数据分析师，数据分析师是一个什么样的职位

本文目录一览

1，数据分析师是一个什么样的职位
2，数据分析师的具体工作职责和工作内容有哪些
3，数据分析师需要什么条件才可以做
4，数据分析师怎么入门
5，咨询行业数据分析师是干什么的
6，数据分析工程师
7，数据分析师是从事哪些数据工作的

1，数据分析师是一个什么样的职位

技术指导的职位

数据分析师是一个什么样的职位

2，数据分析师的具体工作职责和工作内容有哪些

以下是部分互联网公司数据分析师的工作职责与内容：1. 找到如何通过数据衡量产品（measure）2. 找到如何可以驱动产品的指标3. 跟产品经理、工程师等合作寻找改进产品的机会4. 帮助产品做决策5. 产品数据追踪6. 寻找新的领域7. 给团队设定目标8. 长期投入9. 带新人和面试的能力10. 提供数据支持

数据分析师的具体工作职责和工作内容有哪些

3，数据分析师需要什么条件才可以做

1、态度严谨负责2、好奇心强烈3、逻辑思维清晰4、擅长模仿5、勇于创新数据分析师职业要求：1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL；3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作；4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求。5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。

数据分析师看是在什么公司了有些要求也不高，有些要求高，例如我现在在的工作是做的营销策划，但是我们也需要数据，数据主要来源于网站的访问和行业百度指数等数据分析，以及我们行业特有的数据，只要可以看懂，懂得思考就足够了。数据分析师最重要的本领是让数据会说话，会反馈出问题，找到机遇就够了

想要成为一名优秀的数据分析师，应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的数学知识背景是不可少的。其次，作为一名数据分析师、至少需要熟练spss、statistic、eviews、sas等数据分析软件中的一门，至少能用acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。此外，想要成为一名优秀的数据分析师，还得考虑数据分析的应用，这就需要学习专业本身的同时还能补充些其他应用领域方面的知识，比如市场营销、经济统计学等。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

数据分析师需要什么条件才可以做

4，数据分析师怎么入门

1、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。2、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。3、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。4、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。5、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。

数据分析师证书考试由工业和信息化部教育与考试中心和中国商业联合会数据分析专业委员会统一安排考核，每年有4次考试。大致在每年的3月、6月、9月、12月中旬，具体时间请关注cpda项目数据分析师官网考试通知。考试内容为《数据分析基础》《量化经营》和《量化投资》三门，每门100分，60分及格制。　　考核合格后，就可获得由工业和信息化部教育与考试中心颁发的《项目数据分析师职业技术证书》和中国商业联合会数据分析专业委员会颁发的《项目数据分析师证书》。

非数学专业需要基础的数理统计等知识，整个数据分析行业目前就是这样的：1、你可以成为一个统计专员，这在大部分电商店铺都是这种意义2、你可以成为一个分析专员，这在一些定型的公司有职位，但对能力要求仅限那个职位3、你可以成为一个分析师，前提是你有基础且有求知的渴望，然后可以联系下面这个人。(截止日期9月1日前)新浪微博 @数据分析先生PS.数据分析不是关于复杂函数和软件的，而是知识的重构和非结构化问题的解决。

总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识。3、学习数据分析工具，如sas、spss，甚至excel也可以（数据分析模块的功能很强大）切记，第一步是必不可少的，是数据分析的基础。4、目前还没有什么专业的认证。不过可以考试统计类的资格认证，有利于找工作。

5，咨询行业数据分析师是干什么的

首先这不是一个行业，只是一个职业，这个累不累和公司有很大关系，当然与你的技能熟练程度有一定的关系，基本做数据分析的前期都比较忙，小部分比较闲，主要看行业

数据分析师的工作职责是，将搜集到的达到一定要求的数据，进行处理、分析，利用系统化、科学化的分析方法或是通过建模手段，把隐藏在数据之中的一些规律找出，由此为企事业单位的领导做决策提供科学依据。数据分析师的技能要求有：1、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。2、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。3、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。4、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。5、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。

