數據分析師工作內容

摘要：數據分析人員在工作中到底需要做什麼？教科書說的再多，依然是紙上談兵，下面從實例告訴大家，讓你對數據分析工作有一個更直觀的認識。實例一部分正在從業者用親身經驗告訴你，一部分公司招聘HR現身告訴你。

教科書上寫的數據分析師需要具備的技能：

1. 最重要的是要精通excel

表格的數據處理技巧，數據透析等；也就是需要excel表格用得非常嫻熟的人才。

2. 數字敏感度要強，一看到某個數據就能夠感覺出數據是否存在不合理的地方，同時預測問題所在並以最快的時間找出問題根源並提出解決方案《數據分析人才培訓》。

3. 熟悉公司業務，和行業知識。若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。

4. 掌握分析的理論知識，掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等《貴州大數據培訓》。

5. 懂設計。懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目了然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則《 貴陽大數據學習 》。

數據分析從業人員所認識的數據分析師工作內容和職責

A.在美國做數據分析，

我們的客戶是零售商和一些快消品的生產商，數據分析對很他們重要。由於超市都有會員卡，每一筆消費都會上傳到我們的資料庫，所以我們擁有詳盡的數據可以用來分析。

首先超市或者商店裡有大大小小的打折促銷活動，要知道這些活動有沒有效果就得對關鍵性的指標進行對比，做出報告告訴客戶這些活動的效果《貴陽大數據認證》。有的廣告公司也會找我們分析他們的廣告效果，這時候就得在資料庫里找實驗組和對照組進行建模，在SAS里做統計分析。當然我們也會和一些公司合作搞調查問卷什麼的。

另外季度性的報告也是很重要的，各種各樣的指標要進行分析對比，看KPI，畫趨勢圖，各個門店各個部門都要看。有時候會有一些門店或者一些部門指標下滑了也要找出原因《 貴陽大數據培訓》。

客戶關係管理也很重要，要決定怎麼給客戶發促銷郵件，

廣告，怎麼發優惠券之類的。相信看過《塔吉特大數據營銷》這篇文章的人都能領悟大數據的魔力。另 外，Target確實是家好超市。

還有一些分析是研究產品之間的關聯度的，這樣可以給經理們提供上架建議。對於新產品也有一套指標來檢測他們的表現，不好的下架《 貴州大數據培訓機構 》。

在公司里做的項目還不太多，大概就上面幾類吧。

B．目前在一家電商公司從事數據分析的工作

剛入門的時候都會從最基本的做起，也就是先做表格。

先是學做日報。這是每天到公司做的第一件事，雖然很基本，步驟很統一，也很機械，但是每天的日報都能看出前一天的銷售狀況，整個月的銷售走勢，本月的任務完成程度，過去24小時內流量來源的對比，轉化率的變化，客單價的漲幅等等，清晰且明了。《數據分析員考試》近年來手機端流量的崛起，也為此單門添加無限端的流量、銷售的分析，以及無線端和PC端的佔比分析。

採用表格，折線圖，以及文字表述等方式，通過郵件發給公司里各個部門的主管。

再有就是日銷、庫存類的表。這些是關於每一天銷售過後的庫存、產品銷售預測、以及店鋪內的top產品的表。

產品銷售預測，是通過近30天內的銷量，求平均作為銷售速度，或者如果近期有大幅度的活動力度，也可取近一天的銷售量作為銷售速度預測《 數據分析師培訓 》。

通過vlookup得到對應的庫存，再通過公式計算得出，按正常日均銷量銷售的話，一定時間內會出現庫存緊缺的產品，做出庫存預警。top產品的列取可以幫助在做活動推廣的時候，更好的選取產品，也可以直觀展現近期產品的受歡迎程度，也間接能反應消費者在宣傳作用下的消費偏好。

流量分析相關表。電商行業對流量的來源分析會更注意，先流量細分，再者只要出現和近期數據相比有較大幅度變化的都需要反映出來。拿淘寶平台的商家來說，站內有鑽展，直通車，首焦等流量來源，如若出現較大變動都需要去找對應的原因。站外的話因為會不定期在各個平台做活動，也是需要去相對應的部門獲取近期流量來源《數據分析師考試》。

