想做数据分析师，首先需要了解行业和职业，包括需要的技术、工作职责、工作要求等。数据分析师的日常工作是什么？
数据分析师的日常任务是什么？让我们开始上课
数据分析师的日常工作大概分为几类：
第一类，日常数据一些固定时间段、固定形式、固定内容的日、周、月数据分析报告，基本上需要实践来完善。
对于大多数学生来说，相对简单，一般是开始熟悉工作。但在做的同时，也要思考目前如何提高做的效率，是否有更好的解决方案，后面会讨论。
第二类，专项分析
专项分析也是临时分析，多是临时需求，比如异常指标分析。
当前数据存在异常波动或一些运营问题，需要支持数据背后原因的分析，配合业务提供相应的解决方案。
这种数据分析也是最考验基本功和自我训练的，因为问题多种多样，紧迫性也不同。越急，越不急。只有逐层逻辑分析数据背后的真实原因，才能给出精准有效的对症下药的解决方案。
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第三类，大数据产品
也就是数据平台的建设。第一类提到提高数据分析效率。这个时候，就要用技术解放双手。对于一些耗时且高度重复的工作，有必要使其自动实现。此时更重要的是搭建一个适合当前团队的数据平台，可以在后期节省大量的时间和精力。
第四类，数据规范
数据规范包括数据嵌入点、索引字典等。有些流程要从头到尾慢慢规范，减少后续沟通中不必要的无效沟通，避免出错，提高效率。
数据分析报告的四种场景
数据分析中可能出现的错误
数据分析师的职业道路
