做外貿數據分析怎麼樣

『壹』 做數據分析師的就業前景怎麼樣

隨著大數據技來術在各行各自業應用的越來越廣，數據驅動智能產品和精細化運營已經成為企業經營的制勝法寶，相應地，數據分析師這個崗位也越來越受到關注，越來越多的小夥伴也轉行做數據分析，因為大家不僅看到的是未來數據分析的發展前景，而且數據分析師的薪資待遇也很不錯！
崗位缺口大，就業薪資高，而且這個崗位對學歷的要求不是特別高，對經驗的要求也不算嚴格，從而數據分析師，在大數據時代，迎來了黃金就業期。

通過搜索BOSS直聘和領英，發現其上面有上有10萬+個數據分析師職位空缺，其中絕大部分是互聯網行業的需求。值得注意的是，雖然國內現有很多數據分析師員工，但其數量佔比依舊很少，職位空缺卻佔到了市場的50%之多。大多數熱門崗位都會在招聘JD中，給出「具備數據分析能力」這樣的招聘條件。
2019年全國大數據人才需求是2015年的12倍，從數據可以看出，2020年乃至未來，數據分析師將是職業發展的一個重要方向。
從銷售、市場，到運營、產品經理、用戶研究等，都試圖從各種繁雜數據中看出點門道，獲得對市場、產品、消費者等方面的洞見。

『貳』 數據分析的發展前景怎麼樣

數據分析的發展前景挺不錯的。因為每個企業都需要數據分析師，特別是集中在保險、銀行、電子商務企業、零售業等行業，而且數據分析師也可以跨行發展，只要肯學習以及有潛力的話，發展方向也是有不同的。

數據分析師是針對數據指標的分析以及解讀，簡單來說就是診斷企業現階段的業務發展情況，是不是符合預期的目標，達到的成效。數據分析師的崗位要求有以下三個方面：

1、了解相關的業務。也就是對企業的業務以及數據分析業務的了解，只有宏觀方面的概念形成了，數據分析工作才能更加的得心應手。

2、掌握相關的數據分析工具。數據分析過程中要使用到的數據分析工具很多，掌握一到二種的數據分析工具，也是數據分析師的必備技能之一。

3、良好的溝通技能。因為數據分析師的工作不是說一個人就可以獨立完成的，每個公司的需求不同，要求也不盡相同，數據分析師需要和各個部門、各個層面的員工做好溝通。

關於更多數據分析發展前景的相關問題，建議到CDA數據分析認證中心了解一下。CDA是大數據和人工智慧時代面向國際范圍全行業的數據分析專業人才職業簡稱，具體指在互聯網、金融、咨詢、電信、零售、醫療、旅遊等行業專門從事數據的採集、清洗、處理、分析並能製作業務報告、提供決策的新型數據人才。

『叄』 數據分析師的前景怎麼樣

數據分析師的前景是非常好的。人才需求旺盛，就業機會多，且不容易被隨便取代。數據分析師承擔大數據挖掘工作中，應用Hive、Hbase等技術性，專業對從業行業報告收集、梳理、剖析，並根據數據信息作出行業研究、評定和預估的專業技術人員。不論是中國或是海外，數據分析師的人才要求都非常大。麥肯錫公司預測分析，2018年，國外的大數據工程師的空缺是20數萬人；中國的人才空缺得話，說上百萬上一定的都是有。

從崗位工資看來，數據統計分析領域的高薪職位關鍵分散在長三角、珠三角和京津冀地區。北京市、上海和深圳的工資位居第一矩陣，均薪在10k ；杭州市、寧波市和廣州市位居第二矩陣，均薪在9k ；別的沿海地區及內陸地區中心城市，如南京市、重慶市、蘇州市、無錫市等坐落於第三矩陣，均薪在8k上下。從崗位量看來，北京市、上海市、廣州和深圳位居第一矩陣，崗位量在30000 ，杭州市、成都市、南京市和天津市位居第二矩陣，崗位量在20000 ，武漢市、西安市、鄭州市等地區核心或省級城市對數據統計分析崗位的要求也相應較高，崗位量在10000 。從領域要求看來，網路金融、O2O、數據平台、文化教育、國際貿易、文化藝術行業對數據分析師需要量對比別的行業更高。

『肆』 數據分析專業怎麼樣

數據分析這個專業在現在這個時代的發展情況來看，不管是發展前景還是薪資待遇還都是不錯的，而且很適合長期就業，比較穩定；數據分析是一個快速發展的行業，同時還是具備職業潛力的行業，他為各行各業提供更科學、更合理的專業分析之外，還將進一步促進可以的進步；大數據分析的薪資都是有很多差異的，這是因為大數據分析行業的差異有很多，決定自己在數據分析崗位上的價值大小和對公司的重要程度，而國內互聯網公司，大數據分析師的薪酬可能要比同一個級別的其他職位高20%-30%，數據分析師且頗受企業重視；所謂的大數據分析師其實主要就是做數據的收集、清洗、挖掘、分析，最終形成具有業務價值的分析報告。

