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1、數據收集: 從各種渠道（如數據庫、API、外部文件等）獲取數據。

2、數據清洗: 處理臟數據，包括刪除重復數據、填補缺失值、格式標準化等，確保數據質量。

3、數據轉化: 使用各種工具和編程語言（如Python、SQL、R等）將原始數據轉化成可分析的格式。

4、數據分析: 進行基本的數據分析，為決策提供支持，同時可能需要利用統計工具或機器學習算法進行更深入的分析。

5、數據存儲: 根據需求將處理后的數據存儲到合適的數據庫或數據倉庫中，如MySQL、PostgreSQL、Hadoop等。

6、報告生成: 創建數據可視化和報告，以便于團隊和管理層理解和使用數據。

7、協作與溝通: 與數據科學家、分析師和其他相關團隊合作，確保數據處理流程和結果符合業務需求。

8、技術更新: 保持對新技術和工具的關注，持續提升自身技能，以便能夠有效應對快速變化的數據環境。

技能要求：

1、編程語言（如Python、Java、R等）

2、數據庫技術（如SQL、NoSQL等）

3、數據處理工具（如Pandas、NumPy、Dask等）

4、了解數據可視化工具（如Tableau、Power BI等）

5、基本的統計知識和數據分析技能