搜房網數據分析師

⑴ 數據分析師有發展前景嗎

現如今智能科技的發展得越來越快，對於人才的要求也越來越高，數據分析師是結合和技術與業務的復合型人才，相信無論什麼行業，無論哪個企業都迫切需要這樣的人才。即使是在未來人工智慧的時代，數據分析師也是必不可少的。數據的採集和分析可以被人工智慧代替，但最後做出決策的還是企業的數據分析師。

據麥肯錫公司的研究預測，2020年可以利用大數據分析來做出有效決策的經理和分析師的人才缺口高達到150萬，尤其是在我國，目前企業對於數據分析師的需求量大，但是數據分析師市場還不飽和，很多人都還在觀望狀態，選擇這時候入行無疑是最好的時機。

另外再從數據分析師的薪資待遇方面來看，根據目前的市場情況來看數據分析師的薪資待遇，要比平級的崗位高許多，尤其是在諸多的一線二線城市中。即使之後數據分析師市場飽和，那麼我們已經在這一行業積累了許多經驗，完全可以向著管理者方向發展，薪資待遇自然不會差。

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⑵ 數據分析師好找工作嗎，待遇怎麼樣

數據分析師的薪資待遇不一般來說要比同級的職位高很多，大多數都是在兩成到三成。同時，數據分析師備受企業的重視。在眾多的一線二線城市中，數據分析師的年薪都很高，所以想進入數據分析行業的朋友們不必擔心數據分析的薪資高低。

並且現在科技發展的越來越快，使得數據分析發展的方向更多，數據分析人才會更加稀缺。尤其是在發展飛快的中國，會大力發展數據分析行業。由此可見，數據分析師的前景優渥。同時數據分析師的地位也不低，無論是在哪個行業都是如此，並且數據分析師是通用職業，很容易適應各行各業的數據分析職位。

數據分析師工作的流程簡單分為兩部分，第一部分就是獲取數據，第二部分就是對數據進行處理。

獲取相關的數據，是數據分析的前提。每個企業，都有自己的一套存儲機制。因此，基礎的SQL語言是必須的。具備基本SQL基礎，再學習下其中細節的語法，基本就可以到很多數據了。當每個需求明確以後，都要根據需要，把相關的數據獲取到，做基礎數據。

想轉行的話，可以先評估一下自己的基礎和專業背景，一般數學、統計學和計算機專業的，轉行是最有優勢的，其次是市場營銷、電子商務、經濟學等專業，這些專業也有一定的數據分析基礎能力，轉行也能比較快上手。

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數據分析師要求：

1、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，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。

2、懂管理。一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。

3、懂分析。指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。

⑶ 數據分析師具體是做什麼工作的

數據分析師具體是做：相關行業的數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。

數據分析師與傳統的數據分析師相比，互聯網時代的數據分析師面臨的不是數據匱乏，而是數據過剩。因此，互聯網時代的數據分析師必須學會藉助技術手段進行高效的數據處理。更為重要的是，互聯網時代的數據分析師要不斷在數據研究的方法論方面進行創新和突破。

數據分析師需要掌握的技能：

懂分析。指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。

以上內容參考網路-數據分析師

⑷ 數據分析師主要做什麼

一是幫助企業看清現狀（即通常見的搭建數據指標體系）；

二是臨時性分析指內標變化原因，這個很常見，容但也最頭疼，有時還沒分析出原因，指標可能又變了，注意識別這裡面的偽需求（數據本身有波動，什麼樣的變化才是異常波動？一般以[均值-2*標准差，均值+2*標准差]為參考范圍，個別活動則另當別論）；

三是專題分析，這個專題可大可小，根據需求方（也有可能是數據分析師自己）而定，大老闆提出的專題分析相對更難、更有水平一些；

四是深層次解釋關系和預測未來，這個技術難度和業務理解水平要求相對更高一些。如，影響GMV的關鍵因子是什麼？這里當然不是顯而易見的付款用戶數和客單價，而是需要探索的隱性因素；再如，預測下一個季度甚至是一年的GMV，以及如何達成？

