对于初学者来说，数据分析师是一个神秘的职业，他们不仅需要具备计算机技能，还需要懂得统计学和商业命题，以及如何从海量数据中获取价值。那么，数据分析师究竟是干嘛的呢？
一、提供商业洞察
数据分析师的工作不仅仅是收集和处理数据，他们还需要将数据转化为洞察力，从而为企业提供商业决策支持。
例如，一家网站想提高用户点击率，数据分析师可以通过分析用户行为、网站流量等数据，找出用户点击率低的原因，并提出改进意见。根据数据分析师的建议，这家网站可以优化页面布局，改进呈现方式，从而提高用户点击率。
二、发现和解决问题
数据分析师需要善于从海量数据中发现问题，并提出解决方案。他们需要使用数据挖掘和机器学习技术，处理大量数据，并根据分析结果提出问题解决方案。
例如，一家电商公司发现某一款产品的销售额一直不高，数据分析师可以分析该产品在销售渠道、价格、促销等方面的数据，找出销售额低的原因，并提出改进方案。通过数据分析师的分析和建议，该公司可以提高产品销售额。
三、制定业务策略
数据分析师还需要制定企业的业务策略，帮助企业获取收益和利润。他们需要分析市场趋势、竞争对手的策略等，并对企业未来的发展方向提出建议。
例如，一家零售公司想扩大市场份额，数据分析师可以通过分析市场需求、竞争对手的策略等数据，提出制定新的营销策略，以吸引更多的消费者，从而实现销售增长。
四、预测未来趋势
数据分析师可以通过分析历史数据，预测未来可能的趋势和市场变化。他们可以使用时间序列分析、回归分析等技术，预测未来的趋势和变化，从而为企业提供决策支持。
例如，一家保险公司想预测下一年的理赔金额，数据分析师可以利用历史数据，使用时间序列分析等技术，预测下一年的理赔金额，并制定相应的风险控制策略。
五、数据的清洗和处理
数据分析师需要处理原始数据，将其转化为可供分析的数据。该过程包括数据清洗、数据转换和数据整合等。
例如，一家银行需要分析客户信用卡数据来识别欺诈行为，数据分析师需要将原始数据进行清洗、初步分析和特征提取，最终得出欺诈行为的特征，以便银行进行风险控制和欺诈检测。
完整代码示例：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据读取和处理
data = pd.read_csv('sales_data.csv')
data = data.dropna()
# 业务洞察分析
sales_by_region = data.groupby('Region')['Sales'].sum().sort_values()
sales_by_region.plot(kind='bar')
plt.title('Sales by Region')
plt.xlabel('Region')
plt.ylabel('Sales')
# 问题解决方案
prod_sales = data.groupby('Product')['Sales'].sum().sort_values()
prod_sales.plot(kind='barh')
plt.title('Product Sales')
plt.xlabel('Sales')
plt.ylabel('Product')
# 制定业务策略
month_sales = data.groupby('Month')['Sales'].sum()
month_sales.plot(kind='line')
plt.title('Monthly Sales')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Sales')
# 预测未来趋势
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
model = ARIMA(month_sales, order=(2, 1, 0))
result = model.fit(disp=-1)
result.plot_predict(1, 48)
plt.title('Monthly Sales Forecast')
# 数据清洗和处理
data['Order Date'] = pd.to_datetime(data['Order Date'])
data['year'] = data['Order Date'].dt.year
data['month'] = data['Order Date'].dt.month
monthly_sales = data.groupby(['year', 'month'])['Sales'].sum()
monthly_sales.plot(kind='line')
plt.title('Monthly Sales')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Sales')