1樓：知於大資料
資料分析師有很多個分支崗位，崗位的劃分和公司的業務相關。對個人而言，崗位的職責不同導致了對技能的要求不同。
1. 資料運營這種資料崗主要是偏運營方向。工作內容是製作報表，提資料需求給開發人員，產出分析報告，承接其他部門的資料需求四大內容。
對技能沒有太多要求，excel很熟，需求能和開發說清楚，明白什麼外部需求可以處理，什麼不能處理。分析報告自己懂得提取有意思的點，總結導致資料結果的原因。說白了就是怎麼去實現關於資料的任務。
2. 資料產品這種崗位偏向與搭建資料類的產品。資料類產品分很多種，在公司內部最常見的是資料平臺的搭建，或者是針對某個業務邏輯的模型方法。
其中，資料平臺的產品就是確定我們要看什麼資料，以什麼方式展示出來，能否解決其他部門的資料需求。針對業務邏輯的模型方法，和數學模型沒有半點關係，就是針對使用者的特點，提出一套總結性質的方法，然後跟進這種方法，實現業務邏輯，說白了就是怎麼做事更有效。需要懂得製作產品原型，excel肯定要很熟。
有時需要跟進專案催促開發進度。
3. 資料分析師工作內容包括從資料庫提取資料給資料運營產品，產出部分分析報告，搭建業務相關的模型（這個一般是數學模型）。有可能會參與到報表開發，資料平臺開發。
技能包括會sql查詢（不要求複雜的sql，不要求寫儲存過程什麼的），會寫指令碼（python，shell），使用資料分析工具（r，python），懂得一般數學模型，例如 linear regression，logistics regression等等。不需要掌握資料探勘的技術，組裡有資料探勘工程師去實現。如果你的公司業務和資料無關，比如說只有日活，存留率，或者pvuv之類的，這個資料分析一般不用搭建模型，價值不大；但如果業務和資料相關，比如是使用者投資公司的產品，資料直接和錢打交道，就需要數學模型去量化這些行為，價值不同。
一般這些模型在統計學中都會學到，千萬不要以為線性迴歸就是什麼最小二乘法一條直線嘛，好好去找一個統計課本看看裡面的假設檢驗都有哪些，不要對線性迴歸停留在中學階段。實現這些模型，就是利用r或者python。一般是離線計算，把結果放到伺服器上在資料平臺展示。
如果需要實時性質的計算，資料分析師肯定是搞不定的。資料探勘工程師，掌握的技能非朝夕可得，想短期速成不現實。以上三個崗位倒有可能速成。
2樓：匿名使用者
資料分析師可以：
一為產品經理服務，國內產品經理不懂資料分析，而新產品的競爭情報分析、產品敏捷測試等都需要資料分析師幫助完成，後期產品迭代優化還是需要資料分析師採集使用者行為、習慣、評價等資料來完成；
二是為運營服務，產品運營中的使用者流量、**、顧客關係管理等需要資料分析師幫助完成；三是公司資料制定和標準建設、各部門資料打通，資料化管理等工作需要資料分析師完成；
四是資料情報和資料**為高層服務。
從以上四個方面看商業分析能力和業務知識能力就顯得尤為重要，這個時候是考驗分析師的業務理解能力及通過資料為企業解決實際問題的能力了。比如分析師的分析流程、分析思維、分析技能、展示說服能力。可以考慮進這方面專業的公司，或者運氣好碰到有經驗的老師帶你一段時間，像我運氣不錯剛進了決明就碰到了老師帶我，進步的很快，所以現在基本把這一套搞得很熟練了。
資料分析師是什麼?
