『壹』 數據分析屬於什麼職位
數據分析屬於專業技術類職位。數據分析師職配穗畝位類別屬於專業技術類，負責項目的需求調研、數據分析、商業分析及數據挖掘建模等工作。數據師被譽為當代的諸葛亮，企業家的高族局級參謀培森，是一類數據分析建模相關職業的統稱。
『貳』 零售業數據分析屬於什麼部門
數據分析部門在互聯網和傳統行業是不同的，在外資、私企、國企、回央企中的部門是不同的。答
互聯網--自不必說，大數據的先鋒行業；
傳統行業--數據分析要拆解看；
外資-一般會有專門的數據分析部門；
私企--主要看老闆，重視數據的會有專門的人來負責，不重視的話會被分散到其他部門實現。
國企和央企--多數不重視數據，自然沒有專門的數據分析部門。多數分散在財務、銷售、運營等部門，按照不同的部門需求進行統計分析工作。
『叄』 數據分析師屬於什麼行業
屬於IT行業，主要負責分析大量數據信息，提供商業策略分析和各類數據挖掘。
『肆』 數據分析員應該屬於公司哪個部門
所在部門：市場研究公司數據部上級職位：數據部經理
編輯本段
主要工作內容/職責/流程
1、根據數據分析方案進行數據分析，在既定時間內提交給市場研究人員；
2、能進行較高級的數據統計分析；
3、公司錄入人員的管理和業績考核；以及對編碼人員的行業知識和問卷結構的培訓；
4、錄入資料庫的設立，數據的校驗，資料庫的邏輯查錯，對部分問卷的核對；
『伍』 數據分析員應該屬於公司哪個部門
所在部門：市場研究公司數據部上級職位：數據部經理
編輯本段
主要工作內容/職責/流程
1、根據數據分析方案進行數據分析，在既定時間內提交給市場研究人員；
2、能進行較高級的數據統計分析；
3、公司錄入人員的管理和業績考核；以及對編碼人員的行業知識和問卷結構的培訓；
4、錄入資料庫的設立，數據的校驗，資料庫的邏輯查錯，對部分問卷的核對；
『陸』 數據分析員應該屬於公司哪個部門
所在部門：指橡沖市場研究公司數據部上級職位：數據部經理
編輯本段
主要工作內容/職責/流程
1、根據數據分析方案進行數據分析，在既定時間內提交給市場研究人員；
2、能進行較高級的數據統計分析；
3、公如前司錄入人員的管理和業績考核；以及對編碼人員的行業知識和問卷結構的培訓；
4、錄入資料庫的設立，數據的校驗，資料庫的邏輯查錯，對唯殲部分問卷的核對；
『柒』 證券公司負責數據分析的部門是什麼部門 是叫信息部門嗎
呵呵，你想幹嘛知道內幕信息？ 如果從范疇上講是後台部門，後台部門分兩個比較大相對獨立的部門一個是計算機部門 主要負責收發維護交易系統 以及交易信息 還有一個就是財務部 主要是根據計算機部提供的交易所反饋的數據結算 營業部裡面沒有單獨的數據分析部門 如果是總部，那我就不知道了！ 希望能夠幫到你
『捌』 數據分析屬於什麼行業
問題一：數據分析員屬於什麼專業 沒有屬於什麼專業，一般從事的人都是統計學或者數學專業的。
問題二：大數據分析這個職位屬於哪個行業 這個問題，可能是絕大部分人的疑問。
數據分析行業是屬於邊緣學科，交叉學科，
可以說不屬於哪個行業，不屬於IT，也不屬於金融業
但同時也會用到IT的知識和工具唯明豎，也會用到金融的原理，
還有，財務、統計、管理、營銷……
問題三：數據分析師在智聯招聘里屬於什麼職業類別？ 數據分析崗位涉及各個行業的各個類別，比如銷售管理、業務支持、市場推廣等等，沒有特定的職業類別
問題四：數據分析師屬於什麼職能分類 數據分析師指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。 互聯網本身具有數字化和互動性的特徵，這種屬性特徵給數據搜集、整理、研究帶來了革命性的突破。以往「原子世界」中數據分析師要花較高的成本（資金、資源和時間）獲取支撐研究、分析的數據，數據的豐富性、全面性、連續性和及時性都比互聯網時代差很多。在「原子世界」中，抽樣調查是最經常採用的數據獲取方式，主要原因就是大范圍普查的成本太高――最典型的應用就是電視收視率。而在互聯網時代，針對互聯網行業的研究，在局部（例如某個網站或同類網站的集群）做到槐培低成本、高效率的全樣本數據採集是有可能實現的。同樣，「原子世界」中的很多數據不具備連續性，而互聯網世界中的數據卻有可能做到連續更新，甚至實時――最典型的應用就是網站全樣本、全天候數據統計和分析研究。 與傳統的數據分析師相比，互聯網時代的數據分析師面臨的不是數據匱乏，而是數據過剩。因此，互聯網時代的數據分析師必須學會藉助技術手段進行高效的數據處理。