数据分析师

【导读】随着21世纪互联网的飞速发展，侧面也是给予了数据大规模发展的成长环境，同时在国家政策的扶持下，以及各个专家的努力研究，数据分析师人才在市场上成为了炙手可热的人才，那么数据分析师主要工作有哪些?如何体现数据分析师的价值呢?为了帮助各位小伙伴更好的理解，下面是小编根据互联网行业，依不同部门，简单谈谈各自工作职责与内容，重点探讨下运营分析这块。仅供参考。

数据分析师主要工作内容

数据中台部门：

围绕构建公司的数据基础设施，为上层的业务分析打好地基方面展开;

偏向于数据底层清洗、指标加工、储存、可视化数据产品等;

还包括非常重要的公司底层数据资产的搭建、整合等。

运营部门：

强调数据化运营、量化运营，提升效率，驱动业务;

偏向于业务流程优化、营销活动分析、用户画像&分群、生命周期价值分析。

产品部门：

关注产品体验、产品优化迭代;

产品可用性测试分析、产品流程或功能迭代测试与效果分析;

与运营部门配合共同关注用户增长与留存。

经营分析部门：

侧重监控预算达成、诊断经营状况，为业务提供经营策略调整和优化的决策建议;

预算编制及达成监控、业务运营现状、效果、问题分析、财务分析、组织效率、成本控制等决策建议。

风险管理部门：

侧重对业务产品全流程风险、信用风险等跟踪、监测、预警;

风险策略的设计与实施、跟踪和分析策略有效性及影响等，风险指标监控和风险预警。

模型与算法组：

看好的未来方向，也是正在努力的方向，有时间再讨论。

关注模型监控与效果评估，与产品协同对模型产品的推广;

梳理模型监控点，完善监控体系，跟进模型效果分析;

人群分析与特征挖掘，了解客群稳定性与衍变。

运营与业务分析领域数据分析师的工作内容与职责

按照产品生命周期的逻辑线路来谈：产品生命周期——数据分析相关工作内容

开发期：

从数据理解—数据定义—数据存储—数据可见的搭建基础的过程

梳理和理解产品与业务流程

搭建运营指标体系，明确核心指标定义、口径及监控周期

推动监控指标可视化

引入期：

目的：了解自己的现状，小范围试用中尽早快速发现产品体验和业务流程改进的点，缩短周期

跟进产品与业务动态，监控流程转化

分析水平是否合理，流程优化空间，改进方案效果跟踪

增长期：

目的：了解用户，定位精准、高效获客的途径

用户是谁，用户从哪儿来，用户习惯有哪些?--用户特征、用户画像，用户使用场景等分析

怎样触达用户?结合用户群体特征对不同形式触达分析，探究出规律，驱动运营更高效投入

成熟期：

目的：尽可能延长用户生命周期，最大化用户商业价值

定义生命周期、评估全周期及各阶段用户价值

分析各阶段客群特征，结合相应的运营策略提升用户价值贡献

潜在流失客群识别与预警，与运营制定挽留措施，跟进效果分析

个人体会

首先是业务理解力，深入理解业务和产品的定位、商业逻辑，关注业务动态，知道是什么，发生了什么，是分析的基本出发点，也是下一步提出如何做的最终落脚点

非常重要重要重要的是思考力，带着脑子去做，多思考为什么分析、问题背后逻辑是什么、不同问题间的影响、是否可改进、未来如何做。

要有好奇心和批判精神，结合分析的问题，想一想有什么数据，再多想一想还能有什么数据，数据对不对，验证合不合理、科不科学。

正确用好数据，保持中立，尊重事实，存疑的地方不妄断，对自己对结果负责

输出一定是经过独立思考、提炼出的有价值信息，而非一堆炫技方法、数字、图表的堆砌

以上就是小编今天给大家整理发布的关于“数据分析师主要工作有哪些?如何体现数据分析师的价值?”的相关内容，希望对大家有所帮助。总的来说，2020年数据分析工程师如何发展依然是个问题，希望各位小伙伴们，可以找到自己的方向并为之奋斗，最终实现自己的理想。

【导读】随着互联网的大力发展，数据分析师也是水涨船高成为了21世纪的高薪人才，不过当下云计算工程师。物联网工程师以及人工智能工程师等接憧而至，市场趋于多元化，那么数据分析师未来前景如何?发展趋势怎样呢?小编认为数据分析师可以长期发展下去，优秀的数据分析师前途无限光明。

理由如下：

第一，数据产业正处于蓬勃发展的时期。

企业数据驱动是仅五六年才大规模流行起来的，而机器学习、人工智能由原来仅google、bat才拥有的红利到现在迅速推广至各行业大大小小的公司，也就这三四年的事情。以上催生了数据产业，也给数据产业提供大量就业岗位，数据分析、数据挖掘、推荐工程师、机器学习工程师、数据PM、数据策略PM等。整个产业正在蓬勃发展，各数据岗位也在企业均发挥重要作用。

