為公司提供數據報告。
數據分析師可以使企業清晰的了解到企業現狀與競爭環境，風險評判與決策支持，能夠充分利用大數據帶來的價值，在進行數據挖據與展現後，呈現給企業決策者的將是壹份清晰、準確且有數據支撐的報告。
所以，大數據分析師已經不是簡單的IT工作人員，而是可以參與到企業決策發展制定中的核心人物。此外，對於新聞出版等內容產業來說，更為關鍵的是，數據分析師可以發揮內容消費者數據分析的職能，這是支撐新聞出版機構改善客戶服務的關鍵職能。
擴展資料：
數據分析師需要掌握的統計方法
1、線性回歸（Linear Regression）。在統計學中，線性回歸是壹種通過擬合自變量與自變量之間最佳線性關系來預測目標變量的方法。
2、分類（Classification）。分類是壹種數據挖掘技術，它將類別分配給數據集合，以幫助進行更準確的預測和分析。也有時稱為決策樹，分類是用於對非常大的數據集進行分析的幾種方法之壹。2大分類技術脫穎而出：Logistic回歸和判別分析。
3、重采樣方法（ResamplingMethods）。重采樣是從原始數據樣本中繪制重復樣本的方法。這是統計推斷的非參數方法。換句話說，重采樣方法不涉及使用通用分布表來計算近似p個概率值。
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