⑸ 數據分析師主要是做什麼的

數據分析師是專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測。

互聯網本身具有數字化和互動性的特徵，這種屬性特徵給數據搜集、整理、研究帶來了革命性的突破。以往“原子世界”中數據分析師要花較高的成本(資金、資源和時間)獲取支撐研究、分析的數據，數據的豐富性、全面性、連續性和及時性都比互聯網時代差很多。

與傳統的數據分析師相比，互聯網時代的數據分析師面臨的不是數據匱乏，而是數據過剩。因此，互聯網時代的數據分析師必須學會藉助技術手段進行高效的數據處理。更為重要的是，互聯網時代的數據分析師要不斷在數據研究的方法論方面進行創新和突破。

就行業而言，數據分析師的價值與此類似。就新聞出版行業而言，無論在任何時代，媒體運營者能否准確、詳細和及時地了解受眾狀況和變化趨勢，都是媒體成敗的關鍵。

⑹ 數據分析師主要做什麼

簡單抄理解就是：對業務的改進優化；幫助業務發現機會；創造新的商業價值。具體如下：

改進優化業務方面，就是讓業務變得更好。體現在兩大方面：

1. 對企業用戶體驗的改進方面，優化原有業務流程，為用戶提供更好的用戶體驗。

2. 對企業資源的合理化分配利用上，更合理的優化配置企業資源，達到效益最大化的目的。

其次是利用數據查找人們思維上的盲點，進而發現新的業務機會的過程。

最後是在數據價值的基礎上形成新的商業模式，將數據價值直接轉化為金錢模式。

數據分析的工作內容

1、分析什麼數據

分析什麼數據與數據分析的目的有關，通常確定問題後，然後根據問題收集相應的數據，在對應的數據框架體系中形成對應的決策輔助策略。

2、什麼時候數據分析

業務運營過程全程數據跟蹤。

3、數據獲取

內部數據主要是網路日誌相關數據、客戶信息數據、業務流程數據等，外部數據是第三方監測數據、企業市調數據、行業規模數據等。

4、數據分析、處理

使用的工具取決於公司的需求。

5、如何做數據分析

數據跟著業務走，數據分析的過程就是將業務問題轉化為數據問題，然後再還原到業務場景中去的過程。

⑺ 怎麼做好數據分析師

1、你抄需要有應用數學、統計學、數量經濟學專業本科或者工學碩士層次水平的數學知識背景。
2、至少熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等數據分析軟體中的一門。
3、至少能夠用Acess等進行資料庫開發；
4、至少掌握一門數學軟體：matalab，mathmatics進行新模型的構建。
5、至少掌握一門編程語言；
6，當然還要其他應用領域方面的知識，比如市場營銷、經濟統計學等，因為這是數據分析的主要應用領域。

⑻ 如何成為網站數據分析師①

1.玩轉Excel

Excel是一個最原始而且最容易入手的分析工具之一，如果你有少量的數據進行分析和匯總的話，Excel是你的不二之選，結合豐富的函數與公式，你能輕松的得到你想要的數據，如果你懂得計算機語言，會使用VBA進行編程那就更是如虎添翼了，並且還可以輕松的製作棒圖，餅圖，折線圖等圖表。但是Excel不可能是完美的分析工具，因為他的數據容量實在是太小了，超過1萬行的數據請不要使用Excel。
1.1.常用函數：

1.2.常用功能：

2.網站分析基礎知識

了解一些網站分析的基礎知識是必須的，你要知道什麼是會話，什麼是PV，什麼是UU/UV等指標值的含義。如下圖(摘自《網站分析基礎教程第二章》)所示：

3.網站開發的知識

網站分析師通過衡量各種指標值的優劣來評價網站的狀況，以及提出改善優化的對策，如果分析師自己對網站的開發和構築知識一點都不了解，也就不能准確的通過分析指標值的高低衡量網站的運營狀況。
作為一名合格的網站分析師，你需要了解一些網站建設和運營的知識，還有網站設計的知識，以及用戶體驗相關的知識。這樣的話你才能提出更有高度和深度的分析報告。
4.網路營銷的知識

