数据分析师的作用

数据分析师的作用

越来越多的企业将选择拥有项目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，以便正确决策项目；越来越多的风险投资机构把项目数据分析师所出具的项目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；越来越多的企业把项目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项目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。

数据分析师的工作职责

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。

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。在“原子世界”中，抽样调查是最经常采用的数据获取方式，主要原因就是大范围普查的成本太高——最典型的应用就是电视收视率。而在互联网时代，针对互联网行业的研究，在局部（例如某个网站或同类网站的集群）做到低成本、高效率的全样本数据采集是有可能实现的。同样，“原子世界”中的很多数据不具备连续性，而互联网世界中的数据却有可能做到连续更新，甚至实时——最典型的应用就是网站全样本、全天候数据统计和分析研究。

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。例如，结合传统的消费心理学理论，构建丰富的互联网信息消费行为模型。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。数据分析师在这方面大有可为。

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。例如，收集内容消费者信息、形成内容消费者信息数据库、根据数据库的信息与内容消费者保持即时联系、传递产品和服务的信息、数据库的更新和维护。由此，数据分析师提供的数据还将成为定制产品、个性化服务的重要依据：借助先进的数据库技术，对内容资源进行深入挖掘和多次利用，提供个人偏好的内容服务，或借助数字印刷和出版技术，实现按需生产产品并交付出版印刷。

数据分析师岗位的职责

数据分析师岗位的职责 数据分析师需要使用数据库技术和统计分析软件，对企业内外部的业务数据进行处理、清洗和分析。以下是小编整理的数据分析师岗位的职责。 数据分析师岗位的职责1 职责： 1.每日统计退货商品明细，周报退货分析至上级，后期跟进采购部处理进程以及结果; 2.每日统计产品未发货信息，在途信息，到货信息，并核算各销售渠道的出货数量，建立单品的出入库明细账，据此将存在滞销风险的商品，断货风险的产品及库存或销售异常的产品日报至上级并提出有效性解决方案，与市场营销部采购部仓储部共同商讨处理方案，后期跟进处理进程以及结果; 3.周报供应链健康情况：资金占比分布，库存状态，供应商风险; 4.日跟踪订单计划出货，实际发货，收货反馈的情况，与其他部门沟通查明3者的差异原因，记录并日报反馈至上级;

5.日跟踪订单入库付款情况，将情况日报至上级; 6.协助上级进行资金链管控工作，周统计物流发货计划，与采购部沟通进行未来应付账款预估; 7.协助上级进行财务审核等工作。 任职要求： 1、本科及以上学历(计算机、金融理学、统计学、应用数学、数据挖掘专业优先),有2年以上数据分析、数据挖掘相关工作经验优先; 2、有独立进行数据分析项目，特别是电商行业数据分析的优先考虑; 3、具有较强的数据分析能力和严密的逻辑思维，擅于通过数据分析发现业务规律; 4、具备较强的抗压能力，能接受加班工作，拥有自主学习能力，乐于接受挑战，保密意识强; 5、具备较强的沟通能力以及工作主动性，能协调带动团队共同努力; 6、熟悉Java或其他编程优先考虑。 数据分析师岗位的职责2

1.使用SAS、R、SQL、Tableau、VBA等编程语言和软件，查询、整合商业数据，截取合适样本，探索使用数据分析技术，开发各类统计模型，如：回归分析、决策树、聚类分析、主成分分析、因子分析、生存分析、随机森林、神经网络、遗传算法、社交网络、时间序列、模拟优化，等等，并以之进行客户细分，用于支持商务决策; 2.与市场策略和运营部门紧密合作，运用模型和客户细分结果，分析客户在特征和行为模式上的优劣态势及未来潜力，基于分析结果，为各种不同目的和规模的市场推广项目设计参与客户名单、测试、方式、奖品及渠道，并根据客户预期价值进行项目投资成本分析; 3.对各类市场项目进行跟踪报告和总结性收益与成本分析，得出合理结论，指导未来市场项目的优化; 制作数据汇总、模型开发、商务分析等各类报告，对报告进行可视化处理，制作生动的图表和演示文稿，向内部用户推介模型与分析结果; 4.保持内部客户沟通渠道畅通，无遗漏地回答内部客户提出的关于模型开发、分析结果和报告的各类问题，主动发掘并收集客户需求，经过分析讨论，转化成为有效开发项目;

数据分析师BDA大数据

13、R代码如下： df<- data.frame( Name=c("Alice","Becka","James","Jeffrey","John"), Sex=c("F","F","M","M","M"), Age=c(13,13,12,13,12), Height=c(56.5,65.3,57.3,62.5,59.0), Weight=c(84.0,98.0,83.0,84.0,99.5) ) 将df保存为C盘rLX（已建立）子目录中的test.csv文件，R代码为____________________。 14、设列表变量为“Lst<-list(name="Fred", wife="Mary", no.children=3, child.ages=c(4,7,9));”，Lst[["name"]]返回值为____________________。 15、设方阵为“A <- t(array(c(1:8, 10),dim=c(3,3)));”，函数eigen(crossprod(A,A))求____________________。 16、一组数据分布的最高峰点所对应的变量值即为____________________。 17、平均发展速度是环比发展速度的序时平均数，它有____________________和_____两种计算方法。 18、总指数按计算方法不同，可分为____________________和_____。 19、要设置一条1像素粗、200像素长的左对齐的水平线，应使用语句____________________。 20、链接式CSS样式表是通过使用html链接文件标签____________________将外部CSS应用到本页面的样式使用方法。 21、GIF格式的特点有：支持动画、无损压缩、最多包含256种颜色、____________________ 等。 22、盒子模型的float属性有三个属性值____________________。 23、在幻灯片中将插入点置于“大纲”选项卡，再按____________________键即可选取演示文稿中所有占位符中的文本。 24、数据的转置应选择____________________。 25、word默认显示的工具栏是____________________工具栏。