『伍』 數據分析專業怎麼樣

總體來說，比較尷尬。

數據分析在互聯網行業中更多是屬於通用技能，即使你不做數據分析師，不管你是做產品、運營、研發，還是項目、管理，基本上都需要掌握數據分析技能。
而且這是大趨勢，市面上大多數的數據分析都是比較低級的業務分析工作，不需要專門設立新的分析崗位來負責，交給產品、運營的人做就行了；比較高級的數據分析，比如業務決策等還是比較少的，目前來說整個數據分析行業的專業深度還不夠深。
如果你說的是數據分析師的地位，那就要先分一下類，企業中的數據分析師為運營和研發兩種角色。
如果是運營類，數據分析都有前提目標，分析一場營銷活動的轉化效果、分析用戶下載激活注冊的轉化率、分析某個廣告渠道的下載量、每激活成本、用戶留存情況等等，這些一般是不設專崗，往往ceo、coo、產品、運營同學把這部分工作各自承擔了。當然，如果公司組織結構很大，不排除單獨設立，這時候需要你具備熟練操作數據分析工具、如mySQL、spss、python，甚至是報表呈現。
另外一個就是就是研發型數據分析師，一般就是據業務需求做數據埋點、監測，數據處理、報表呈現。高深一點的就是大數據分析、BI工程師、機器學習、個性化推薦了。
其實造成數據分析師地位不高的主要原因，就是不認同和價值缺失。我們總說數據驅動業務，可平時看到的，卻總是業務部門追著數據部門屁股要數據，而且數據分析的價值其實很難表現出來，領導不認同，同事不認同，甚至連自己都不認同，甚至會懷疑自己所做的事情是不是真的有價值，這種情況在企業中非常常見，做數據分析的人基本都會轉做管理和運營。
這一方面是整個數據分析行業的大環境造成的，另一方面也是因為個人的發展有瓶頸，數據分析行業這幾年吸引了太多人涌了進來，水平又都參差不齊，企業又都盲目做數據分析，趨之若鶩，你說這裡面摻的水分能少嗎？

『陸』 做數據分析員前景如何

可以先來看幾個數據，據獵聘數據顯示，數據分析師的平均薪資在20k+，應屆生的平均月薪都在10k+。目前數據分析能力已成為各行業必備的通用能力。研究顯示，有數據分析能力的人工資比一般人多30%，而沒有數據分析能力的人失業率是一般人的2倍。

數據分析師不僅在薪資上有巨大優勢，這個職位在未來將會持續有巨大的缺口。據麥肯錫咨詢權威預測2025年中國將需數據人才高達220萬。

初級數據分析師如果選擇技術方向發展，可選擇的職位也有很多，例如演算法工程師、大數據開發、數據科學家等等。對這些崗位的職責，可以參考下列的解釋。

1、演算法工程師

運用數理統計知識、編程和業務思維建立數學模型，是當之無愧的產品靈魂。

2、數據開發工程師

數據工程師屬於技術崗，負責搭建資料庫、處理數據、維護數據安全等工作，主要是服務於數據的使用者，比如上文中的數據分析師、數據產品經理以及數據建模師。

3、數據科學家

數據科學家屬於綜合性人才，集數據分析能力（＞數據分析師）、統計學基礎、業務能力（＞數據產品）、演算法（＞演算法工程師）與溝通能力於一身。這類人才屬於數據分析行業中的頂配，各方面的能力都超一流，不過這類人才相當稀有，在行業中基本是可遇而不可求。

最後說完了數據分析師的職業發展方向，再回歸到最重要的行業本質吧。選擇一個行業或職位最本質的因素就是賽道。這個道理很簡單，人需要在一個天花板不斷上升的行業，個人職業的發展的天花板才能跟著往上走。我們都知道只有在路很寬，人不擠的賽道上才能夠跑得快，也只有在一個資本都湧入的市場上才掙到更多錢。

綜上所述，數據分析師的就業前景是非常好的，如果你想要成為一名優秀的數據分析師，要先找到自己的方向，確立一個職業目標，再逐步掌握數據分析師的必備技能，在軟體的基礎操作上不斷提升自己的應用。

『柒』 請問大家做外貿的用海關數據，好做嗎

01.
分析目標市場

如果您的企業有新產品剛上市，或者是現有業務量不飽和，准備開拓新市場，那麼您一定想知道哪個國家的需求量更大，商機更多。

通過海關數據，可以直觀了解各個國家的采購商數量、交易次數以及進口數量，進而掌握這個國家的市場需求狀況以及市場走向，為外貿企業的市場決策提供關鍵信息和有價值的參考。