有价值信息，而非一堆炫技方法、数字、图表的堆砌

第二，大部分企业对数据的利用率还仅是冰山一角

数据分析师，作为零距离接触一线业务数据的岗位，会越来越重要。当然，我说的数据分析师，不仅仅是只是提数机器人，仅仅把业务方提供的数据需求，被动返回。但即使是这部分看似机械工作，也不会变少，反而可能因为行业对数据依赖会变得越来越多，你是不是觉得不可思议?甚至很多业内人事，觉得有了内部BI或者更加优秀的第三方数据产品(友盟，GrowingIO，神策等)替代掉取数的工作。我只能说不能够，为什么?举个例子，假设把红楼梦看成被挖掘的数据，把点评看成数据分析， 那么是不是有了某大师经典的红楼点评，就能代表所有人的观点了?不会的，千人千哈姆雷特。同样，数据也一样，同样的数据，BI是不能把所以价值展现粗来，只能把一些重要的指标提炼粗来，除非业务特别简单(比如煎饼摊，每天只卖一种煎饼给一个人?我随便yy的)。所以，仅仅数据化到BI的那些指标，还仅仅是企业对挖掘数据的第一步，BI是有计划的指标，但数据是活的，波动的，而波动中蕴藏的价值，还是需要对业务极熟悉的人才能把握住，需要下来做很多数据的分析才能得到。

第三，任何岗位，段位越高，需求越旺，钱景越好，数据分析师也一样，合格的数据分析师，市场需求量还是很可观的，优秀的数据分析师更是抢手。

数据分析入门比较容易，但分析的路线可以走的很深，不仅是业务上的深，也需要是技能上的深。虽然有偏业务的分析师，有偏技术的分析师，但顶尖的分析师是两者兼有。

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【导读】众所周知，近几年，大数据、人工智能以及云计算等技术在市场上有爆炸性需求，这类人才也成为高薪资以及高待遇的代名词，那么你知道数据分析师的日常工作内容主要有什么吗?数据分析师岗位职责又是什么呢?为此小编整理了以下内容，一起来看看吧!

没有典型的工作日

首先，我们需要从免责声明开始。其实数据分析师的日常工作中是没有“典型”这个概念的;如果您是一个灵活且适应能力强的人，并且您喜欢工作的多样化，那么数据分析师就很适合您。

尽管工作充满变化，但使用数据，与人合作以及与时俱进这些方面一直都保持不变。

处理无处不在的数据

数据分析师的日常任务围绕着数据而进行;数据分析师花费大量时间来收集数据，查看数据再对数据进行整理，但出于不同的原因和不同的方式，数据分析师会处理的与数据相关的任务包括：

1.提取数据

2.合并资料

3.分析数据

4.寻找模式或趋势

5.使用各种工具，包括R，Tableau，Python，Matlab，Hive，Impala，PySpark，Excel，Hadoop，SQL和/或SAS

6.开发和测试新算法

7.试图简化数据问题

8.开发预测模型

9.建立数据可视化

10.写出结果与他人分享

11.汇集概念证明

但这些任务是数据分析师的次要任务，数据分析师的主要还是解决问题，数据分析师需要确定问题，然后提出不同的方法来尝试解决。

与广泛的利益相关者进行沟通

当你尝试去理解问题时，讨论也将围绕数据展开，这使我们有机会与不是数据专家的人进行沟通。在数据分析师时代，他们似乎只扮演了次要的角色，但事实恰恰相反，因为最终您的目标是解决问题，而不是建立模型。数据分析师是由业务需求驱动的，但他们处理的是数据和数字;他们需要从小的角度看到全局，理解背后的策略并帮助人们去了解。

像业界的大多数人一样，数据分析师需要花费时间在讨论和回复邮件上。但对于数据分析师而言，交流的能力可能更为重要。在会议和电子邮件中，他们必须能够以一种通俗易懂的方式来解释数据背后的科学，并以群众的角度来了解和阐述问题。

跟上变化

如果您决定从事数据分析师职业，那么与数据打交道和与他人一起工作将占您的大部分时间，剩下的时间将花在数据分析领域上。当数据分析师想出解决问题的方法时，他们会分享那些新知识。

通常数据分析师的一天中，会花费部分时间阅读与行业相关的博客、新闻通讯和讨论区;他们可能会参加会议或与其他数据分析师在线建立网络。有时，他们可是共享新信息的人。

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【导读】在大数据时代，数据分析师慢慢的成为科技和电商领域中，极其重要的中坚力量，可以说没有数据就没有数据分析，没有数据分析就没有及时的情报，在这个以信息传播速度为主的时代，数据分析师可以比喻为汽车的方向盘，是互联网发展下的娇宠，那么数据分析师为什么这么吃香呢?