高级数据分析师工作的岗位职责说明

高级数据分析师工作的岗位职责说 明 高级数据分析师需要配合项目经理及业务方，对大数据分析应用技术进行可行性研究工作。下面是小编整理的高级数据分析师工作的岗位职责说明。 高级数据分析师工作的岗位职责说明1 职责: 1、根据业务需求与数据需求，建立基于车联网业务的数据分析体系; 2、提供定期运营、车辆数据报表对各项数据指标进行监控，并进行可视化展现;通过分析提供分析报告及进行解读，用于洞察和了解客户需求，以指导业务工作; 3、协助业务数据收集整理，撰写数据分析报告，结合业务对多种数据源进行深度诊断性组合分析;

4、参与联合建模、特征变量系列产品和项目规划等，协助业务数据收集整理，撰写数据分析报告，结合业务对多种数据源进行深度诊断性组合分析; 5、能根据测试计划独立执行测试，负责对测试中发现的问题进行分析定位和跟踪报告，推动测试中发现的问题得到及时合理的解决。 6、对行业、新趋势进行信息收集，数据处理和研究分析，并结合业务提供相关建议。 任职资格: 1、数学、统计、计算机、运筹学等相关专业本科或以上学历; 2、熟悉SQL并能熟练使用各种分析工具如R、SPSS等挖掘工具; 3、具有良好的商业敏感度和数据分析技能; 5、对大数据有兴趣，良好的逻辑能力和问题分析能力，良好的团队合作精神; 6、有Hadoop/Spark/Storm 实际经验的优先考虑，掌握数据挖掘相关算法的优先考虑; 7、具有汽车行业的意识和经验的优先。

职责： 1、负责产品数据体系生命周期的设计、建设和维护; 2、对业务问题进行深度挖掘分析，为公司决策、产品方向、营销策略提供具有价值的数据支持; 3、挖掘数据背后的市场方向、规律、短板，为业务提供决策依据; 4、针对具体的业务事件，研究业务开拓中的局限性或亮点，进行数据分析并提出优化方案或提炼可复制的模板; 5、数据研究与分析，通过挖掘数据的内在关系，发现运营与推广中的问题，并推动问题的解决; 任职要求： 1、5年或以上零售、连锁、快消等行业经验; 2、具有扎实的统计学、数据分析、数据挖掘基础，能独立完成相应数据分析需求; 3、具有较强结构化思维、逻辑思维能力，优异的学习能力; 4、对数据敏感，具备优秀的信息整合和分析能力，能够形成清晰的业务观点和前瞻判断。

数据分析师笔试题目

网易数据分析专员笔试题目 一、基础题 1、中国现在有多少亿网民？ 2、百度花多少亿美元收购了91无线？ 3、app store排名的规则和影响因素 4、豆瓣fm推荐算法 5、列举5个数据分析的博客或网站 二、计算题 1、关于简单移动平均和加权移动平均计算 2、两行数计算相关系数。（2位小数，还不让用计算器，反正我没算） 3、计算三个距离，欧几里德，曼哈顿，闵可夫斯基距离 三、简答题 1、离散的指标，优缺点 2、插补缺失值方法，优缺点及适用环境 3、数据仓库解决方案，优缺点 4、分类算法，优缺点 5、协同推荐系统和基于聚类系统的区别 四、分析题 关于网易邮箱用户流失的定义，挑选指标。然后要构建一个预警模型。

五、算法题 记不得了，没做。。。反正是决策树和神经网络相关。 1、你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。 2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目？你是如何对其结果进行衡量的？ 3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则？ 4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离？ 5、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库？ 6、如何设计一个解决抄袭的方案？ 7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用？ 8、点击流数据应该是实时处理？为什么？哪部分应该实时处理？

9、你认为哪个更好：是好的数据还是好模型？同时你是如何定义“好”？存在所有情况下通用的模型吗？有你没有知道一些模型的定义并不是那么好？ 10、什么是概率合并（AKA模糊融合）？使用SQL处理还是其它语言方便？对于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言？ 11、你是如何处理缺少数据的？你推荐使用什么样的处理技术？ 12、你最喜欢的编程语言是什么？为什么？ 13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由。 14、SAS, R, Python, Perl语言的区别是？ 15、什么是大数据的诅咒？ 16、你参与过数据库与数据模型的设计吗？ 17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择？你对于商业智能和报表工具有什么想法？ 18、你喜欢TD数据库的什么特征？

金融数据分析师的岗位职责.doc

金融数据分析师的岗位职责 金融数据分析师负责为公司处理客户的相关工作，并协助经理的工作事务。下面是我为您精心整理的金融数据分析师的岗位职责。 金融数据分析师的岗位职责1 职责： 1.定期整理交易数据，向上级领导账户分析结果; 2.按照要求进行技术和基本面规律的分析，进行数据的搜集及整理; 3.严格执行公司各项制度，配合部门领导有关工作; 4.负责为客户提供完善的理财计划及信息咨询; 5.遵守公司的各项管理制度，承办领导交办的其他工作。 要求： 1、对金融经济知识感兴趣，希望踏足金融圈的; 2、有无经验亦可，金融专业以及具有操作经验者优先考虑; 3、有较强的学习能力，公司提供完善免费的交易培训; 4、有求知欲，有集体荣誉感，有上进心，有赚钱的信心和欲望; 5、有冷静的头脑与不被别人影响的判断力，能够坚持己见。 金融数据分析师的岗位职责2 职责： 1、负责为客户提供专业的投资理财、外汇信息分析研究;