02.
洞悉行業變化

外貿企業可以通過海關數據監測目標國家或地區的供應商變化。

當該行業和市場持續有新的供應商加入時，說明該行業和市場利潤和需求量可能很大，從而不斷吸引著新的參與者。

但對企業來說，同時也意味著市場競爭越來越激烈，要注意及時調整市場策略，讓自己在競爭中處於有利地位。

03.
鎖定競爭對手

外貿企業通過持續分析海關提單中發貨人名稱，可以准確了解到自己所在行業有哪些同行，這些同行的供貨量是多少。

再結合網路搜索挖掘，可以進一步對這些競爭者的企業類型、經營狀況、生產規模進行分析，做到知己知彼，從而更好地了解自身在行業中所處的位置和優勢，便於企業有針對性地制定市場策略。

04.
監測同行客戶

外貿企業通過海關數據可以持續對競爭對手的交易記錄進行跟蹤分析，掌握其采購商的采購規律。

比如多長時間進行一次采購，一年采購幾次，每次采購量是多少等，進而做到在適當的時間將適合的產品推薦給采購商，提高簽單的成功率，快速搶占競爭對手的市場。

05.
定位藍海客戶

雖然海關數據中的采購商都是精準目標客戶，但是競爭太激烈，因為你的同行也在這里千方百計地等著撬單。

面對僧多粥少的局面，外貿人其實可以轉換下思路，研究購買自己產品的采購商性質，從而了解我們的產品在海外的分銷模式和分銷渠道。

然後以這個為方向，結合搜索引擎、社交媒體、客戶畫像、谷歌地圖、品牌找客戶、展會找客戶等多個渠道，找到更多尚被同行充分挖掘的藍海客戶，輕松實現精準客戶的資源裂變。

06.
鞏固現有客戶

除了跟你合作，客戶可能還有其他供應商。

利用海關數據，外貿企業可以對現有客戶的交易記錄進行跟蹤分析，了解客戶除自己企業以外的供貨來源和供貨情況。

通過與這些競爭對手的對比分析，可以了解自身的優勢和劣勢，從而尋找突破口，進一步鞏固合作關系、擴大訂單份額。

07.
盤活老客戶

如果你手上有合作過多次的老客戶被同行撬牆角了，那麼通過海關數據可以查詢到新的供應商和交易記錄。

這些信息可以有助你客觀分析客戶轉單的原因，找到自身產品、價格、溝通、交貨期等環節存在的問題，並有針對性地進行改進和調整，從而爭取重獲客戶認可，重續訂單與合作。

『捌』 數據分析師這行業好做嗎

無論哪個行業，沒有一個崗位是簡單的，必須付出一定的努力。這一點是肯定的。現如今越來越多的人們從事這一行業，是由於市場空缺較大，薪資較高。當然付出與回報都是成正比的。

數據分析師的考核是一個比較困難的事情，因為分析報告的結論和最終的產出之間有一定延遲。另外一些數據基礎建設，比如指標體系、報表體系，它對於業務到底帶來的價值，很難說清楚。所以數據分析師經常頭疼怎麼做工作匯報。

數據分析師對分析能力的要求比較高，分析師的日常工作就是拿到一個復雜的問題之後，梳理清楚問題的脈絡，通過各種思維模型最終找到問題的根源和解決方案。生活中，分析能力也能夠幫助你更好地生活。

另外，也正是最主要的，就是技能過硬，對很多信息又比較敏感，能很快發現數據間的內在聯系，給出有指導性的建議，那麼，在這個行業，就能有比較快的成長，並且能越做越輕松。

總之數據分析師作為應屆生的第一份工作是還是比較好的。未來的選擇比較多樣，而且掌握了通用的分析能力，人生會更加順暢。

想了解更多關於數據分析師工作方面的信息，推薦到CDA數據認證中心看看，CDA（Certified Data Analyst），即「CDA 數據分析師」，是在數字經濟大背景和人工智慧時代趨勢下，面向全行業的專業權威國際資格認證， 旨在提升全民數字技能，助力企業數字化轉型，推動行業數字化發展。 「CDA 數據分析師」具體指在互聯網、金融、零售、咨詢、電信、醫療、旅遊等行業專門從事數據的採集、清洗、處理、分析並能製作業務報告、 提供決策的新型數據分析人才。

『玖』 數據分析師前景如何，女生做數據分析師會不會很累

肯定會特別累，但是這個行業特別掙錢，在未來會發展的越來越好，月收入最少1萬以上。