数据分析师薪资待遇怎么样-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析师薪资待遇怎么样的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析师薪资待遇怎么样的解答，让我们一起看看吧。

1. 在电商行业做数据分析师有前景吗？优势如何？
2. 数据分析师与大数据分析师所做工作有什么区别？

在电商行业做数据分析师有前景吗？优势如何？

数据分析是数据处理流程的核心，因为数据中所蕴藏的价值就产生于分析的过程。从行业实践的角度看，能够对大数据进行基本分析和运用，并在业务决策中以数据分析结果为依据，主要集中在银行与保险，电信与电商等领域。

最典型的就是电商行业，对行业数据进行分析，对提高行业的整体运行效率以及增加行业利润都起到了极大的推动作用。

中国数据分析行业前景，一面网络创始人何明科指出：

1、市场巨大，许多企业（无论是互联网的新锐还是传统的企业）都在讨论这个，也有实际的需求并愿意为此付钱。

目前对数据需求最强烈的行业依次是：金融机构（从基金到银行到保险公司到P2P公司），以广告投放及电商为代表的互联网企业等；

2、未来BAT及京东、58和滴滴打车等企业，凭借其自身产生的海量数据，必然是数据领域的大玩家。

但是整个行业很大而且需求旺盛，即使没有留给创业公司出现平台级巨型企业的机会，也将留出各种各样的细分市场机会让大家可以获得自己的领地。

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很好的工作，数据分析师还是很有前景的。尤其是在电商行业。做数据分析，能够根据用户的喜好来生产东西，可以大大的提高公司的销售收入。对用户对公司对个人都是有好处的。

在电商行业做数据分析，不仅大有前景，且有其必要性。

就其前景，电商行业一直是目前市场人才缺口最大的行业，行业需求巨大。

电商人才，尤其是具有优秀数据分析能力的电商人才更是需求的核心

行业中数据分析的应用场景无处不在，包括线上教育，交通等等的各行各业，

而随着线下传统行业逐渐向线上接轨，电商行业人才热门程度只增不减

其次是其必要性。

 做个最好的数据分析师，才能是最好的电商运营，换句话说，好的数据分析师不一定是好的运营，但一个好的运营一定是好的数据分析师。

数据分析能力对于的运营的重要性由此可见。

数据分析在电商运营行业的职位，是电商运营，或是直通车手等此类，职位无不

都是大数据时代背景下电商行业的核心职位。究其原因是其职业数据分析本质使然。

本卫觉得，还是很有发展的，现在很多行业对数据分析师的需求还是很高的，而数据分析师中的精英，更是数据分析的战斗机，赚钱也是杠杠滴，所以想做数据分析师的人，可以好好提升自己的分析能力，相信会成为抢手工作人。

数据分析师的前景主要是两大类

工程类：从事数据开发、算法、挖掘等技能要求较强的岗位

业务类：偏数据运营，对于业务逻辑和需求有很强要求，对于常见的数据***集工具和分析报告能力有硬性要求。荷塘礿色论坛

数据分析师最好考一个职业认证来支撑下。

CFA、CDA等都是不错的选择。

数据分析师与大数据分析师所做工作有什么区别？

首先，大数据分析师是大数据时代背景下产生的一种新型技术岗位，与传统数据分析师的区别主要体现在三个方面，其一是技术体系结构不同；其二是岗位任务目的存在一定的区别；其三是工作场景具有一定的区别。

对于大数据分析师来说，要具备更加全面的知识结构，涉及到大数据平台知识、算法设计知识、程序设计知识和具体的行业知识等，所以相对于传统的数据分析师来说，大数据分析师的从业门槛有了一定程度的提升。从目前行业领域的人才招聘情况来看，大数据分析岗位往往需要具有较高的学历要求，研究生往往更愿意从事相关岗位。

大数据分析的目的与传统的数据分析目的也存在一定的区别，主要体现在两个方面，其一是大数据分析比较注重数据的价值化，简单的说，大数据分析的结果会提升数据的价值，而传统数据分析的目的往往是以应用为导向的。另一个区别在于，大数据分析的结果往往是为了提供给智能体使用，比如人工智能领域的算法训练、验证等过程都需要大数据分析的参与。

在工作场景上，大数据分析与传统的数据分析也存在一定的区别，大数据分析往往需要借助于大数据平台进行，比如Hadoop、Spark，以及各种商用的大数据平台等，但是传统的数据分析往往会基于excel或者是传统数据库进行。相对于传统数据分析工具来说，大数据分析的工具往往更加丰富，复杂程度也有明显的提升。

数据分析是干什么的？

在企业里收集数据、计算数据、提供数据给其他部门使用的。

数据分析有什么用?

从工作流程的角度看，至少有5类分析经常做：

• 工作开始前策划型分析：要分析一下哪些事情值得的做
• 工作开始前预测型分析：预测一下目前走势，预计效果
• 工作中的监控型分析：监控指标走势，发现问题
• 工作中的原因型分析：分析问题原因，找到对策
• 工作后的复盘型分析：积累经验，总结教训

那数据分析是什么的？

数据分析大体上分3步：
1：获取数据。通过埋点获取用户行为数据，通过数据同步，打通内部各系统数据。以及做数仓建设，存储数据。
2：计算数据。根据分析要求，提取所需要的数据，计算数据，做表。
3：解释数据。解读数据含义，推导出一些对业务有用的结论。

那么数据分析师主要做以上三点的工作吗？

并不全是，这个在不同企业，情况不一样。如果公司规模大的话，获取数据经常是数据开发组完成的，他们的职位一般是“数据开发工程师”或者“大数据工程师”。解释数据则是运营自己写ppt做解读，留给“数据分析师”的，其实就是中间的计算数据的一步。

有些公司（一般是做电商的），数据是直接从淘宝、天猫、亚马逊等平台导出的，然后基于这些数据做分析。有些公司（一般是传统企业），数据是直接用的大型的BI产品，然后所有人基于BI产品导出数据分析有些公司规模很小，就直接一个小组从数据埋点到数仓到提数全干了。
总之情况五花八门。

大数据分析师和数据分析师完全是2个不同的方向：

数据分析师，偏业务。需要理解很多经济管理类的 比如 市场营销，管理学，财务会计。

对于专业的适配度比较低，很多领域都需要这岗位。

需要使用 spss，Excel，sas等软件，看到数据，找到原因，得出结论。主要就是分析解读数据背后的商业运用和因果分析，用户行为 ，数据分析的目的是市场营销

大数据分析师，把大数据做成小数据，再用高性能服务器 提高运算速度。

大数据分析师，偏技术方向，适合程序员转型去做。

在技术层面要做数据库优化，分表，缓存，新的数据查询和遍历方法。如果你的数据量很大，那么只有部分数据时用来分析的，或者需要做变换计算等，那么你需要在20G数据中 找出10G数据用于分析，这个时候就需要做技术。

数据仓库，数据库等，做数据表等这个时候就需要ETL工程师。***设分析服务器，这个时候就需要 大数据云计算工程师。就是做技术了，开始学习 数据库，服务器，编程等，那么大数据分析师就变成工程师了，变成程序员了。

大家不要看大数据很热，你们公司是否有这么多数据？你学习的话时候有深厚编程基础？

你所在的城市时候 岗位很多？每个公司都是需要数据分析人员，而不是每家公司都需要大数据人员。很多公司的数据量并不是很大，不需要大数据人员。你时候愿意做一个程序员？

到此，以上就是小编对于数据分析师薪资待遇怎么样的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析师薪资待遇怎么样的2点解答对大家有用。