2、负责公司外汇业务分析及上市报表管理; 3、负责对外汇行业的信息管理系统进行业务系统分析; 4、负责对外汇进行业务管理和分析，提出优化管理流程的策略或建议; 5、负责跟踪宏观经济发展动态，寻找投资机会; 6、配合销售人员进行市场营销和客户培训。 岗位要求： 1、中专及以上学历，经济、金融等相关专业; 2、具有金融分析投资经验，有分析师执业资格者优先; 3、具有丰富的金融基础理论知识，善于进行行业研究和挖掘; 4、熟悉外汇股票公司决策流程和各个交易管理系统; 5、具有较强的逻辑思维能力、创新和钻研精神; 6、具有很强的文字表达能力和金融分析能力; 7、具有很强的工作责任心和团队精神 金融数据分析师的岗位职责3 职责： 1、协助分析师搜集行业相关信息，为相关需求者提供更准确的信息。 2、协助部门经理完善部门管理制度。 3、协助数据分析师进行演讲讲座，定期为需求者讲解金融二级市场最新趋势，以及对需求者进行交易分析 4、对基本面、技术面进行分析研究，给出行情走势分析和判

大数据分析师(ACP)认证考试大纲

、 阿里云行业认证：大数据分析师专业认证考试（ACP级）大纲 阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证介绍： 阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证（ACP－AlibabaCloud Certified Professional）是大数据行业认证体系中的技能认证，同时也是一个跨平台、通用型专业技术认证。主要包括数据分析相关的知识体系，如数据库知识、数据质量控制、数据编程、机器学习、数据分析工具、机器学习、数据可视化，主流大数据技术等；介绍了数据分析在行业中的实际应用与项目管理方法，及相关的数据技术和技能，包括8个知识与技能模块：大数据基础知识、大数据存储技术、数据分析工具、数据可视化、数据编程、数据项目质量控制、数据项目设计与执行、机器学习。通过该行业技术认证可以有效证明持证者具备以下能力： 具备大数据相关的基础知识 了解大数据分析职业的特点及行业对大数据分析人员的职业要求 了解大数据存储技术的特点，能够熟练使用传统关系型数据库，了解数 据仓库的基本知识，能够使用开源大数据技术、阿里云数加等管理和使 用数据 掌握SQL语言编程技能，能够根据项目需要进行数据库管理和数据编程 … 熟练掌握数据可视化相关工具，如Tableau、Quick BI、DataV，并且能 设计与开发可视化大屏和商业报表 掌握数据质量管理的特点和要求，能够在数据分析中判断数据质量对项 目的影响并提供相应解决方案 掌握数据分析的质量控制流程，利用数据预处理技术合理处理脏数据 基于对数据分析项目的编程方法，保证程序的运行效率和数据分析结果 的质量 能够运用七何分析法针梳理数据项目的目标、范围，根据对业务要求的 理解设计合理的数据分析方案 掌握机器学习技术的使用和应用场景，如聚类分析、决策树、关联分析 等 能够独立撰写数据分析项目报告 阿里云认证的报名方式： ) 报名入口为 阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证所需具备的前置知识：

大数据分析师工资待遇怎么样_有必要参加数据分析师培训吗

https://www.sodocs.net/doc/5517591737.html, 大数据分析师工资待遇怎么样_有必要参加数据分析师培训吗 大数据分析师工资待遇怎么样https://www.sodocs.net/doc/5517591737.html, _有必要参加数据分析师培训吗？光环大数据培训作为数据分析师培训的典范，师资力量雄厚，拥有强大的研发团队。大数据是眼下非常时髦的热词，同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。 大数据分析师工资待遇怎么样？ 从20世纪90年代起，欧美国家开始大量培养数据分析师，直到现在，对数据分析师的需求仍然长盛不衰，而且还有扩展之势。根据美国劳工部预测，到2018年，数据分析师的需求量将增长20%。就算你不是数据分析师，但数据分析技能也是未来必不可少的工作技能之一。在数据分析行业发展成熟的国家，90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。 有媒体报道，在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。 国内某大型招聘平台给出的数据分析师平均薪酬为：9724（取自1139份样本），且北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙为大数据分析师需求量前十的城市。 有必要参加数据分析师培训吗？ 根据上面说说的大数据分析师的工资待遇及发展前景，我们可以确定的是大数据分析师将来的发展非常不错，选择成为大数据分析师也是一个很明智的决策，但至于要不要参加数据分析师培训，要根据个人情况进行选择。 假如本身就拥有数据分析的相关技能，自控能力非常好、自学能力非常棒，完全可以自学参