復盤。每一個較大活動完了都需要對這次活動做復盤，分析銷量，走勢，和前期對比，哪些不足，什麼時間點賣的好等等。

數據分析是公司運作較核心的部分，公司每採取一個決策，都需要參考公司數據指標，每制定一個營銷政策也都要結合當前的數據表才能制定。數據分析可以幫助公司更清晰的知道自己的特色、優勢，以及消費者的偏好、大環境的變化等等，以此來更好的運作《 昆明大數據培訓》。

C．數據分析挖掘工作人員

給產品經理的產品優化提供數據支持，這是對數據驅動改進。驗證產品經理的產品改進效果，這是數據求證。為高層做郵件和報表，抽取出公司運營的關鍵指標供高層監控公司的運營情況。

D．互聯網+分析

1.KPI指標監控，異常指標分析，尋找問題根源，為老闆做建議每周都會有：出現什麼問題，問題的原因是什麼，各個小team的Action，每周這麼循環下去《貴陽大數據培訓中心 》。

2.各種周期性報表，各種臨時性提數 3.針對某一特定業務問題的分析報告

4.針對某一業務問題的進行線下建模和分析，最終推動模型上線 周期性跑模型，跑模型的效果報表。

建模這塊最麻煩的是 需要與業務方溝通，搜集資料，梳理需求，定義好各個指標，加工成所需要的特徵變數，特徵變數的尋找很多時候都是嘗試，摸著石頭過河《貴州大數據培訓機構》。

E.新媒體+數據分析 日常類：

1、周期性的數據報告，不同的彙報對象側重點不同。

2、KPI指標優化，不同階段側重點不同。

3、數據模型建立和持續評估效果，實時進行。

不定期：

1、特定的數據分析專題。 2、拉一些人來分享

其他：

解決運營中遇到的大大小小問題和需求

F. 企業類的數據分析 目前企業類的數據分析主要集中在BI階段，即普遍意義上的報表。還有一些工作是給業務部門和銷售團隊提供數據支撐《 貴州大數據培訓中心》。

如果希望真正的利用數據發現價值，業務部門才是真正使用數據的地方。沒有目標的數據分析都是紙上談兵。

數據部門的優勢在於能夠拿到整個公司所有系統的數據，能從更多的維度和更宏觀的角度發現數據中存在的價值。但是很遺憾，數據部的同學們都在業務部門的需求中疲於奔命，再者說來也沒這種意識《 貴陽大數據報名學習 》。

努力提升自己的話語權也該是數據分析師在自己的工作中應該考慮的一部分內容。數據驅動才能真正的不再只是一句口號。

G.數據工作人員

1、了解和整理產品部門的數據需求

2、技術性工作。主要編碼處理數據、偶爾做些數據分析

3、管理性工作。項目的計劃安排和進度控制、業績填寫。

Part2: HR招聘數據分析人員，需要的人才是這樣的

A.某電子商務公司：

1. 每天觀察網站流量，對流量來源的地區、性別、年齡段、收入情況等等一堆數據進行分析，然後，寫分析報告，提出問題並制定相應的解決方案《貴陽數據分析人才培訓 》。

2. 分析庫存和銷售數據，為產品的採購提供分析數據，從數據中抓住趨勢，解決企業的庫存壓力。

3. 活動數據分析，每次商城做用戶回饋的促銷活動之後都必須對品類、庫存、用戶、流量進行分析，並結合活動策划進行數據匹配，從中分析出促銷活動的不足，為下一次的促銷活動提出解決方案《重慶大數據培訓》。