3樓：派可資料
資料分析是幹什麼的？
在企業裡收集資料、計算資料、提供資料給其他部門使用的。
資料分析有什麼用？
從工作流程的角度看，至少有5類分析經常做：
工作開始前策劃型分析：要分析一下哪些事情值得的做工作開始前**型分析：**一下目前走勢，預計效果工作中的監控型分析：
監控指標走勢，發現問題工作中的原因型分析：分析問題原因，找到對策工作後的覆盤型分析：積累經驗，總結教訓。
請點選輸入**描述。
那資料分析是什麼的？
資料分析大體上分3步：
1：獲取資料。通過埋點獲取使用者行為資料，通過資料同步，打通內部各系統資料。以及做數倉建設，儲存資料。
2：計算資料。根據分析要求，提取所需要的資料，計算資料，做表。
3：解釋資料。解讀資料含義，推匯出一些對業務有用的結論。
那麼資料分析師主要做以上三點的工作嗎？
並不全是，這個在不同企業，情況不一樣。如果公司規模大的話，獲取資料經常是資料開發組完成的，他們的職位一般是「資料開發工程師」或者「大資料工程師」。解釋資料則是運營自己寫ppt做解讀，留給「資料分析師」的，其實就是中間的計算資料的一步。
有些公司（一般是做電商的），資料是直接從**、天貓、亞馬遜等平臺匯出的，然後基於這些資料做分析。有些公司（一般是傳統企業），資料是直接用的大型的bi產品，然後所有人基於bi產品匯出資料分析有些公司規模很小，就直接一個小組從資料埋點到數倉到提數全乾了。
請點選輸入**描述。
4樓：九道門聊資料
資料分析師的話一般是偏業務方向的，通過資料發現業務問題，洞察行業機會點，通過資料產生的價值驅動企業的發展，這也是現在企業數字化轉型最需要的人才。它對程式設計能力要求較低，如果之前有其他方面的工作經驗積累的話在這個方向的發展是有幫助的，學習壓力也會相應減小很多。
至於什麼專業別業適合做資料分析師？其實在2023年國內才有大學設立大資料相關專業，2023年第一批畢業生畢業，現在市場上「專業對口」的人還很少，沒有強關聯對口的專業，大資料專業算比較對口，還有數學專業、統計學專業也勉強可以算「對口」，但是應屆畢業生沒有工作經驗、不懂業務，他們只是工具的使用上要熟練一些，而企業需要的是能為企業解決問題創造利益的人才，所以現在資料分析師是供不應求的，而各行各業都需要有資料分析師，不用太擔心會受到專業的影響。
現在學校也好還是老師也好，其實都沒有資料分析一線的工作經驗，公司對資料分析的實際需求學校和老師其實都是沒有真實的對接過的，咱們國家的高校教育要晚於市場10年左右，去年畢業的科班生，大部分掌握了專業過時了的理論知識，也沒有實操經驗，完全無法滿足企業的用人需求，所以，到現在，市場上相當於還是沒有專業的科班出身的資料分析師。
如果你真的想學資料分析，九道門資料分析建議你要以專案經驗為主，多去接觸真實的資料專案，九道門的課程是在做專案中熟練基礎技能操作，掌握資料分析商業邏輯，所有的專案你都全程參與，所有專案都能寫進簡歷，這才是企業想要的能力。
5樓：cda資料分析師
資料分析師是資料師datician['detn]的一種，指的是不同行業中，專門從事行業資料蒐集、整理、分析，並依據資料做出行業研究、評估和**的專業人員。
資料分析師技能要求：
1、懂業務。從事資料分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。
2、懂管理。一方面是搭建資料分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建資料分析的框架，後續的資料分析也很難進行。另一方面的作用是針對資料分析結論提出有指導意義的分析建議。
3、懂分析。指掌握資料分析基本原理與一些有效的資料分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展資料分析。基本的分析方法有：
對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高階的分析方法有：相關分析法、迴歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。