数据分析师岗位职责

数据分析师岗位职责 【篇一：数据分析员岗位职责及绩薪模式】 1 2 【篇二：数据分析师职位要求】 做数据分析前我们首先要明确分析目的和内容，对于数据分析师而言，他们的进阶需求无外乎是各个企业对数据分析师的职位要求。在前程无忧、中华英才网以及智联招聘上，我们随便搜索下数据分析的岗位信息，都能找到大量类似于下面的一些职位要求信息： 别看岗位职责，任职要求这么多，说白了主要就三点要求： 1）对相关业务的理解； 2）掌握一到二种数据分析工具； 3）良好的沟通。可能不同的公司因为需求不同，会在要求上有点小小的不同，而这个不同主要集中在数据库上。了解数据分析师的具体需求之前，我们有必要先了解数据分析师的职位体系。 数据分析师的职位体系 在传统行业中，数据分析更多存在移动、银行、超市等行业，在这些行业中你才会偶尔听到数据分析师这个职位，也许更多是听到数据挖掘工程师、数据建模师。在中国也许只在电信的项目中，才会存在真正的意义上的数据挖掘。 数据行业从广义上讲可以分为以下几个职位： 1、数据分析师 更注意是对数据、数据指标的解读，通过对数据的分析，来解决商业问题。主要有以下几个次层次： 1）业务监控：诊断当前业务是否正常？是否存在问题？业务发展是否达到预期（kpi）？如果没有达到预期，问主要问题在哪？是什么原因引起的？ 2 ）建立分析体系：这些数据分析师已经对业务有一定的理解，对业务也相对比较熟悉，更多帮 业务方建立一套分析体系，或者更高级是做成数据产品。例如：营销活动。分析师会告诉业务方，在活动前你应该分析哪些数据，从

而制定恰当的营销计划。在营销过程中，你应该看哪些数据，从而 及时做出营销活动调整。在营销活动，应该如何进行活动效果评估。 3）行业未来发展的趋势分析：这应该是数据分析师最高级别，有的 公司叫做战略分析师/商业分析师。这个层次的数据分析师站的更高，在行业、宏观的层面进行业务分析，预测未来行业的发展，竞争对 手的业务构成，帮助公司制定战略发展计划，并及时跟踪、分析市 场动态，从而及时对战略进行不断优化。 主要技能要求： 数据库知识（sql至少要熟悉）、基本的统计分析知识、excel要相 当熟悉，对spss或sas有一定的了解，对于与网站相关的业务还可能要求掌握ga等网站分析工具，当然ppt也是必备的。 2、数据挖掘工程师 更多是通过对海量数据进行挖掘，寻找数据的存在模式、或者说规律，从而通过数据挖掘来解决具体问题。数据挖掘更多是针对某一 个具体的问题，是以解决具体问题为导向的。例如：聚类分析，通 过对于会员各种人口统计学、行为数据进行分析，对会员进行分类，对不同的类型的会员建立相应的profiling，从而更好的理解会员， 知道公司会员是到底如何？高、中、低低价值的会员构成，既可以 后期各种会员的运营提供指导，提高活动效率，可以指导公司的营销，例如广告的投放策略。以及用于公司各种战略的制定。 主要技能要求： 1）数据库必须精通。很多时候，你模型的数据预处理，可能完成在 数据库里完成，你用到的数据库技巧更高。 2）必须要会成熟的数据挖掘工具、数据挖掘算法，例如： spss/celementine、sas/em等，当然如果你会一、二款开源软件，并会写一些程序代码那是最好的，大公司都喜欢用开源的软件，例如：r、weka。 3、数据建模师 当然二者有一个共同之处都是，针对很具体的问题，都是会解决某 个具体问题，例如：营销反应率，你就可能历史的邮箱、短信的反 应情况，来建模型进行预测，从而提高邮件反应率，或者减少对用 户来说的“垃圾”邮箱，提高用户体验。所以从掌握的技能上讲，这 二者就有很大的区别，数据建模师其实很少会提到算法这个词，更 多说使用什么模型，有感觉吗？但是从实务界来看，这二个模型越 来越没有明确的分工，一般来说都会二个职位的人都会去学习对方

大数据、数据科学和数据分析的定义

大数据、数据科学和数据分析的定义与应用 数据无处不在。现有的数字数据量正在快速增长，每两年翻一番，并改变我们的生活方式。一个由福布斯的文章指出，数据的增长速度比以往更快。到2020年，地球上每个人每秒将创建约1.7兆字节的新信息，这使得至少了解该领域的基础知识极为重要。毕竟，这是我们未来的所在。 以下我们将根据数据科学，大数据和数据分析的用途，用途，成为该领域专业人士所需的技能以及每个领域的薪资前景来区分数据科学，大数据和数据分析。 首先让我们开始理解这些概念是什么。 一、数据科学 在处理非结构化和结构化数据时，数据科学是一个涉及与数据清理，准备和分析相关的所有领域的领域。 数据科学是统计，数学，编程，解决问题，以巧妙的方式捕获数据，以不同的方式看待事物的能力以及清理，准备和对齐数据的活动的结合。 简而言之，它是尝试从数据中提取见解和信息时使用的技术的总括。 二、大数据 大数据是指无法用现有的传统应用程序有效处理的庞大数据量。大数据的处理始于未聚合的原始数据，通常是不可能将其存储在单台计算机的内存中的。 用来描述庞大数据量的流行语，无论是非结构化还是结构化的大数据，每天都会淹没企业。大数据是一种可以用来分析洞察力的东西，这些洞察力可以导致更好的决策和战略业务转移。

