北京SQL数据分析培训班-{下拉词
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大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于数据分析人员的问题,于是小编就整理了5个相关介绍数据分析人员的解答,让我们一起看看吧。
做策略分析,为公司的运营、产品迭代更新、业务发展提供下一步的发展方向&落地动作
不是很累,数据分析师最主要的重心在于“分析”,分析运营数据转化为企业决策的动力。当然数据分析师,还需要把数据通过浅显易懂的图表形式展现出来,无论是饼状图,曲线图,柱状图等等。关于加班,如果工作仅局限于机械化的数据分析工作,那么,面临的选择可能会有“加班”。
岗位是比较不错的,无论是在甲方还是在乙方,这个岗位都是比较瞩目的,在甲方公司的话一定要吃透业务,如果自己有追求不想论日子的话还是需要自己努力加油的,当然在甲方想要晋升除了能力之外就是处变能力,一定程度上说后者可能更重要;如果在乙方的话那就是实打实的要靠能力吃饭了,一般来说在乙方能学到更扎实、更时髦的技术,确实是能提高你的技术能力的。
要说到哪个公司靠谱的话,我觉得移动和电信都还不错,移动呢要稍微辛苦点,电信么稍微轻松点,这是相对而言啊,可能各省份或地市也有差别,乙方的话国内的华为,国外的sap、oracle、emc都还不错,像国内的ibm、hp这样的老牌个人感觉失去了企业文化,被潮流推着走。以上为一家之言,供你参考,有问题再追问。其实基本所有的公司都需要数据分析,只是此类职位在不同公司的地位有所不同。
数据分析师一般多在互联网公司,对业绩、绩效比较看重,一般都会有专业或者非专业的数据分析。 比如阿里巴巴、科技公司、超市、投资企业、 如果你想要找此类的工作
谢邀!
数据分析师是大企业里不可替代的职位,高薪职位,发展前景如下:
1,人才缺口大IT时代逐渐被DT时代取代,用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流,数据分析人才的供给指数仅为0.05,属于高度稀缺。
2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术,不需要很强的理工科背景,反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士,分析思路更加开阔。
3、薪资待遇高1~2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关,越老越值钱。
4、行业适应性强几乎所有的行业都会应用到数据,数据分析师不仅仅可以在互联IT行业就业,也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务。
5、职业寿命长数据分析职业一旦掌握,可以在职场上收益长久,掌握这门新兴技术都会大有用武之地,受其他外部业务影响相对较小,职位相对稳定。
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数据分析通常有两种出路:对算法做深入的研究然后去做数据挖掘、对业务有比较深刻的理解然后转去做业务。除此之外,无其他出路。
而说实话,我不看好数据分析本身这个岗位。为什么不看好?首先我们对数据分析的工作做个拆解。大部分的数据分析有50%的时间在取数,还有40%的时间在跟产品经理沟通:做AB实验以及做做效果回归,最后还有10%的时间在做探索性分析。现在在担任数据分析岗的,可以跳出来说一说是不是。
可是上面这些工作其实大多是可以替代的,机械性的工作。看写SQL取数这个活就是个脏活、累活,会的人都能取,雇一个干了五年的数据分析跟一个刚毕业的数据分析写SQL基本没啥区别。无非就是开始可能没法做到100%准确性。
做AB实验以及效果回归这件事情,现在自助式的平台越来越多了,等以后的这种自助式的AB平台越来越成熟的时候,根本不需要数据分析师来干这件事情。产品经理想做实验,傻瓜式的操作操作,实验之后,想看数据,仍然是傻瓜式的操作。期间不需要任何分析师参与。
探索性分析这个活本来才应该是数据分析干得活,但是我知道在目前大部分的企业数据分析却没在干这个活。探索性的分析一般都要求过硬的技术能力,或者非常熟悉业务,两者有其一才能发挥出探索性项目的价值。
最后,技术过硬的后来基本是去做算法的数据挖掘去了,因为他们发现在数据分析这个岗位因为不断的取数需求磨灭人的意志。而且这些人过的会不错,因为以前单纯做数据挖掘的人,他们大多脱离业务。但是数据分析转过去的对业务就更敏感。
业务过硬的就去做业务的产品经理了,因为本来业务能力就很强,数据意识也很强,却需要跟着业务不强、数据不强的人后面听他瞎指挥,谁能受得了。而且本身数据和业务的结合才能带来更大的价值。所以数据分析转过来的业务人一般也比正常的产品经理好一些。
所以,回到问题数据分析师的前景到底怎么样。我的看法是:数据分析本身的发展前景不怎样,但是有数据分析的经历,走算法和业务两个方向,以后发展都不会太差。
到此,以上就是小编对于数据分析人员的问题就介绍到这了,希望介绍关于数据分析人员的5点解答对大家有用。
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