没处理好，何谈从数据中发现问题呢？就目前而言，大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。所以我们要使用专业的数据分析软件。数据分析工具都有Excel、SPSS、SAS等工具。Excel、SPSS、SAS 这三者对于数据分析师来说并不陌生。但是这三种数据分析工具应对的数据分析的场景并不是相同的，。
与大数据相关的工作职位有哪些 说个大概吧 大数据开发工程师：负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等；数据分析师：进行数据搜集、整理、分析，。
