数据分析师的在企业中的主要作用是支持与指导业务发展。基本合格的数据分析师支持业务发展，优秀的数据分析师指导业务发展。
????企业发展初期
在企业发展初期，基本是没有数据分析师的。一个原因是数据量少，不用过多分析就能发现问题;另一个原因是互联网业务发展初期目标很明确，用户量是关键，无论用什么方法先把用户搞来，然后才有数据分析。
????企业发展中期
在企业发展中期，即业务上升阶段，这个时候需要大量的数据分析师，尤其是没有数据产品建设的企业。这时，数据产品和数据分析的工作基本是数据分析师承担的：定指标、做报表、可视化、分析和预测。
????数据产品建设
对数据产品建设的重视与否是影响企业发展速度和质量的重要因素。数据分析的最基础职责是帮助企业看清现状。看不清现状的企业是谈不上长远发展的。
????数据团队
企业发展壮大以后，数据分析团队搭建好了，基本上分工会更加明确一些。数据架构师、数据仓库工程师、数据产品经理、数据分析师、数据挖掘、算法工程师等共同构成稳健的数据团队。
数据分析师是大数据管理专业。数据分析师是数据师Datician的一种，是属于大数据管理专业，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
拓展内容：
想做数据分析需要学习的专业主要有：
直接相关专业：统计学、信息管理、（应用）数学、计算机科学与工程。
次相关专业：管理学、工商管理、市场营销、财务管理、金融学、经济学。
间接相关专业（该专业以应用统计学、计算机科学为主）：地理信息系统、生物统计学、医药统计学等等。
数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。那么数据分析师要学什么呢？下面就和我一起去一下吧。
一、统计学：对于互联网的数据分析来说，并不需要掌握太复杂的统计理论。所以只要按照本科教材，学一下统计学就够了。
编程能力：学会一门编程语言，会让你处理数据的效率大大提升。如果你只会在Excel上复制粘贴，动手能力是不可能快的。
数据库：数据分析师经常和数据库打交道，不掌握数据库的使用可不行。学会如何建表和使用SQL语言进行数据处理，可以说是必不可少的技能。
数据仓库：许多人分不清楚数据库和数据仓库的差异，简单来说，数据仓库记录了所有历史数据，专门设计为方便数据分析人员高效使用的。
数据分析方法：对于互联网数据分析人员来说，可以看一下《精益创业》和《精益数据分析》，掌握常用的数据分析方法，然后再根据自己公司的产品调整，灵活组合。
数据分析工具：SAS、Matlab、SPSS这些工具经常有人推荐，是在互联网公司一般都用不上。做可视化的Tableau，统计分析的友盟、百度统计，还有像我们神策分析等。
懂管理：一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
懂业务：从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
懂工具：指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
懂分析：指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
懂设计：懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。
每日统计退货商品明细，周报退货分析至上级，后期跟进采购部处理进程以及结果;
周报供应链健康情况：资金占比分布，库存状态，供应商风险;
日跟踪订单入库付款情况，将情况日报至上级;
日跟踪订单计划出货，实际发货，收货反馈的情况，与其他部门沟通查明3者的差异原因，记录并日报反馈至上级;
协助上级进行资金链管控工作，周统计物流发货计划，与采购部沟通进行未来应付账款预估;
协助上级进行财务审核等工作。