4. 數據分析師應該要了解公司營銷和產品部門的動向，分析出公司所做的營銷活動和產品調整造成了哪些影響，達到了哪些目的。從數據中去發現。

B.某網站招聘數據分析師：

1. 根據公司的發展及戰略規劃，對大數據平台的功能及產品進行前瞻性整體的規劃及部署。

2. 熟練運用各類數據統計工具，快速響應各個部門、客戶的數據需求

3. 數據分析統計報表的建立與優化

4. 提供各種分析以及數據標準，如：流量分析、轉化率分析、投資回報率分析等

5. 部門其他日常事務

崗位要求：

1. 本科以上學歷

2. 3年以上數據統計、分析經驗，熟悉數據分析的主要方法、思路

3.3有數據項目經驗或企業業務/運營/網站數據統計、分析經驗，擅長數據挖掘、數據規律分析及分析模型建立者優先

4.對數據有高度的敏感度和警覺性、邏輯性及系統性思維

5.工作細緻，責任心強，勤奮善於思考，有很強的學習能力。

6.熟練使用Excel等相關統計工具《貴陽數據分析人才培訓》。

C. 某信息分類網站

職位描述： 1 、抽象數據分析需求，形成有競爭力的數據產品，幫助產品業務更深刻的理解並運用數據；

2 、基於對互聯網產品和業務的深入理解的基礎上，獨立承擔複雜分析任務，為產品方向提供決策支持；

3 、負責相關項目性工作的數據支持、業務報表的製作；

4 、建立產品業務相關的數據統計模型。

職位要求： 1 、本科及以上學歷，計算機、統計學、數學、信息管理、社會學等相關專業， 3 年以上諮詢、互聯網行業工作經驗；

2 、良好的數據分析能力，有豐富的數據分析、挖掘、清洗和建模的經驗；

3 、熟悉互聯網數據採集，具備大數據處理能力 , 熟練運用 SQL ，掌握 hive 等相關數據工具；

4 、善於溝通，具有良好的團隊合作精神；

5 、有互聯網行業數據分析工作、做過數據挖掘行業的優先《貴州大數據培訓》。

D.某市場研究公司：

任職條件 本科以上學歷，經濟、管理、統計、營銷、金融、投資、企管等專業，碩士或MBA優先； 熟悉定性或定量分析方法，熟悉各類研究模型；熟練運用Sas, Matlab, Excel，Spss, PowerPoint數據分析軟體，思維敏捷、文筆流暢、具有較強的資訊整合分析能力； 可獨立完成方案設計和研究報告的撰寫及報告演示；有諮詢公司或市場研究公司2年以上分析工作經驗優先； 工作態度好，認真細緻負責《貴陽大數據學習》。有創新意識，良好的團隊合作精神，能夠承受工作壓力； 較強的文字和溝通協調能力，執行能力強，具有敏銳的市場洞察力和良好的組織計劃及邏輯分析能力； 持有中數委頒發的項目數據分析師執業資格證書者優先。 職位描述 根據公司安排撰寫項目建議書、各類項目研究分析報告； 協助完成售前諮詢和方案設計； 協助項目經理承擔項目管理，對整個項目進行管控協調《貴陽大數據認證》。

E.某投資諮詢公司

崗位職責： 1、負責業務數據的提取和統計分析； 2、參與公司數據業務相關的設計和開發；

任職資格： 1、 本科（含）以上學歷，數學、統計、金融、計算機等專業背景，一年以上數據分析相關工作經歷；

2、 有興趣致力於金融領域的數據分析研究；

3、 熟練操作Excel；SPSS Clementine、R、SAS等統計軟體，至少熟悉一種；熟練操作SQL查詢語言；

4、 熟悉決策樹、聚類、邏輯回歸，關聯分析、SVM，貝葉斯等數據挖掘演算法，有數據挖掘的項目經驗優先；

5、 良好的邏輯分析能力、分析問題和解決問題的能力，對數據敏感，良好的溝通能力；

F.某科技公司

崗位職責： １、根據產品特點及需求，分析設計報表，提出報表開發需求方案；

２、建立分析客戶模型，對客戶重點數據分析，按產品、地區、時間、客戶類別等等綜合分析；

３、負責相關業務數據收集、歸類及整理；

４、對相關數據進行分析，製作數據統計表；

５、負責各項數據模型的開發、維護、並撰寫報告。

崗位要求：

1、數學、應用數學、統計、數據挖掘或計算機等相關專業本科以上學歷；

2、 3年以上網站數據分析工作經驗，能夠對網站流量數據、內部用戶數據、以及轉化數據等數據清晰統計分析，對數據敏感，細心耐心，對數據分析有一定的興趣，有很強邏輯分析能力，能夠熟練使用EXCEL，善於使用Excel製作圖表；

3、 具有嚴密的數據分析能力以及出色的危機處理能力與反應力；

4、 熟悉數據分析與數據挖掘理論，互聯網應用技術知識、網路知識；

5、 數據分析能力和數據敏感度，能夠從數據中發現問題；具備處理和分析較大量級數據的能力；

6、 熟悉MYSQL/ORACLE資料庫，能夠熟練使用SQL語言進行數據查詢，會寫存儲過程進行複雜的查詢及數據處理 .