目前互联网最火热的两个阵营：

1、淘宝

在淘宝运营中，及时的数据分析，可以知道什么产品适合什么区间的用户，什么时候投放广告，收益最佳，关键词的数据是怎样的，需不需要修改;

2、抖音短视频

在抖音短视频运营中，及时的数据分析，可以知道热门视频的种类和拍摄手法，及时的改进跟进热门，可大大增加视频的曝光度和增大上热门的几率等。

数据分析师的好处

1、就业证书：

它是进入数据分析领域内工作的敲门砖。目前，咨询、市场调研、金融、IT、广告业、电子商务、快速消费品等各行业都显示出了他们对数据分析从业人员的强烈需求。企业趋向于通过专业培训为企业储备内部数据分析师人才。

2、升职加薪：

数据分析师有更高的从业能力和专业水平，更高的工作绩效和更科学的决策，是企业不可多得的复合型人才。同时，拥有决策分析能力也是成为企业管理人员的必备素质。

3、创立数据分析事务所：

数据分析事务所是由数据分析师组建的服务于企业经营数据分析领域、项目决策领域等众多社会领域的专业中介机构。目前，数据分析事务所在国内正迅速增长，并为政府、金融机构、企业的决策提供日益重要的参考意义，具有良好的成长和发展空间。

4、双证：

考试合格，颁发《CPDA数据分析师证书》和《职业技术证书》(由工业和信息化部教育与考试中心颁发)。

适合考数据分析师的岗位：

1、在企业单位参与企业经营、决策管理、项目投资的职业经理人或高级决策人;参与企业项目运营环节中涉及的包括市场分析、市场研究、生产、研究、评价、销售等各个环节的工作人员。

2、在政府、事业机构负责项目审核、审批和招商引资、项目评估、项目决策、政策制订等工作的政府机构领导者及相关从业者。

3、在金融机构银行或非银行金融机构、管理咨询公司、风险投资、金融产品研发、信贷等相关工作人员。

4、项目数据分析师事务所、会计师事务所、资产评估事务所、税务师事务所及律师事务所等工作人员。

5、学习经济学、财务、统计、投资、金融和企业管理等相关专业的在校学生(毕业后才能取证)以及应届毕业生。

数据分析师的发展“钱”景：

分析师需求量最大的四个行业：移动互联网、金融、电子商务、数据服务的平均薪资没有明显差异，约15K。而观察其他行业的结果也显示：数据分析师平均薪资大多在10K以上。

除此之外，数据分析师的薪资水平与工作经验呈正相关，明显可看出薪资随工作经验的提高而提高。工作3年的数据分析师平均月薪可以达到20K，职业前景十分可观。

全球最大的移动电话运营商在招的职位，需要的技能，我们都有培训。在发达国家，数据分析、架构、产品设计已经成为实习生的必备技能，是实习生哦!也就意味着，作为大学毕业生，不会这些，想找到好的工作都不太容易。在职场打拼多年的你，是否需要提升自己的竞争力了?!

几乎所有行业都需要数据分析师，数据分析职位缺口主要集中在移动互联网、金融和电子商务，还有一些非典型数据产业，潜移默化、迅速崛起，说明数据分析是各个行业都是通吃的技能。

【导读】9月4日，三盟科技股份有限公司完成B1轮超亿元人民币融资，本轮融资由SBI学大基金、兆恒投资、基因资本及个人投资者共同参与投资，多鲸资本担任本轮融资财务顾问。

本轮融资资金将主要用于高教校园“教育大脑”系列产品迭代及业务拓展，普教“城市教育大脑”新产品开发及业务拓展，以及人才队伍的建设培养等方面。

三盟科技深耕教育行业7载，并一直保持年收入20%的研发投入，累计2.4亿，率先运用大数据、人工智能、物联网、人脸识别等新一代信息技术，推出校园“教育大脑”EDU BRAIN战略作为校园核心决策中心，围绕“1+4+N”(1个数字账户+4种核心技术+N种应用场景)打造智慧校园整体解决方案。

截止目前三盟科技已累计服务全国1000余所高校，包括清华大学、北京大学、中国人民大学、西安交通大学、中山大学、武汉大学、华中科技大学、北京外国语大学等国内知名学校，其中大数据产品500余所，智慧教室产品300余所，约12280余间教室。

兆恒投资合伙人薛总表示：“三盟科技是兆恒投资在数据智能赛道上的重要布局，公司多年来专注于大数据、人工智能等新一代信息技术在教育行业的深度研发与应用，在高等院校积累了相当的成功案例与品牌口碑。公司在王喜英王总的带领下，研发与销售两手抓，两手硬，一直致力于提高产品与服务的标准化，切实解决高校的“信息孤岛”问题，赋能学工、教学、科研等多个部门。今年三盟科技又将拓展普教领域，未来可期!”

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