Gartner给出的大数据定义是：“大数据是高容量，高速或多变的信息资产，它们需要经济高效的创新信息处理方式，以增强洞察力，决策能力和过程自动化。” 三、数据分析 数据分析是检查原始数据以得出该信息的科学。 数据分析涉及应用算法或机械过程来得出见解，例如，遍历多个数据集以寻找彼此之间有意义的关联。 它被用于多个行业，以允许组织和公司做出更好的决策以及验证和反证现有的理论或模型。数据分析的重点在于推理，这是仅根据研究人员已经知道的结论得出结论的过程。四、数据科学的应用 （1）互联网搜索 搜索引擎利用数据科学算法在几秒钟内为搜索查询提供最佳结果。 （2）数位广告 整个数字营销频谱都使用数据科学算法-从显示横幅到数字广告牌。这是数字广告获得的点击率高于传统广告的平均原因。 （3）推荐系统 推荐系统不仅使从数十亿可用产品中查找相关产品变得容易，而且还增加了用户体验。 许多公司使用此系统根据用户的需求和信息的相关性来推广他们的产品和建议。这些建议基于用户以前的搜索结果。 五、大数据的应用 （1）金融服务大数据 信用卡公司，零售银行，私人财富管理咨询公司，保险公司，风险基金和机构投资银行将大数据用于其金融服务。它们之间的共同问题是存在于多个不

数据分析师的主要职责概述

数据分析师的主要职责概述 数据分析师负责挖掘并分析行业的现状及需求，负责研究市场竞争对手的产品，进行分析对比，提供产品策略和运营建议。下面是小编为您精心整理的数据分析师的主要职责概述。 数据分析师的主要职责概述1 职责： 1. 在网站数据和营销传播两个方向上提供多维数据分析服务，并根据数据分析结果提出业务策略建议; 2. 负责使用网站分析工具，对全站的流量进行统计、分析和监控，分析流量的****、关键词、访问深度，停留时间等维度，能得出相应的逻辑给出指导意见; 3. 根据网站的架构和逻辑，对分类页面和商品单页的用户行为进行统计分析，对站内搜索行为作分析统计，对品类，页面内容的改进做指导; 4. 对平台的用户行为路径做统计分析，设置转化目标和布局跟踪代码，实时监控转化漏斗的各个环节，并且提出相对应的优化意见;

5. 对平台用户的地域分布、年龄比例，性别比例，职业构成等进行统计和分析，给出相应的建议; 6. 对已经形成订单的客户和订单管理系统中收集来的数据做整理，按照相应的逻辑进行分类，并配合其他市场人员进行营销和推广; 7. 对各个推广平台的数据进行整理，统一优化整个系统的数据资源配合进行全渠道营销。 任职要求： 1. 两年以上媒体网站、电商网站、网络营销数据分析岗位相关工作经历，有电商平台工作经历优先考虑; 2. 熟悉Google Analytics 或者Omniture 按照电商网站的类目逻辑和转化路径漏斗逻辑来布局数据监控代码，并且测试数据的准确性，形成相关的报表; 3. 熟练使用各种办公软件，如PPT、EXCEL等，能独立撰写数据分析报告; 4. 熟悉电子商务网站的数据分析模型和用户数据分析模型，了解如何通过数据分析优化电商平台; 5. 精通至少一种数据分析/挖掘软件操作，如SAS，SPSS等;

大数据的就业方向

大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。 对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。 一、ETL研发 企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL 人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。 二、Hadoop开发 随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。 三、可视化工具开发 可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。 四、信息架构开发 大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。 五、数据仓库研究 为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。 六、OLAP开发 OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

数据分析师岗位的工作职责精选

数据分析师岗位的工作职责精选 数据分析师需要根据网站的架构和逻辑，对分类页面和商品单页的用户行为进行统计分析，对站内搜索行为作分析统计，对品类，页面内容的改进做指导。以下是小编整理的数据分析师岗位的工作职责精选。 数据分析师岗位的工作职责精选1 职责： 1.对运营数据进行监控分析，根据数据情况快速有效的定位问题并提出解决方案; 2.对所运营的内容进行深入思考和分析，相关数据的收集、整理，形成专业分析报告和实施建议，并提供数据分析支持; 3.完善数据分析标准体系与分析模型，并向业务人员提出需求; 4.整理分析营销运营指标，量化指标，搭建多维数据，分析用户****、行为路径、转化率等运营核心数据，给各职能人员提供数据反馈和建议;

5.理解业务运作逻辑，利用数据分析手段，及时发现业务流程中存在的问题，进行原因分析，提出解决方案并与业务人员沟通达成共识; 6.从业务运作视角出发，对数据监测系统进行功能优化，通过各类数据分析发现业务趋势，输出公司所需的报告，反馈至各业务人员进行落地。 任职资格： 1.计算机、统计学、会计、数学相关专业本科及以上学历; 2.熟悉数据库基本编程及SQL语言，熟悉海量数据处理和性能优化; 3.熟练使用Python语言中Pandas数据分析包; 4.较强的数据处理能力，熟练操作Excel，掌握Access等数据处理工具，以及其他Word、Powerpoint等Office办公软件; 5.具有1年以上咨询公司、运营商经营企划/数据分析等相关工作经验; 6.掌握数据分析基本流程，要有敏锐的数据感觉，良好的快速学习吸收能力。 数据分析师岗位的工作职责精选2

大数据分析师(ACP)认证考试大纲

阿里云行业认证：大数据分析师专业认证考试（ACP级）大纲 阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证介绍： 阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证（ACP－AlibabaCloud Certified Professional）是大数据行业认证体系中的技能认证，同时也是一个跨平台、通用型专业技术认证。主要包括数据分析相关的知识体系，如数据库知识、数据质量控制、数据编程、机器学习、数据分析工具、机器学习、数据可视化，主流大数据技术等；介绍了数据分析在行业中的实际应用与项目管理方法，及相关的数据技术和技能，包括8个知识与技能模块：大数据基础知识、大数据存储技术、数据分析工具、数据可视化、数据编程、数据项目质量控制、数据项目设计与执行、机器学习。通过该行业技术认证可以有效证明持证者具备以下能力： ●具备大数据相关的基础知识 ●了解大数据分析职业的特点及行业对大数据分析人员的职业要求 ●了解大数据存储技术的特点，能够熟练使用传统关系型数据库，了解数 据仓库的基本知识，能够使用开源大数据技术、阿里云数加等管理和使 用数据 ●掌握SQL语言编程技能，能够根据项目需要进行数据库管理和数据编 程 ●熟练掌握数据可视化相关工具，如Tableau、Quick BI、DataV，并且 能设计与开发可视化大屏和商业报表 ●掌握数据质量管理的特点和要求，能够在数据分析中判断数据质量对项 目的影响并提供相应解决方案

