假设您在一个组织中担任数据分析师。 您已经分析了一组数据并将您的报告提交给团队，以便他们可以开始工作。 在项目启动之前，团队可能会有一些问题讨论，帮助正确理解项目以及如何使用数据。 但是您可能没有足够的时间来回答所有这些问题。这就是数据直觉的用武之地。根据经验，您可以了解可能会提出哪些问题，以及如何策划一组解决所有盲点的答案。 这将有助于您将问题分类：即了解更好或必须了解两类。
成为数据分析师有哪些要求？
数据分析的过程
了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题；同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。
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在数据存储阶段，数据分析师需要了解数据存储内部的工作机制和流程，核心的因素是在原始数据基础上经过哪些加工处理，得到了怎样的数据。由于数据在存储阶段是不断动态变化和迭代更新的，其及时性、完整性、有效性、一致性、准确性很多时候由于软硬件、内外部环境问题无法保证，这些都会导致后期数据应用问题。
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数据分析师的职位级别划分
工资和待遇如何？
有媒体报道，在美国数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内互联网公司数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20至30，颇受企业重视。国内大型招聘平台给出的数据分析师平均薪酬为：12K左右，且北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙为大数据分析师需求量前十的城市。从*城市平均薪酬来看，数据分析师的入行起薪一般在6K/月-8K/月;入行3到5年的数据分析师则一般在15K/月-25K/月;数据科学家的年薪通常在40万以上是比较常见的。
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数据分析师的发展方向，数据分析师不能只成为一个技术*，要成为可以影响公司运作的人，数据分析师在进阶的道路选择方向：数据技能超强的产品经理、成为数据指导业务的运营VP、管理或战略、博学广识的数据科学家。
数据分析师的职业规划一个方向是偏业务一些即运营分析，另一个方向则偏技术一些即挖掘分析。不管是偏业务还是技术方面的，可能你都需要掌握一些入行的行规。不管是数据运营分析师和数据挖掘工程师，它们在企业中都属于技术岗。
