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數(shù)據(jù)分析師的種類有哪些
2022-09-13
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自2018年開始,數(shù)據(jù)分析師的崗位就開始火熱,很多培訓機構開始瘋狂的鼓吹數(shù)據(jù)分析人口如何稀缺以及數(shù)據(jù)分析如何高薪。在看招聘機會的時候,很多JD崗位描述里具備Python,數(shù)據(jù)挖掘算法等,所以很多人花了大量的時間學習Python和機器學習,其實工作中可能幾乎都用不到。JD也多半是用人部門說要招一個數(shù)據(jù)分析師,然后HR直接從某處粘貼過來的,造成了應聘者的困惑,不知道具體是干嘛的。

接下來給大家聊下互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析師的類型以及未來潛在的發(fā)展路徑。

01數(shù)據(jù)分析師種類

要聊數(shù)據(jù)分析師,首先得從數(shù)據(jù)開始,了解互聯(lián)網(wǎng)公司的數(shù)據(jù)流程,可以參照下方的這個流程圖,通過流程我們可以識別數(shù)據(jù)分析師的種類。

通過這個圖由下往上我們可以看到三大類型的數(shù)據(jù)分析師:數(shù)據(jù)開發(fā)層,數(shù)據(jù)智能應用層,業(yè)務解讀層。02程序猿-數(shù)據(jù)開發(fā)類

數(shù)據(jù)開發(fā)是偏技術序列的數(shù)據(jù)分析師。這里的崗位主要分為兩類:

一類是數(shù)據(jù)倉庫型同學。工作內(nèi)容涉及數(shù)據(jù)底層表,數(shù)據(jù)模型搭建,進行ETL轉換建立維度表,針對業(yè)務線建立hive報表,還有spark與hadoop這種大數(shù)據(jù)平臺的分析師。

還有一類是偏算法與數(shù)據(jù)挖掘的分析師。就是主要根據(jù)需要建立一些用戶的打標簽體系,比如根據(jù)用戶的消費維度,瀏覽維度等等進行打標簽。還有一塊是根據(jù)用戶相關標簽進行推薦算法的應用。

相對來說數(shù)倉的技術門檻略低一些,人數(shù)相對較多,這塊的發(fā)展路徑就是技術序列往上爬,到數(shù)據(jù)庫,算法經(jīng)理/總監(jiān)等。

03搞數(shù)據(jù)的產(chǎn)品經(jīng)理

數(shù)據(jù)產(chǎn)品部分屬于數(shù)據(jù)應用層,根據(jù)業(yè)務方的需求,將一些常見看數(shù)取數(shù)的以產(chǎn)品的形式呈現(xiàn)。這塊也主要分為3種類型:

一種是提供查數(shù)取數(shù)的平臺化數(shù)據(jù)產(chǎn)品,對象是分析師的大數(shù)據(jù)的取數(shù)平臺(主要是SQL語言來查詢),對象是運營和業(yè)務人員的報表與數(shù)據(jù)集取數(shù)平臺(通過幾個維度字段篩選)。

還有一種是將常見看數(shù)的場景以可視化的平臺展現(xiàn)(方便業(yè)績走勢和區(qū)域達成,搜索詞熱度排名與收益情況等),像淘寶就有提供的針對商家的生意參謀這種的數(shù)據(jù)產(chǎn)品,自媒體平臺像微信公眾號也有數(shù)據(jù)產(chǎn)品看自己文章的一些維度的數(shù)據(jù)圖。

▲ 圖片來源百度:淘寶給平臺商家用的生意參謀▲ 圖片來源百度:微信公眾號提供給創(chuàng)作者的文章數(shù)據(jù)分析工具

最后一塊是現(xiàn)在比較火的數(shù)據(jù)中臺,將各業(yè)務線數(shù)據(jù)打通,然后提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標簽接口,攜程內(nèi)部是由數(shù)據(jù)智能部中在打造這一塊,屬于在發(fā)展階段。

這塊的發(fā)展路徑可以走數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理路線,是既要有數(shù)據(jù)分析技能也要有產(chǎn)品設計管理的技能,比較新興的一塊領域。

04業(yè)務分析師型

數(shù)據(jù)的解讀層就是目前人數(shù)需求最多的偏業(yè)務型的數(shù)據(jù)分析師,也是入門門檻最低的崗位。這種數(shù)據(jù)分析師由于相對技術的同學來說是靠近業(yè)務的,業(yè)務的領域更多的是跟對接需求的領域是相關的,領域取決于業(yè)務模塊類型。

業(yè)務型分析師的主要工作內(nèi)容我覺得理解成一句話就是數(shù)據(jù)需求項目管理,對接業(yè)務線的需求方,然后溝通相關需求,了解業(yè)務背景,最后通過數(shù)據(jù)處理與分析輸出結果,最后與相關方確認結論后,實現(xiàn)項目交付。

日常3塊工作主要是:

1- 臨時性的取數(shù);這是一個數(shù)據(jù)分析師剛到一家公司起步的時候做的最多的工作,首先是一些略復雜的取數(shù)需求,業(yè)務方自己能力無法實現(xiàn),也有來自老板想要看一些數(shù)據(jù),在這個同時可以熟悉一些數(shù)據(jù)口徑,和對于數(shù)據(jù)背后業(yè)務意義有更多的理解。

2- 建立指標監(jiān)控體系;接地氣一點就是做報表。根據(jù)業(yè)務線KPI關心的內(nèi)容建立指標監(jiān)控報表,輸出周期性的業(yè)務周報月報。

3- 數(shù)據(jù)分析項目,主要是業(yè)務線的異常原因分析,加上一些數(shù)據(jù)分析專項項目(比如一些場景的描述性統(tǒng)計洞察,一些基本的回歸預測模型)。

從工作場景基本上可以看出,絕大部分場景是SQL取數(shù)/或者數(shù)據(jù)集取數(shù),然后excel可以作圖制作報告,很少的建模場景會用到Python。

沒有那么技術,也沒有那么業(yè)務,所以好入門,也很容易被替代,想成為數(shù)據(jù)分析專家,重點是懂業(yè)務的基礎上加一些分析思路,這才是靈魂。

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