●掌握数据分析的质量控制流程，利用数据预处理技术合理处理脏数据 ●基于对数据分析项目的编程方法，保证程序的运行效率和数据分析结果 的质量 ●能够运用七何分析法针梳理数据项目的目标、范围，根据对业务要求的 理解设计合理的数据分析方案 ●掌握机器学习技术的使用和应用场景，如聚类分析、决策树、关联分析 等 ●能够独立撰写数据分析项目报告 阿里云认证的报名方式： 报名入口为3.PNyzrX 阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证所需具备的前置知识： 通用IT的知识： ●具备基础的IT知识，熟练使用Windows、MAC、Linux等操作系统中 的至少一种 ●了解大数据相关的基础知识，如定义、特征、实际应用案例等 ●了解关系型数据库的基本概念：数据库，表，索引，视图，存储过程， 函数等 ●了解云计算、开源大数据Hadoop生态圈中的主要产品、阿里云数加主 要产品和服务 ●了解软件工程的基本流程 阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证相关的学习方法、学习资料及培训课程：

数据分析员岗位职责

数据分析员岗位职责 1、数据分析专员岗位职责 1.参与建立公司的运营管理体系 2.参与编制运营管理的相关模板、工具、工作指引，并持续改进 3.参与编制计划管理的相关模板、工作指引，并持续改进； 4.根据标准和程序文件的要求，参与制定公司级数据收集的范围； 5.依据收集范围定期进行各类数据资料的收集，并进行统计、整理 6.依据销售计划的数据，统计、整理生产部门月度生产计划，保障生产的顺利进行； 7.依据生产计划的数据，统计、整理物资部月度采购计划，保障采购的顺利进行； 8.参与收集、审核相关部门销售计划，保障销售的顺利进行； 9.定期将各类指标与计划进行比较，找出差距； 10.参与建立考核体系，制定考核方案和考核细则； 2、数据分析专员岗位职责 1、使用淘宝营销工具(直通车/淘客/淘江湖/卖霸/钻石展位/焦点图/店铺街)的经验。  2、负责淘宝店铺及产品在淘宝和互联网的推广，能有效提升店铺及产品的访问量！   3、制定推广方案并负责实施，对推广效果进行评估，对店铺及产品访问量、转化率数据进行分析！  4、使用淘宝各项推广工具进行商品推广，达到销售目标所需要的流量。  5、在论坛上发起一些引人话题性的帖子，吸引点击量。活跃论坛气氛，提高客户黏度。 

6、负责各项活动或者品牌的宣传推广方案的设计、讨论和实施；  7、对网上店铺的IP、PV、销量、跳出率、地域分布、转化率等做出专业的数据分析及平时做好竞争对手网站的数据的采集。  8、精通淘宝直通车竞价排名规则，优化竞价关键字。  9、熟悉淘宝内部的各种推广方式（如社区、直通车、淘宝客、帮派）；  10、精通淘宝网营销规则，熟悉淘宝网会员的购物习惯和购物心理；  11、熟悉淘宝网各种营销工具，对站外推广有独到的见解； 12、较强的组织执行策划能力；  13、精通直通车竞价排名规则；  14、有媒体资源，懂PS，懂网页代码，懂软文写作的优先录用。             
60;      15、负责淘宝店铺及产品在淘宝和互联网的推广，能有效提升店铺及产品的访问量！  16、制定推广方案并负责实施，对推广效果进行评估，对店铺及产品访问量、转化率数据进行分析！  17、使用淘宝各项推广工具进行商品推广，达到销售目标所需要的流量。 18、负责各项活动或者品牌的宣传推广方案的设计、讨论和实施；  19、对网上店铺的IP、PV、销量、跳出率、地域分布、转化率等做出专业的数据分析及平时做好竞争对手网站的数据的采集。  20、精通淘宝网营销规则，熟悉淘宝网会员的购物习惯和购物心理； 21、有媒体资源，懂PS，懂网页代码，懂软文写作。 3、数据分析工作职责 做出有质量、有价值的数据统计分析，并在加强管理，提高经济运行质量等方面为公司降低风险、提高收益。 —、完善基础，不断提高综合分析能力

大数据分析师能力模型与企业需求报告

大数据分析师能力模型与企业需求报告 东湖大数据·数据智库 2017年3月

前言Introduction 大数据浪潮的激流中，市场空间得到迅速释放， 企业对于大数据人才的需求也越来越高，数据分析师则是这片翻腾浪花里的中流砥柱。 早在20世纪，数据分析岗已运用到企业业务层，“啤酒与尿布”的故事就是一个经典案例。新时代下，数据分析发生飞跃式升级， “大数据”推动起数据的深度分析与挖掘，使得研究结果更加客观、多维。 本次报告我们将同样以大数据的方式展开研究，摒弃传统调研式报告带来的主观数据误差，尽可能使此次研究报告发挥出应有的现实意义和社会价值。