负责数据分析、报告撰写，为客户或内部进行报告陈述；针对策划产品建立研究模型及标准化分析模板；设计调查问卷，全程跟踪调查过程。

数据分析师职位描述：1．负责数据分析、报告撰写，为客户或内部进行报告陈述；2．针对策划产品建立研究模型及标准化分析模板；3．设计调查问卷，全程跟踪调查过程。要求：1．有比较充裕的时间；2．具有电信行业从业经验或具有同类咨询公司优先； 3．掌握情报分析、数据分析、产业分析方法，熟练应用分析工具；4．较强的文字功底和分析能力，能够独立开展数据分析和建立分析模型；5．有行业研究报告开发．撰写经验，熟悉撰写方法6．热爱咨询行业，再学习的能力，严谨负责的工作态度；7．本科及以上学历，电信/IT．MBA方向专业优先。

数据分析师主要工作就是通过数据去解决企业实际遇到的问题，包括根据数据分析的原因和结果推理以及预测未来进行制定方案、对调研搜集到的各种产品数据的整理、对资料进行分类和汇总等等发展前景很好，毕竟数据分析这一行在国内才刚刚起步，很多企业都需要这方面的人才，是很有潜力的，这一行偏商科，技术辅助。真正的大牛不是数据分析工具技术，而是用数据帮助企业在产品、价格、促销、顾客、流量、财务、广告、流程、工艺等方面进行价值提升的人。像我本人就是自学的数据分析师然后毕业后去了决明工作，现在基本实现了财务自由，但想成为大数据分析师的话，需要日积月累坚持沉淀下去，相信你总有一天也能达到这个层次。

6，数据分析工程师

大数据分析师(Search Engine Optimization Strategy Analyst，简称SEO分析师)是一项新兴信息技术职业，主要关注搜索引擎动态，修建网站，拓展网络营销渠道，网站内部优化，流量数据分析，策划外链执行方案，负责竞价推广。　　SEO分析师需要精通商业搜索引擎相关知识与市场运作。通过编程，HTML，CSS，JavaScript，MicrosoftASP.NET，Perl，PHP，Python等建立网站进行各种以用户体验为主同时带给公司盈利但可能失败的项目尝试。一名合格的数据分析师必备的基本一些基本能力和素质：　　1、严谨负责的态度　　当下的数据俨然之多之大，时常让人无从下手、头昏脑胀，但不可因此就以随便忽悠的心态处理数据，只有本着严谨负责的态度，才能确保数据的客观性与准确性。对于一个专业的数据分析师来说，数据是用来尊重的，不是用来随便玩玩的。在企业里，数据分析师无疑充当着“医生”的角色，通过对企业运营数据的分析，来为企业寻找症结及问题所在，从而使企业大大小小的弊端得到改正、改善。如果一名数据分析师不具备严谨、负责的态度，受其他因素影响而更改或大意处理数据，隐瞒企业存在的问题，对企业的发展是非常不利的，甚至会造成严重的后果。因此，数据分析师必须保持中立立场，客观评价企业的发展，以数据作为事实，为决策层提供有效、正确的参考依据。　　2、持久强烈的好奇心　　在数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，而不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果不是预期的那样等等。这一系列的问题都需要在进行数据分析时提出来，并且通过数据分析，给自己一个满意的答案。只有在这样强烈好奇心的推动下，隐藏在数据内部的真相才能被积极主动地发现和挖掘出来。并且，数据分析师的好奇心必须是持久的。若仅仅满足于当下的问题，没有刨根问底的精神，就会很容易、轻易地下结论，而这种结论的正确率往往并不高。进行数据研究时，只有不断抛出新的问题，对数据进行敏感而持久的研究，才能优化甚至彻底颠覆自己原的模型。　　3、清晰有序的逻辑思维　　通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的，数据分析师不但要考虑错综复杂的成因，分析可能面对的各种纷繁交杂的环境因素。并且需要在若干发展的可能性中选择一个最优的方向。这不仅建立于对事实有足够了解的基础上，更需要数据分析师自身能真正掌握问题的整体以及局部的结构，在深度思考后，理清结构中相互的逻辑关系，只有这样才能切实、客观、科学地找到商业问题的答案。　　4、游刃有余的模仿力　　在进行数据分析时，数据分析师一方面要逐步产生自己的想法，另一方面，也需要借鉴、参考他人优秀的分析思路和方法。这就是所谓的模仿力。但模仿并不是盲目地进行，更不是直接照搬，成功的模仿需要领会他人方法之精髓，透彻理解其分析原理，透过表面达到实质，从而将他人的成功经验与思维精华内化为自己的知识，到最后，不但不被他人的思维制约、限制，还可使自己的专业能力迅猛成长。这就是所谓游刃有余的模仿力，也是一名优秀的数据分析师必备的素质之一。　　5、独特新颖的创新力　　中国的数据分析师缺少的往往不是模仿力，而是独特新颖的创新力。据相关报告显示，中国各行各业的创新能力与日本、美国等发达国家相比差距仍然很大。创新是一名优秀的数据分析师应具备的素质，只有不断的创新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度来分析问题，为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。在数据领域的分析方法和研究课题千变万化，墨守成规是无法很好地解决层出不穷的新问题的。

