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數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
2017-01-26
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數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

前不久看到這樣一條新聞“未來廣告是否有效的關(guān)鍵是數(shù)據(jù)分析”不只是廣告營銷,越來越多的行業(yè)看重數(shù)據(jù)分析這一領(lǐng)域,在信息爆炸的今天,一個優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師可以幫助企業(yè)根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)做出科學(xué)、合理的分析,在前行中準(zhǔn)確定位,為企業(yè)排除干擾。那么今天就給大家介紹一下數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)現(xiàn)狀和發(fā)展?! ?

越來越多的企業(yè)將選擇擁有數(shù)據(jù)分析師資質(zhì)的專業(yè)人士為他們的項目做出科學(xué)、合理的分析,以便正確決策項目;越來越多的風(fēng)險投資機構(gòu)把數(shù)據(jù)分析師所出具的數(shù)據(jù)分析報告作為其判斷項目是否可行及是否值得投資的重要依據(jù);越來越多的企業(yè)把數(shù)據(jù)分析師課程作為其中高管理層及決策層培訓(xùn)計劃的重要內(nèi)容;越來越多的有志之士把數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)內(nèi)容作為其職業(yè)生涯發(fā)展中必備的知識體系,數(shù)據(jù)分析這個職業(yè)應(yīng)運而生,毫不夸張的說,數(shù)據(jù)分析師帶給企業(yè)的不僅僅是一個個數(shù)據(jù)報告,更是一桶黃金,一片片亟待探索的藍(lán)海。

一、職業(yè)分析  

數(shù)據(jù)分析師分布在不同行業(yè)中,專門從事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集、整理、分析,并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評估和預(yù)測。數(shù)據(jù)分析師需要敏銳的數(shù)字洞察力,因此,統(tǒng)計、會計、保險、工程經(jīng)濟(jì)、金融、數(shù)學(xué)、計算機等專業(yè)的同學(xué)對這個行業(yè)有明顯優(yōu)勢,但其他行業(yè)的同學(xué)如果對這個職業(yè)感興趣,通過日常學(xué)習(xí),掌握一些統(tǒng)計必備技能,亦可以從事此類工作。

二、主要工作領(lǐng)域及崗位  

1、從事投資項目審核審批和招商引資、項目評估、投資決策等工作的政府機構(gòu)、企業(yè)的相關(guān)領(lǐng)導(dǎo)以及從業(yè)人員?! ?

2、在銀行或非銀行金融機構(gòu)、投資管理公司、投資管理顧問公司從事風(fēng)險投資、產(chǎn)業(yè)投資、信貸和投資管理等方面工作的專業(yè)從業(yè)人員?! ?

3、會計師事務(wù)所、資產(chǎn)評估事務(wù)所及稅務(wù)師事務(wù)所、律師相關(guān)專業(yè)人員?! ?

4、學(xué)習(xí)財務(wù)、統(tǒng)計、投資、金融和企業(yè)管理等相關(guān)專業(yè)的在校應(yīng)屆學(xué)生?! ?

5、在企事業(yè)單位從事市場調(diào)查與宣傳工作的人士以及具有策劃與決策工作職能要求的人士?! ?

6、在不同領(lǐng)域嘗試創(chuàng)業(yè)以及在投資、金融、資本運營、房地產(chǎn)和企業(yè)管理領(lǐng)域發(fā)展的各界人士。

三、基本要求  

1、懂得建立目標(biāo)  數(shù)據(jù)分析是為了解決問題而去分析,不是單純?yōu)榉治龆治?。?shù)據(jù)分析是有目的性的。比如:一季度ABC產(chǎn)品的銷售情況,是按月份為橫坐標(biāo)建立各部門的圖表;各產(chǎn)品線ABC在一季度的銷售情況,是按部門為橫坐標(biāo)建立對應(yīng)的圖表?! ?

2、針對不同人群提供不同的結(jié)論報告  數(shù)據(jù)分析要有結(jié)論報告,不同的人群報告的側(cè)重點不同。比如管理層,看的是趨勢和異常點;營銷人員看的是ROI產(chǎn)出比率和高用戶質(zhì)量的導(dǎo)入情況;業(yè)務(wù)人員看的是產(chǎn)品對用戶的活躍度等?! ?

3、掌握數(shù)據(jù)分析工具  如果是互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析,可以從googleGA入門,EXCEL輔助,了解數(shù)據(jù)分析的基本算法。至于SAS,SPSS這些高級工具不一定需要?! ?

4、不同時期要有不同的KPI  不斷的調(diào)整目標(biāo)和發(fā)現(xiàn)問題是數(shù)據(jù)分析精細(xì)化的必經(jīng)過程。例如:騰訊的數(shù)據(jù)分析關(guān)鍵指標(biāo)集不斷調(diào)整,從2007年的關(guān)注會員基數(shù),到現(xiàn)在的會員活躍度、用戶體驗度、性能度等等。建立對應(yīng)的模型,幫助產(chǎn)品和項目的同事更好的了解用戶。


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