目录/CONTENTS 大数据分析已成为时代选择BIG DATA ANALYSIS HAS BECOME THE ERA OF CHOICE 大数据分析的企业需求分析ENTERPRISE DEMAND ANALYSIS OF BIG DATA ANALYSIS 数据分析师的能力模型构建DATA ANALYSTS THE ABILITY OF THE MODEL BUILDING 总结与附录SUMMARY AND APPENDIX

大数据分析已成为时代选择BIG DATA ANALYSIS HAS BECOME THE ERA OF CHOICE

2014 大数据时代到来168亿市场产值 2015 2016E 数据来源：中国信息通信研究院，2016年8月。单位：亿人民币 中国大数据产业规模估计 大数据越来越火，随着互联网技术的升级，获取含量数据变的越来越容易，基于海量数据进行价值分析的数据分析人才成为了各大企业追逐的宠儿。 84.0 亿 115.9 亿 168 亿

大数据架构师岗位的具体职责表述

大数据架构师岗位的具体职责表述 大数据架构师需要负责指导开发人员完成数据模型规划建设、分析模型构建及分析呈现。以下是小编整理的大数据架构师岗位的具体职责表述。 大数据架构师岗位的具体职责表述1 职责： 1.负责公司新业务方向平台大数据基础架构的搭建及后期数据处理体系的升级和优化，不断提升系统的稳定性和效率。为公司未来方向性产品提供大数据底层平台的支持和保证。 2.负责制定大数据平台调用约束和规范; 3.负责大数据方向技术难题的解决，以及代码质量的把控;

4.作为大数据开发团队的leader,负责大数据系统平台开发 团队建设与人才梯队培养，分享技术经验，撰写相关技术文档指导和培训工程师。 任职要求： 1.热衷于大数据技术，并能平衡大数据性能、稳定性、扩展性多重要素进行设计和优化; 2.熟悉服务器基本知识，能够评估系统硬件性能瓶颈; 3.掌握Linux操作系统的配置，管理及优化，能够独立排查及解决操作系统层的各类问题，并能提供解决问题的理论依据; 4.精通Java服务器编程，熟悉JVM原理，对数据结构和算法设计有较为深刻的理解; 5.精通elasticsearch、Redis、hadoop、Kafka、Zookeeper、Yarn、Hbase、Spark底层架构，熟悉原理、源码、集群部署，包括参数优化、Bug修复，贡献过代码或提交过bug者优先 6.具备数据中心资源管理、监控、调度等系统研发经验者优先，具备分布式系统研发经验者优先; 7.具有应用大数据技术处理的项目开发、维护超过两年的经验者优先; 8.具有良好的文档编写能力，可进行方案设计、架构设计。

大数据架构师岗位的具体职责表述2 职责： 1.负责过多个大数据项目的架构; 2.精通Hadoop、Spark, HBase等主流的大数据平台、精通各组件优化设计原理; 3.精通大数据实时流式处理的设计和应用; 3.熟悉大数据平台调优，具备大数据生产平台调优经验; 4.金融行业，运营商行业大数据架构经验更优; 5.研究大数据技术的最新发展，并引入到公司技术架构; 6.指导大数据工程师的日常工作，并培养技术骨干。 任职资格： 1.计算机相关专业本科或以上学历; 2.具有5年以上大数据相关开发经验; 3.具有2年以上带团队经验 4.对Hadoop/Hive/Spark/HBase/ES等等大数据常用技术有深刻理解，能够带领团队进行技术攻坚，完成中间件的实施、改造、调优;

大数据分析师简历范文

教育背景 时间：2012-09到2016-06 学校：XX理工大学| 专业：计算机科学与技术| 学历：本科 工作经历 工作时间：2016-06到2017-06 公司名称：xx市品汇科技有限公司| 所在部门：| 所在岗位：大数据分析师 工作描述： 我们公司的数据主要来源是web的日志数据，app端的行为数据，埋点数据，其他大型旅游网站的爬虫数据和我们公司本地数据库中的数据。然后我们将web中的产生的日志数据通过flume抽取到kafka中，通过spark streaming进行实时清洗，将日志字段全部打散并按需求进行特定格式转换，然后把清洗过的数据和kafka中的数据投递到HDFS中按照业务需求做mr清洗，清洗后的数据导入到hive仓库中用hql做数据分析，最后将结果数据分别导入到hbase数据仓库中和本地数据库中供续部门等进行调用，最后由展示人员将数据形成报表在前端展现。 整个项目组由12个人组成，数据收集组（2人）、数据清洗组（2人）、数据分析组（3人）、数据建模组（3人）、运维组（2人）。 我是属于数据分析组，主要负责用hive对数据的分析工作。有时也会干一些数据清洗工作。根据需求用mr清洗出我们所需要的字段，例如IP地址访客用户信息日期目录响应码访客来源的URL 访问所用设备等字段。然后导入到hive中用Hql进行分析。

