概述：
数据风险项目经理
必须在数据仓库/数据湖中担任过数据分析师的角色，创建数据映射，从源系统到目标数据平台的数据提取逻辑。
使用自动化工具从主要和次要来源提取数据。
清除损坏的数据，修复编码错误和相关问题。
进行分析以评估数据的质量和含义。
使用统计工具识别、分析和解释复杂数据集中的模式和趋势，有助于诊断和预测。
为利益相关者准备最终分析报告，使他们能够根据各种事实和趋势做出重要决策。
数据分析师工作描述的另一个重要元素是EDA或探索性数据分析项目。在这种数据分析项目中，分析师需要仔细研究数据以识别和发现模式。数据分析师接下来要做的是使用数据建模技术总结数据分析的整体特征。
数据分析师的基本技能
数据分析师需要具备技术、分析和软技能的综合能力，以有效地分析数据并传达他们的发现。以下是数据分析师的一些基本技能：
1. 数据清洗和准备
数据分析师应该知道如何清洗和准备数据进行分析。这包括删除错误、识别异常值，并将数据转换为可分析的格式。
2. 数据分析和探索
数据分析师需要能够分析数据并探索其中的见解。这包括使用统计方法测试假设、识别趋势和进行预测。
4. 编程
掌握编程语言，尤其是：
Python：数据操作和分析的关键库，如pandas、numpy和scikit-learn。
R：另一种用于统计分析和数据可视化的强大语言。
5. 数据库管理
使用SQL查询数据库的能力对于提取数据至关重要。了解MySQL、PostgreSQL、Oracle或MS SQL等数据库系统。
7. 数据可视化
使用Tableau、Power BI等工具和库进行数据可视化。
12. 沟通能力
向非技术利益相关者清晰传达发现，包括创建报告和演示文稿，从数据中提取见解。
13. 解决问题能力
使用基于数据的方法解决业务问题。
14. 团队合作
与其他部门或团队合作，了解他们的需求，并为他们提供相关的数据见解。
职责：
与源系统团队、业务分析师、数据建模师密切合作，了解底层数据结构，并创建从源系统到数据模型、数据集市和报告的数据映射。
经验：
10-12年 
