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
在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的实操体系中,统计基本概念是不可或缺的核心根基,更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10在结构化数据分析领域,透视分析(Pivot Analysis)是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常用、最高效的核心实操方法之 ...
2026-02-10在SQL数据库实操中,字段类型的合理设置是保证数据运算、统计准确性的基础。日常开发或数据分析时,我们常会遇到这样的问题:数 ...
2026-02-09在日常办公数据分析中,Excel数据透视表是最常用的高效工具之一——它能快速对海量数据进行分类汇总、分组统计,将杂乱无章的数 ...
2026-02-09表结构数据作为结构化数据的核心载体,其“获取-加工-使用”全流程,是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展专业工作的 ...
2026-02-09在互联网产品运营、用户增长的实战场景中,很多从业者都会陷入一个误区:盲目投入资源做推广、拉新,却忽视了“拉新后的用户激活 ...
2026-02-06