我在我们公司前期主要负责编写mr清洗数据，将结构化的数据导入hive数据仓库中，编写hql对数据进行多维度分析，还用到了Hbase rowkey的设计和表格的建模。。后期我主要负责数据的管理，用hive和spark对数据进行日常分析，配合建模组的工作。 工作时间：2010-07到2017-07 公司名称：XX通信信息报社有限责任公司| 所在部门：| 所在岗位：大数据分析师、网络舆情 工作描述： 2010年7月~2017年7月在xx通信信息报社工作，担任过编辑、记者，以及分别担任过鹰眼舆情（中国电信互联网大数据产品）内容运营、产品运营和市场拓展负责人，拥有多年的传媒与互联网工作经验，熟悉传统媒体与微信微博论坛等自媒体传播、运营规律，熟悉网络数据挖掘和分析、宣传效果评估和危机公关，熟悉互联网产品、手机APP项目运营管理。其中：2010.07－2011.07 编辑、采访记者，每周2篇原创报纸稿件，熟悉新闻报道、人物采访和企业宣传等各类文章写作 2011.08－2013.08 报告主编，先后负责中国通信业、国资央企、20多家政府机关舆情报告，曾赴国资委新闻中心驻点，熟悉网络信息检索和分类、传播特点分析以及正向舆论引导2013.09－2015.09 产品总监，负责舆情产品市场调研、PC及APP产品策划、政府企业信息化项目解决方案编制、数据运维及产品优化、客户需求分析及投诉解答，熟悉互联网产品运营和管理

数据分析专员岗位职责

数据分析专员岗位职责

所属部门：淘宝部现职称：数据专员直接上级：淘宝部长 适用职级：1级2级普升方向：见习主管间接上级：运营总监 1、使用淘宝营销工具(直通车/淘客/淘江湖/卖霸/钻石展位/焦点图/店铺街)的经验。 2、负责淘宝店铺及产品在淘宝和互联网的推广，能有效提升店铺及产品的访问量！ 3、制定推广方案并负责实施，对推广效果进行评估，对店铺及产品访问量、转化率数据进行分析！ 4、使用淘宝各项推广工具进行商品推广，达到销售目标所需要的流量。 5、在论坛上发起一些引人话题性的帖子，吸引点击量。活跃论坛气氛，提高客户黏度。 6、负责各项活动或者品牌的宣传推广方案的设计、讨论和实施； 7、对网上店铺的IP、PV、销量、跳出率、地域分布、转化率等做出专业的数据分析及平时做好竞争对手网站的数据的采集。 8、精通淘宝直通车竞价排名规则，优化竞价关键字。 9、熟悉淘宝内部的各种推广方式（如社区、直通车、淘宝客、帮派）； 10、精通淘宝网营销规则，熟悉淘宝网会员的购物习惯和购物心理； 11、熟悉淘宝网各种营销工具，对站外推广有独到的见解； 12、较强的组织执行策划能力； 13、精通直通车竞价排名规则； 14、有媒体资源，懂PS，懂网页代码，懂软文写作的优先录用。 15、、负责淘宝店铺及产品在淘宝和互联网的推广，能有效提升店铺及产品的访问量！ 16、、制定推广方案并负责实施，对推广效果进行评估，对店铺及产品访问量、转

化率数据进行分析！ 17、、使用淘宝各项推广工具进行商品推广，达到销售目标所需要的流量。 18、负责各项活动或者品牌的宣传推广方案的设计、讨论和实施； 19、对网上店铺的IP、PV、销量、跳出率、地域分布、转化率等做出专业的数据分析及平时做好竞争对手网站的数据的采集。 20、精通淘宝网营销规则，熟悉淘宝网会员的购物习惯和购物心理； 21、有媒体资源，懂PS，懂网页代码，懂软文写作。

高级数据分析师工作的职责内容

高级数据分析师工作的职责内容 高级数据分析师需要配合项目经理编写相关项目交付文档、汇报材料，以及项目主题相关的交付工作。下面是学识网小编整理的高级数据分析师工作的职责内容。 职责： 1、承担数据抽取、清洗、转化等数据处理，根据产品功能、性能和扩展，解决并实现业务需求; 2、负责利用外部数据和内部数据定性与定量分析、用户研究、竞品研究，数据分析评估产品使用、营销效果，并为产品提出营销/产品优化建议; 3、基于对产品需求的充分理解，设计数据分析和洞察方案，洞察数据分布规律、变化趋势、关联关系等设计数据分析模型并输出数据分析和产品策略建议报告; 4、通过洞察分析，制定详细的产品方案/营销策略/产品调整，并对落地结果持续追踪监控，及时调整持续优化，改进策略并推进执行。 5、负责平台、产品、行业、客户数据的收集分析，并整理编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中隐含的变化和问题，为产品发展提供决策支持; 6、根据产品、需求等部门的专题分析需求，编写相应的分析报告;

岗位要求 1、3年以上相关工作经验，本科及以上，数学、统计学相关专业，应用数学或计算机专业优先; 2、热爱电商行业，喜欢与数据打交道，有优秀的数据分析能力，能发掘各项数据的问题所在，并能提出合理化建议; 3、掌握基本的统计方法，熟练使用SQL，熟悉至少一种数据库软件(如：ORACLE、MYSQL、SQL Server、SAS等)，能够熟练的利用Excel 进行数据整理和编辑、统计分析和高级分析; 4、掌握Python、Shell等脚本语言，拥有海量数据处理和挖掘、数据清洗、数据分析、数据平台搭建等相关工作经验优先; 5、具有良好的沟通能力、优秀的分析问题能力、较强解决问题能力。 职责： 1、负责构建数据挖掘与数据分析体系，负责海量运营数据的分类汇总和分析研究; 2、负责对数据库信息进行深度挖掘和有效利用，充分实现数据的商业价值，将复杂的的出行问题抽象为数学模型，基于大数据提升用户出行体验，有效支持战略决策以及有效提升运营数据; 3、负责数据管理团队的建设工作，有效领导数据分析与挖掘团队支持和推动业务发展; 4、协助完成业务关键目标指标制定、目标达成过程管理。 任职资格：