京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析师属于哪种岗位
数据分析师属于哪种岗位?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
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 2)建立分析体系: 3)行业未来发展的趋势分析主要技能要求:
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
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。 主要技能要求:
1)数据库必须精通。 2)必须要会成熟的数据挖掘工具、数据挖掘算法。
3、数据建模师
数据建模师这个职位与数据挖掘工程师还是有本质区别的。数据建模师,更多偏向于中、小数据量,而且其使用更多更多是统计学的方法,而数据挖掘中的例如:决策树、神经网络、SVM等在这里是根据不会涉及的。
新进入数据行业的同学,可以根据自己的背景背景选择相应的职位,学数据、统计学的朋友更多可以偏向于建模师,而计算机特别是写编程出现和同学,可以走数据挖掘工程师,也许适应性更好,但这不是绝对的。
数据分析师的职位级别划分
不同公司对数据分析师的职位划分骚有不同,在一些中小型企业,没有成立独立的数据中心前,数据分析的相关职位往往是在譬如市场部、运营部这些部门之下,通常数据分析成员在2-4人不等。对于一些大型企业,有独立的数据部门的企业,其数据分析团队人员则是十到百人不等,其职位头衔有通俗的总监、经理、主管划分,也有助理、资深、专家之类的划分。
数据分析师这个职位目前呈现是二八原则,好的数据分析师的收入是非常高,差不多平均水平在13k左右,但是处境不好的数据分析人员只能拿到跟内勤同等收入的水平。
传统行业的数据分析师差不多只能拿到3-5K水平,这些大多数是处在数据处理、整理数据为统一口径的数据农民工,一般只接触的工具只有EXECEL,这类岗位三大招聘网站上有很多的传统行业里都有招这些数据分析专员,你可以对应看一下;第二阶段是刚刚进入互联网数据分析师行业的初中级数据分析师,待遇范围一般在5-8K,一般承担是从数据库里取到数据进行初级数据分析并形成报告,一般接触到的工具有SPSS、SQL等,比如@数据分析微招聘,185号岗位,这是一家公司需要大量招聘初级的数据分析师进行长期的培养广告公司。
编者对于数据分析师的理解给大家分享一下,一边是人工智能,这块我没有接触的太多就不说了,不过这块也是热门的职业;另一边是我们说的数据分析相关的职业,如果从行业分的话有传统行业与高利润行业比如互联网行业、金融、通迅等行业这些行业只要你的能力出色给的待遇不会太差,同时如果我们要换工作,也可以轻松的转向。
大多数的互联网行业特别是电商行业对于数据分析师这块还是比较看重,主要的原因其主要的资产除了产品、人员就是长期积累的数据而这些海量的数据已经不能用人工经验来还原业务,这就需要数据分析师对于数据进行归纳与还原商业规则与逻辑,一般主要涉及商业分析、用户分析、产品分析、运唯支撑等这几块;从中国统计网对于300多个岗位进行归纳后,我们发现,要求几乎雷同,同时也说明这个职业的互通性很强,说白了就是换个行业都可以在职场上存活下来;一般需要以下几个要求:
1、数据分析经验;
2、商业数据敏感度;
3、基本工具(SAS、SPSS、SQL、EXECEL等);
4、建模;
5、知识点(统计学、会编程);
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12在数据分析日常工作中,Excel数据筛选是数据清洗、数据提取、样本筛选的核心基础操作。传统Excel手动筛选、函数筛选方式,面对多 ...
2026-08-12 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-08-12在数据分析、统计建模、数据挖掘与商业调研过程中,原始数据往往无法做到绝对干净规整。受系统故障、人工录入失误、设备误差、突 ...
2026-08-11在数据分析工作中,聚类分析是典型的无监督学习方法,核心作用是依据数据自身的多维特征,将相似样本自动划分为若干类别,实现“ ...
2026-08-11 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-11AB实验是互联网产品迭代、营销优化、功能升级的核心科学验证手段,通过流量随机分组、对照组与实验组对比,科学验证策略、功能、 ...
2026-08-10在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率、降低数据库IO开销、优化系统性能的核心手段。普通单列索引仅适配简单查询场景,面对 ...
2026-08-10 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-08-10在数字化市场调研体系中,大数据与小数据是两类核心调研数据形态,分别对应海量行为统计与精准样本深度调研。行业普遍存在认知误 ...
2026-08-07数据透视表是Excel、WPS中最核心的数据分析工具,凭借快速汇总、分组统计、动态筛选的优势,被广泛应用于销量统计、业绩复盘、数 ...
2026-08-07 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-08-07在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06