更為重要的是，互聯網時代的數據分析師要不斷在數據研究的方法論方面進行創新和突破。例如，結合傳統的消費心理學理論，構建豐富的互聯網指大信息消費行為模型。 就行業而言，數據分析師的價值與此類似。就新聞出版行業而言，無論在任何時代，媒體運營者能否准確、詳細和及時地了解受眾狀況和變化趨勢，都是媒體成敗的關鍵。數據分析師在這方面大有可為。 此外，對於新聞出版等內容產業來說，更為關鍵的是，數據分析師可以發揮內容消費者數據分析的職能，這是支撐新聞出版機構改善客戶服務的關鍵職能。例如，收集內容消費者信息、形成內容消費者信息資料庫、根據資料庫的信息與內容消費者保持即時聯系、傳遞產品和服務的信息、資料庫的更新和維護。由此，數據分析師提供的數據還將成為定製產品、個性化服務的重要依據：藉助先進的資料庫技術，對內容資源進行深入挖掘和多次利用，提供個人偏好的內容服務，或藉助數字印刷和出版技術，實現按需生產產品並交付出版印刷。
問題五：零售業數據分析屬於什麼部門？ 規模較大的、正規的公司，會有專門的數據骸，銷售數據的分析就由他們來做，一些小的公司可能直接由銷售部做了。
問題六：請問什麼是數據分析專員？ 你好，數據分析員是根據數據分析方案進行數據分析的人員，能進行較高級的數據統計分析，負責公司錄入人員的管理和業績考核，以及對編碼人員的行業知識和問卷結構的培訓，和錄入資料庫的設立，數據的校驗，資料庫的邏輯查錯，對部分問卷的核對等職責。
數據分析員的工作要求比較高，需要工作者具有數理統計，經濟學，資料庫原理以及相關知識；能熟練使用EXCLE、SPSS、QUANVERT、SAS等統計軟體。還要有嚴謹的邏輯思維能力、學習能力、言語表達能力、管理能力。
現在熟練的數據分析員比較少，發展空間比較好。如果你有這方面的能力和興趣可以去學習學習。如若滿意，希望採納！
問題七：數據分析 軟體測試 屬於什麼行業 電子產業
問題八：想進數據分析行業從哪裡開始 1.資料庫開發是底層基礎，屬於軟體開發行業。如oracle、db2、sybase等大型資料庫，當然也有一些小資料庫，如vfp、sql、acess、php等等。
2.智能數據分析軟體是數據分析的專業工具，如spss、sas、brio、congnos、ob等等。
3.日常使用的數據處理工具，如excel、wps-et。
4.數據倉庫技術（WAREHOUSE），這是真正的大數據基礎平台。
企業應用布局通常是這樣的：
使用數據倉庫技術整合來自大型 資料庫系統各種數據，構建多維數據模型，進行數據挖掘，通過智能商業工具進行分析展現。
問題九：什麼是 互聯網數據分析師？ 數據分析師指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。
作用
越來越多的 *** 機關、企事業單位將選擇擁有數據分析師資質的專業人士為他們的項目做出科學、合理的分析、以便正確決策；越來越多的風險投資機構把數據分析師所出具的數據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；越來越多的高等院校和教育機構把數據分析師課程作為其中高管理層及決策層培訓計劃的重要內容；越來越多的有志之士把數據分析師培訓內容作為其職業生涯發展中必備的知識體系。
2工作職責
互聯網本身具有數字化和互動性的特徵，這種屬性特徵給數據搜集、整理、研究帶來了革命性的突破。以往「原子世界」中數據分析師要花較高的成本（資金、資源和時間）獲取支撐研究、分析的數據，數據的豐富性、全面性、連續性和及時性都比互聯網時代差很多。
與傳統的數據分析師相比，互聯網時代的數據分析師面臨的不是數據匱乏，而是數據過剩。因此，互聯網時代的數據分析師必須學會藉助技術手段進行高效的數據處理。更為重要的是，互聯網時代的數據分析師要不斷在數據研究的方法論方面進行創新和突破。
就行業而言，數據分析師的價值與此類似。就新聞出版行業而言，無論在任何時代，媒體運營者能否准確、詳細和及時地了解受眾狀況和變化趨勢，都是媒體成敗的關鍵。
此外，對於新聞出版等內容產業來說，更為關鍵的是，數據分析師可以發揮內容消費者數據分析的職能，這是支撐新聞出版機構改善客戶服務的關鍵職能。
3要求
技能要求
1、懂業務。從事數據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。一方面是搭建數據分析框架的要求，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，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。