项目数据分析师考试，简称 CPDA考试。关于考试的具体内容介绍如下：考试时间：考试采取全国统一考试方式，一般为一年四次，分布在3月、6月、9月和 12月。报考条件：（l）申报参加项目数据分析专业技术培训考核人员，必须具备管理、经济和投资金融等专业大专以上学历；如果其他专业大专以上学历人员，须从事相关专业工作一年以上。（2）申报人员所出具的学历证明，必须是经国家教育部承认的学历证明。除此以外的任何学历证明，均不能申报参加项目数据分析师专业技术培训考核。（3）申报人员所出具的学历证明，必须真实有效，不得假冒伪造或修改。考试时长：考试分为理论机考和实操笔试，考试时限分别为120分钟和 180分钟，满分都为 100分。

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7，数据分析师是从事哪些数据工作的

数据分析师指的是不同行业中，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。作用越来越多的政府机关、企事业单位将选择拥有数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析、以便正确决策；越来越多的风险投资机构把数据分析师所出具的数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据；越来越多的高等院校和教育机构把数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容；越来越多的有志之士把数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。2工作职责互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。3要求技能要求1、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。2、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。3、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。4、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。5、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。[1]其他要求良好的沟通交流能力，文字语言表达能力，较好的逻辑分析能力；具有独立的产品策划开发能力，项目管理，商务沟通能力；强烈责任心，开放的性格，良好的沟通能力；擅于协作，具备良好的团队合作精神；能够在压力下开展工作；善于学习。4考试等级当前我国数据分析师由中国商业联合会数据分析专业委员会以及工信部教育考试中心共同考核认证，通过培训考核，工信部教育考试中心颁发《项目数据分析师职业技术证书》，数据分析行业协会颁发《项目数据分析师证书》，此证书是申请成立项目数据分析事务所的必备条件之一。5培养国内正式的数据分析行业的认证只有数据分析师认证，由国家工业与信息化部中国电子商务协会在全国开展推广，截至2010年中国数据分析业已拥有数据分析专业人才超过万人，每年以数以千计的速度增长。[2]对于人才的培养，国家工业与信息化部中国电子商务协会设立全国数据分析师考核鉴定中心在全国各省、直辖市发展授权管理培训中心，开展培训、继续教育工作。

1、聚类分析（cluster analysis）聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。2、因子分析（factor analysis）因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。3、相关分析（correlation analysis）相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以x和y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则x与y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。4、对应分析（correspondence analysis）对应分析(correspondence analysis)也称关联分析、r-q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。5、回归分析研究一个随机变量y对另一个(x)或一组(x1，x2，…，xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。6、方差分析(anova/analysis of variance)又称“变异数分析”或“f检验”，是r.a.fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。这个还需要具体问题具体分析

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