如果数据没有被正确解释，编程将毫无用处。 此外，如果我们谈论数据，就免不了涉及统计数据。许多统计技能是建立成功的数据分析师职业道路所必需的，例如形成数据集，均值、中值、众数、SD 和其他变量的基本知识、直方图、位数、概率、方差分析、将数据链接和分布在某些组中 、相关性、因果关系等。
数据分析师的工作内容
数据分析师是一个连接业务与技术的职位，要求比工程师更了解业务逻辑，又要比产品、运营等具有更多的数据分析思维与技能。数据分析主要是为公司业务人员、运营人员提供数据支持的，帮助员工提高工作能力和工作效率，让组织里面的每一个人都有主观能动性，另外还能通过数据优化员工绩效，主要有以下工作职责：
①根据时间维度产出数据报告，用数据统计分析方法对搜集来的数据信息进行分析，并加以归纳和理解。
②监控数据趋势。数据分析能提取有效信息和形成结论，对数据加以详细研究。
③为业务提供数据支持。数据分析后，以求化地开发数据的功能，充分发挥数据的作用。
④在分析数据后可以对行业发展，行业知识规则进行预测和挖掘。
⑤撰写专题性报告，，包括但不限于以上。
如果将企业比作战场，数据分析更像是为每一个士兵服务，并且数据分析能渗入到组织里面的每个细胞。而商业分析是为将领服务的，提高管理者决策的准确性、决策效率和决策能力；数据分析师在实际工作中更偏向业务，而商业分析师则更深入商业场景。
数据挖掘
数据挖掘是面对海量数据时进行数据价值提炼的关键，以下是算法选择的基本原则：
没有的算法，只有适合的算法，算法选择的原则是兼具准确性、可操作性、可理解性、可应用性。没有一种算法能解决所有问题，但精通一门算法可以解决很多问题。挖掘算法难的是算法调优，同一种算法在不同场景下的参数设定相同，
实践是获得调优经验的重要途径。
在数据挖掘阶段，数据分析师要掌握数据挖掘相关能力。一是数据挖掘、统计学、数学基本原理和常识；二是熟练使用一门数据挖掘工具，Clementine、SAS或R都是可选项，如果是程序出身也可以选择编程实现；三是需要了解常用的数据挖掘算法以及每种算法的应用场景和优劣差异点。
数据分析师是做什么的？
大数据分析师职责
在大部分的公司中，负责层到第三层的岗位是DBA,他们主要负责管理源数据，建立数据仓库，然后做统计分析；负责第四层和第五层的岗位是数据分析岗位，他们主要负责数据挖掘和数据分析以及数据的可视化展示，技术含量和难度远大于DBA，同时，还要求有业务能力，直接影响到决策者的决定。
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在此，我推荐我比较常用的R语言（后续，我会对R语言做一个专题，分享我在实战中对R语言的使用，同时，我也会上传我在各类技术社区线下分享中的专题，比如，中生代社区、大数据俱乐部、CSDN线下活动、整洁代码俱乐部等）。R语言覆盖了第三层一直到第五层，包括数据的统计分析、算法、数据可视化、挖掘等，也就是说，R语言可以做统计分析、数据挖掘、以及数据的可视化。
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