G.某遊戲公司

【崗位職責】 1 、負責遊戲運營數據的收集整理，並輸出常規性的產品數據報告；

2 、監控產品運營中各功能模塊數據，評估潛在風險，為運營人員提供決策支持；

3 、整理已有的數據報告，為運營人員提供遊戲分析報告，負責遊戲運營過程中各項分析需求；

4 、定期對用戶特徵數據、用戶行為數據、財務數據進行統計並建模分析；

5 、定期監控和收集競品數據進行分析，幫助產品在市場中有核心競爭力《中國數據分析行業權威認證》。

【任職要求】 1 、本科及以上學歷，統計、應用數學、計算機數據挖掘相關專業；

2 、熱愛遊戲、熱衷移動互聯網，理解用戶需求；

3 、熟練使用各類數據統計工具，具有良好的邏輯分析能力與溝通能力；

4 、具備基本編程能力者優先。

H.某電商公司

崗位職責： 1.負責經營分析數據採集、維護及數據異常的跟蹤處理；

2.對海量數據進行分析，基於歷史數據建立分析模型挖掘數據內在的模式和規律，並與公司實際業務相結合，建立良好的數據分析和彙報機制；

3.負責經營分析指標的優化和跟蹤分析，對公司運營和財務狀況深入分析並提供改進方案；

4.對新人進行數據分析軟體使用及分析邏輯的培訓和指導。

任職要求： 1.計算機、統計學、數學、計量經濟學、金融學等相關專業，本科及以上學歷，5年以上數據分析挖掘相關工作經驗；

2.精通SAS、SPS等統計分析軟體使用；

3.具備資料庫基礎，了解Oracle等主流數據倉庫，熟練使用SQL從資料庫底層提取數據；

4.對商業和業務邏輯敏感，具備良好的邏輯分析能力、組織溝通能力和團隊精神；

5.具有很強的團隊意識，有誠信、願意分享和承擔責任；

6.具有海量數據分析、挖掘相關項目的工作經驗者優先；

7.有互聯網相關行業背景，有公司運營數據分析或財務數據分析經驗優先；

8.具備較強的規劃和統籌能力，有較強的執行能力；

9.富有創業精神, 充滿激情, 樂於接受挑戰。

I.某信息諮詢公司：

工作職責： 1、負責公司產品業績數據分析，能夠對核心、信貸的數據進行分析，並將之與信貸資產核算與逾期客戶的數據要求結合起來分析原因、提出改進方法；

2、熟悉銀行信貸、核心業務系統的業務流程及機制；

3、熟悉銀行綜合業務系統、信貸管理系統、資金交易等業務系統數據結構，能夠對核心的信貸數據進行分析；

4、具備銀行數據分析、數據建模、數據整合能力與工作經驗。

職位要求：

1、數學、統計、金融數學或計算機等相關專業碩士以上學歷；

2、熟練運用數據處理及基礎數據分析方法，擅長利用模型進行分析、預測；

3、數據敏感度高，善於數據提煉，有豐富的數據分析、挖掘、清洗和建模的經驗；

4、至少熟練掌握和運用一種統計軟體（SAS/SPPS等）；

5、為人耐心細緻，工作認真，有求知慾，具敬業精神和良好的團隊溝通能力；

6、了解Oracle資料庫，掌握SQL語句者優先。

數據分析師就業前景:

從20世紀90年代起，歐美國家開始大量培養數據分析師，直到現在，對數據分析師的需求仍然長盛不衰，而且還有擴展之勢。根據美國勞工部預測，到2018年，數據分析師的需求量將增長20%。就算你不是數據分析師，

但數據分析技能也是未來必不可少的工作技能之一。在數據分析行業發展成熟的國家，90%的市場決策和經營決策都是通過數據分析研究確定的。

用數據說話，重視定量分析，也逐漸成為科學研究、企業經營、政府決策等過程著重考慮的問題。目前隨著各行各業的不斷發展，數據分析行業涉及的領域正由最初的投融資項目分析轉向為企業經營、管理方面服務。照此發展，相信不遠的將來，中國的數據分析行業一定也會發展到行業精細化的程度。數據分析師或將成為職場新寵。

數據分析師薪酬:

有媒體報道，在美國，大數據分析師平均每年薪酬高達17.5萬美元，而國內頂尖互聯網公司，大數據分析師的薪酬可能要比同一個級別的其他職位高20%至30%，且頗受企業重視。

國內某大型招聘平台給出的數據分析師平均薪酬為：9724（取自 1139 份樣本），且北京、上海、廣州、深圳、杭州、南京、武漢、成都、長沙為大數據分析師需求量前十的城市。

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