網站分析師的工作范圍從宏觀上可以分為「站內」和「站外」兩大領域。站內重點在於改善用戶體驗，優化轉化路徑，SEO，分析用戶行為等站內活動;站外的工作重點則在於如何更多更准確更優質的吸引用戶進入網站。
所謂站外的工作主要就是指網路營銷，網路營銷按照具體的實現方式可以分為：展示廣告(DisplayAdvertising)、PPC推廣、SEO、郵件營銷、視頻推廣、QQ群推廣、博客營銷、微博營銷、SNS營銷等。如果想成為網站分析師你需要學習如下知識：
4.1.廣告類型
搜索引擎廣告(PPC)
交換鏈接
橫幅廣告
郵件營銷
傳統媒體廣告
4.2.廣告相關指標
展現數(Impressions)
點擊數
點擊率(Click-throughRate)
CPC(CostPerClick)
CPA(CostPerAcquisition)
轉化率(ConversionRate)
ROAS(ReturnOnAdvertisingSpend)
4.3.SEO知識
主流搜索引擎的排名演算法
TITLE,META,Hn,h1等優化
5.測試方法

當網站分析指標的數值變得不是非常樂觀的時候，或者你想做一次大規模的推廣的時候，也可能是你需要對網站進行改版的時候，作為分析師需要預知改善後的效果是否能夠達到預期，這一點是光憑經驗很難做到的事情，那麼就需要網站分析師聰明的利用師驗方法進行驗證，這是最直接而且准確有效的方法。
做網站分析師需要學會使用如：A/B測試，多變數測試，用戶體驗測試等測試方法對改善方案進行預評估，以減少新方案的實施風險。
6.交流能力

作為一名網站分析師，你需要和很多的人協同完成工作任務，其中包括項目經理，產品經理，運營經理，實施經理以及工具提供商等。高效率，准確的交流顯得尤為重要。
對於交流來說，語言的表達能力作為最基本的能力要素不可或缺，但想要能順暢的交流僅僅依靠語言是遠遠不夠的，還需要有一定的資料的組織能力和總結能力，以及團隊合作意識。
7.演講的能力

當以網站分析師為主導進行一次網站的改版或升級的時候，通常的做法是用數字和圖表來說服決策層和保守派，但事實上並不那麼簡單，說服更多人除了靠准確的分析數據以外，還需要網站分析師非常具有煽動性的演講，以及面對質疑從容不迫的回應。網站分析師需要把自己的自信通過演講的形式傳播給參加會議的所有在場的人。
8.會做PPT
演講和演示的時候，必備的利器!當然如果你能夠做出很炫的動畫效果將能感染更多的。
9.計劃管理能力
如果你在一家小公司擔任網站分析師職務的話，計劃管理可能顯得不那麼重要，但如果你是一家大公司的網站運營經理，或者帶領一個幾十人的分析師團隊的話，計劃的管理能力將顯得尤為重要。為了更好的和項目經理以及公司管理層的交流你需要具備這項技能，甚至有必要學習一些項目管理的相關知識，比如PMP認證等。

⑼ 數據分析師是做什麼的

數據分析師主要工作是在本行業內將各種數據進行搜集、整理、分析，然後根據這些數據進行分析判斷，在分析數據後對行業發展、行業知識規則等等進行預測和挖掘。數據分析師是數據師其中的一種，另一種是數據挖掘工程師，兩者都是專業型人才。

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數據分析師和數據挖掘工程師的區別

1、「數據分析」的重點是觀察數據，而「數據挖掘」的重點是從數據中發現「知識規則」。

2、「數據分析」得出的結論是人的智能活動結果，而「數據挖掘」得出的結論是機器從學習集（或訓練集、樣本集）發現的知識規則。

3、「數據分析」得出結論的運用是人的智力活動，而「數據挖掘」發現的知識規則，可以直接應用到預測。

4、「數據分析」不能建立數學模型，需要人工建模，而「數據挖掘」直接完成了數學建模。

5、相對而言，數據挖掘工程師對統計學，機器學習等技能的要求比數據分析師高得多。

6、很多情況下，數據挖掘工程師同時兼任數據分析師的角色。

參考資料來源：網路--數據分析師

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