4、懂工具。指掌握資料分析相關的常用工具。資料分析方法是理論，而資料分析工具就是實現資料分析方法理論的工具，面對越來越龐大的資料，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的資料分析工具幫我們完成資料分析工作。
5、懂設計。懂設計是指運用圖表有效表達資料分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。
資料分析師的詳細情況推薦到cda資料認證中心瞭解一下 。cda行業標準由國際範圍資料領域的行業專家、學者及知名企業共同制定並每年修訂更新，確保了標準的公立性、權威性、前沿性。通過cda認證考試者可獲得cda中英文認證證書。
6樓：品牌
什麼是資料分析師證書？
資料分析師是幹嘛的
7樓：天府
資料分析師是在網際網路、零售、金融、電信、醫學、旅遊等行業專門從事資料的採集、清洗、處理、分析並能製作業務報告、提供決策、管理資料資產的專業人員。
資料分析師的技能要求：
1、懂業務：熟悉行業知識、公司業務及流程；
2、懂管理：需搭建資料分析框架，運用營銷、管理知識，需針對資料分析結論提出有指導意義的分析建議；
3、懂分析：掌握資料分析方法，例如漏斗圖分析法、矩陣關聯分析法、因子分析法。
對應分析法等；
5、懂設計：運用圖表有效表達資料分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然，包括圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等。
資料分析師這行業好做嗎？
8樓：王正富弘厚
首先這不是一個行業，只是一個職業，這個累不累和公司有很大關係，當然與你的技能熟練程度有一定的關係，基本做資料分析的前期都比較忙，小部分比較閒，主要看行業。
9樓：沙香茅泰鴻
不好做，需要對數字敏感，一般人數學基礎不好的話，對數字。
沒感覺。的。而且分析師對各種分析方法都要很熟悉，很多工作場景都是反覆實驗。
資料分析師的前景怎麼樣?
10樓：惠企百科
資料分析師的就業前景是廣闊的。
1、人才缺口大，it時代逐漸被dt時代取代，用理性的資料分析代人工的經驗分析成為主流，資料分析人才的供給指數僅為，屬於高度稀缺。
2、入門相對簡單資料分析是一門跨領域技術，不需要很強的理工科背景，反而那些有市場銷售、金融、財務或零售業背景的人士，分析思路更加開闊。
3、薪資待遇高1-2年工作經驗的大資料分析崗位的平均月薪可達到13k左右的水平。崗位的薪酬和經驗正相關，越老越值錢。
4、行業適應性強幾乎所有的行業都會應用到資料，資料分析師不僅僅可以在互聯it行業就業，也可以在銀行、零售、醫藥業、製造業和交通傳輸等領域服務。
5、職業壽命長資料分析職業一旦掌握，可以在職場上收益長久，掌握這門新興技術都會大有用武之地，受其他外部業務影響相對較小，職位相對穩定。
資料分析師現狀，資料分析師以後前景怎麼樣？
1.首先，找到一份養活自己的工作沒問題，但是要達到高階人才，就需要經驗一步一步積累 2.有的用人單位雖然要求工作經驗，但也是看中你的知識掌握情況的，一到兩年的工作經驗，你都可以投投看，簡歷做的漂亮，做過跟資料分析相關的專案也是可以吸引hr的 3.培訓機構的問題，看你如何選擇了。你可以去看看各個培訓機...
資料分析師工資到底多高
資料分析師是一種高技術類崗位，工資一般都是按照年薪計算，當然初級資料分析師除外。在一二線城市的大型公司，高階資料分析師的工資可以達到上百萬。在美國，據bls 美國勞工統計局 統計，目前資料分析師的平均工資每年約為111800美元。毫無疑問，這是一個快速增長且收入豐厚的職位，bls 這一領域的工作將在...
資料分析師發展前景如何，資料分析師的就業前景如何？
cda資料分析師 從職位薪水來看，資料分析行業的高薪主要分佈在長三角 珠三角和京津地區。北京 上海和深圳的薪水位列第一方陣，均薪在10k 杭州 寧波和廣州位列第二方陣，均薪在9k 其他沿海及內陸區域中心城市，如南京 重慶 蘇州 無錫等位於第三方陣，均薪在8k左右。從職位量來看，北京 上海 深圳和廣州...