3、懂分析。指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。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。高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、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。指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。
5、懂設計。懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，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。[1]
其他要求
良好的溝通交流能力，文字語言表達能力，較好的邏輯分析能力；
具有獨立的產品策劃開發能力，項目管理，商務溝通能力；
強烈責任心，開放的性格，良好的溝通能力； 擅於協作，具備良好的團隊合作精神；
能夠在壓力下開展工作；善於學習。
4考試等級
當前我國數據分析師由中國商業聯合會數據分析專業委員會以及工信部教育考試中心共同考核認證，通過培訓考核，工信部教育考試中心頒發《項目數據分析師職業技術證書》，數據分析行業協會頒發《項目數據分析師證書》，此證書是申請成立項目數據分析事務所的必備條件之一。
5培養
國內正式的數據分析行業的認證只......>>
問題十：數據分析師是一個什麼樣的職業？ 隨著各行業計算機應用以及信息化水平提高，各行業企事業單位已裝備了非常完備的計算機系統，搭建了暢通無阻的互聯網平台，信息化「硬體」設施已初具規模，但與此同時，隨著業務發展以及市場信息不斷積累，商業領域和行業部門產生了大量的業務數據，很多企業信息中心或統計部門數據量非常之大已成為名副其實的信息海洋，大量的、雜亂無章的
數據以及錯誤的數據分析方法非但沒有給企業創造競爭力，相反給企業帶來人力、物力、時間巨大浪費和難以擺脫的長期壓力，甚至由於誤用錯誤的數據分析方法或使用不完整的數據，給企業發展帶來負面影響或相反作用。因此，面對用於決策的有效信息隱藏在大量數據中的現實問題，如何採用正確的數據分析統計和數據挖掘方法，從大量的數據中提取對人們有價值、有意義的數據，獲得有利於商業運作、提高競爭力的信息，已成為企業面臨的共同問題。
為推動知識管理，挖掘數據價值，適應商業企業的市場競爭需要，同時更好的配合國家對專業技術人員進行培訓的要求， 信息產業部通信行業職業技能鑒定指導中心根據國家對專業技術人員加強培訓且須持證上崗等文件精神，於2005年9月正式面向全國推出了國家數據分析師認證(NTC-CCDA)培訓項目。
國家數據分析認證(NTC-CCDA)課程包括數據分析思維訓練、數據分析理念和誤區陷阱提示、數據分析方法內容精解、數據分析工具軟體應用(SPSS、Clementine、Decision Time & What If、AMOS4.0-5.0、AnswerTree3.0等)、市場預測分析等方面內容，它是對數據進行調查統計、分析預測、數據挖掘等一系列活動的總和，其基本目的是採用科學的正確的數據統計、分析預測、數據挖掘等方法，從大量的、雜亂無章的數據中提取對人們有價值、有意義的數據，從而提升數據價值，提高企業核心競爭力。
國家數據分析認證(NTC-CCDA)作為2005年最新的國家級認證培訓項目，必將在今後相當長的一段時間內，成為非常熱門的職業之一，專家預測，在今後的五年內，我國將至少需要50萬名持有國家數據分析認證(NTC-CCDA)證書的數據分析專業人才。
目前， *** 經濟部門、金融機構、投資公司以及企業統計和分析人員對國家數據分析師的需求正在與日俱增。項目數據分析行業在歐美發展得十分成熟，數據分析這一幫助企業決策的方式已經深入到各行各業。而在中國，數據分析剛剛走過了7個年頭，巨大的市場潛力和人才缺口使得數據分析行業進入了發展的黃金時期，而數據分析師則成為了一個朝陽職業。數據分析如何切實地幫助企業決策？數據分析師這一新興職業的工作性質是什麼？整個行業的未來發展前景如何？近日筆者帶著這些問題采訪了相關人士。
●數據分析在我國屬於朝陽行業
數據分析在國外廣泛應用於各個領域，但在中國仍屬於朝陽行業，至今剛剛走過了7個年頭。「中國數據分析行業的發展大致可以分成四個階段」， 中國商業聯合會數據分析專業委員會培訓處主任任彥博表示，「第一階段可稱為覺醒與前瞻。90年代，大量海外機構將西方投資決策技術引進中國，並受到中國企業和金融投資機構的廣泛學習借鑒。數據分析行業到了21世紀進入到第二個階段，迎來了數據分析師的誕生。從2004年到2010年，我國項目數據分析師人數從零起步，猛增至近萬人。到了第三階段，我國首家數據分析事務所創立。在第四個階段中，中國商業聯合會數據分析專業委員會正式成立，首屆中國數據分析業峰會在京成功的舉行都標志著中國數據分析行業已經進入快速發展的成長期。」...>>
『玖』 騰訊的數據分析師在哪個部門工作
做數據分析師要學什麼，要做什麼，怎麼學等等，鋪天蓋地都在講這些，那麼，數據分析師在公司到底歸哪個部門管？晉升空間是什麼樣的呢？今天小九幫你解開這個謎題。
我們先來看看目前公司數據分析師的部門歸屬，一般分為三種情茄搭況：一種是掛在業務下邊，一種是有獨立數據部門，一種是自己一個人成為一個部門。
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不同的歸屬就會造成不同的境遇，兩種歸屬的前途可謂是天壤之顫如拿別。
第一種：掛在業務之下
這一類雖然也叫「數據分析師」，根據所處團隊的業務性質，會有不同的分析側重方向，比如會傾向於做銷售分析、商品分析、運營分析等等其中某一個特定方向，但是這一類數據分析在技能上基本上止於Excel，能力上止於出個報表，其實整個需求也就止於取數和報表。
一整個部門的人，要麼在忙著維護客戶、要麼在忙著拓展市場，都在忙各自的業務，且這種忙業務的人占整個部門的絕大多數，只有「數據分析師」自己一個人在忙數據，沒有人幫助，也沒有人探討，做出的報表可能也不被在乎，得不到重視和認可，干著干著就迷茫了，我是誰？我在哪兒？我在干什麼？
很多人問，數據運營和數據分析師的核心區別是什麼？這種被稱作「數據分析師」的人，其實就是孤軍奮戰的數據運營。
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第二種：數據團隊成員
任何一個有志氣的數據從業者都不希望僅限於做報表和取數。因此，一個完整的數據團隊，是每一個數據分析師的嚮往之地，這種專業的數據團隊並不是每一個公司都有的，但是一般重視數據，依託數據發展的企業都會有，像很多小夥伴一直嚮往BATMD，包括平安類似規格的企業都是有非常龐大的數據團隊的。
在這種團隊里，數據分析師一定會如魚得水，整個團隊都在為數據奔波，有專門負責搭建平台的，有專門負責數據清洗的，有專門負責演算法的，有專門負責開發的，作為數據分析師，負責好自己的分析環節，一切都是那麼完美，不用擔心自己技術差，不用擔心數據雜亂，所有的事情都有同時助力，做數據分析就是這么簡單快樂！
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第三種：一人之下萬人之上
有些公司雖然沒有完整的數據團隊，但是對數據分析師的歸屬是處在很高的位置的，凌駕於業務之上，俯瞰整個公司的數據，通過數據全盤分析公司業務發展，給出公司發展指導意見，他對數據分析師的技能和能力要求都是遠遠高於數據運營的。
這種在身份上是比較牛X的，但是對於數據分析師個人來說，就需要有很強的抗壓能力，一整個公司的命運都得數據分析師一個人來抗，所有的數據處理、數據分析、數據建模等等都需要數據分析師一個人來完成，這對數據分析師的綜合能力要求就比較高了，但是很多中小型公司也是比較喜歡這種模式的，市場非常大，只要自己能好好把握，提升會非常快。
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從第二種和第三種中很明顯能看出來，境遇好的數據分析師，絕對不會止步於基礎的取數與報表橡笑，一定是要有更系統，更深厚的技術與能力的，加油吧!數據分析師們！
『拾』 數據分析師是屬於研發部門嗎如果不是是屬於什麼部門
這要分場景。數據分析有3個應用場景，一是前台，側重可視化表現；一是中台，側重運營分析；一是底層數據架構和資料庫。所以，如果公司主營業務是實體產品，例如汽車或家電，那麼數據分析怎麼也算不上研發，而是屬於營銷或運營管理；如果主營業務是軟體開發或數據服務，那麼三種場景如果是為了開發軟體或升級軟體，那麼可以算研發，如果只是內部分析管理，則算運營