數據分析師工作夥伴是什麼

❶ 數據師是什麼工作

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。
一、數據分析師主要工作內容如下：
1、通過數據分析支持產品改進及新模式的探索;
2、構建用戶行為建模，支持個性化項目；
3、構建數據評估體系；
4、構建業務數據分析體系，幫助確定各項業務數據指標；
5、負責用戶行為數據分析，通過監控及分析，推動產品改進，運營調整；
6、負責用戶數據模型，挖掘用戶屬性及用戶喜好等需求，為個性化產品推薦提供支持；
7、負責構建產品、運營及活動用戶行為評估體系，通過數據分析對產品、運營、市場提出建議並推動實施；
8、負責用戶行為調研，通過海量數據的挖掘和分析，形成報告，匯報給決策層，支持戰略規劃 。
二、數據分析師崗位要求如下：
1、統計學、應用數學、計算機等相關專業，本科及以上學歷；
2、熟練掌握多種統計和挖掘方法，熟練使用SPSS、SAS等相關數據分析軟體；
3、較強的數據敏感度，邏輯分析能力和文檔寫作能力；
4、有責任心，良好的溝通能力和組織管理能力以及心理承受能力，勇於接受挑戰；
5、有相關經驗優先。
備註：
SPSS(Statistical Proct and Service Solutions)，"統計產品與服務解決方案"軟體。
SAS（Statistical Analysis System）是由美國北卡羅來納州州立大學1966年開發的統計分析軟體，總部位於美國北卡羅來那州的凱瑞, 是全球最大的私有軟體公司。 1976年SAS軟體研究所（SAS Institute Inc.）成立，開始進行SAS系統的維護、開發、銷售和培訓工作。

❷ 數據分析師主要是做什麼工作的

數據分析師工作的流程簡單分為兩部分，第一部分就是獲取數據，第二部分就是對數據進行處理。那麼怎麼獲得數據呢？首先，我們要知道，獲取相關的數據，是數據分析的前提。每個企業，都有自己的一套存儲機制。因此，基礎的SQL語言是必須的。具備基本SQL基礎，再學習下其中細節的語法，基本就可以到很多數據了。當每個需求明確以後，都要根據需要，把相關的數據獲取到，做基礎數據。
獲得了數據以後，才能夠進行數據處理工作。獲取數據，把數據處理成自己想要的東西，是一個關鍵點。很多時候，有了數據不是完成，而是分析的開始。數據分析師最重要的工作就是把數據根據需求處理好，只有數據跟需求結合起來，才能發揮數據的價值，看到需求的問題和本質所在。如果連數據都沒處理好，何談從數據中發現問題呢？
就目前而言，大數據日益成為研究行業的重要研究目標。面對其高數據量、多維度與異構化的特點，以及分析方法思路的擴展，傳統統計工具已經難以應對。所以我們要使用專業的數據分析軟體。數據分析工具都有Excel、SPSS、SAS等工具。Excel、SPSS、SAS 這三者對於數據分析師來說並不陌生。但是這三種數據分析工具應對的數據分析的場景並不是相同的，一般來說，SPSS 輕量、易於使用，但功能相對較少，適合常規基本統計分析。而SPSS和SAS作為商業統計軟體，提供研究常用的經典統計分析處理。由於SAS 功能豐富而強大，且支持編程擴展其分析能力，適合復雜與高要求的統計性分析。

❸ 數據分析師是幹嘛的數據分析師的工作職責是什麼

【導讀】大家都知道，近幾年大數據發展的特別的火，很多人報班學習大數據，做起了大數據工程師，數據分析師從某些角度也推動了社會以及企業的發展，不少大廠都都增加了與數據相關的崗位的招聘人數。那麼你知道數據分析師是幹嘛的?數據分析師的工作職責是什麼嗎?一起來看看吧!

對於每一個數據分析師來說，業務實踐數據的分析都是重中之重，這已經大家默認的共識了。但是，怎樣將業務實踐帶入到數據分析中呢?這個問題卻沒有得到大多數人的共識。其中，有一種看法是說，參加數據建模比賽可以實現數據業務化。當然，參加數據建模比賽，是很多數據愛好者共同追捧的賽事。其中，比賽時會給到參賽者很多真實的業務數據，能在很大程度上，幫助數據分析師們提升自身的數據分析技能。

數據業務化

所謂的數據業務化，就是在實際業務環境中，給已有數據賦值，從而提升產品的商業價值。簡單來說，就是通過已有的運營數據，找出數據中的規律，總結出改進方向，從而指導產品的銷售、包裝等各個方面的策略，從而提升產品的商業價值。

這里所謂的找出數據中的規律，總結改進方向，可以從兩個層面來理解：一是數據智能化，二是數據創新化。前者主要利用大數據技術，持續提升產品的用戶體驗，如推薦系統、信用評級等。而後者主要在於有效積累數據，用於新業務的開展。

從這個角度看，數據業務化至少包括3個關鍵環節，包括數據業務定義、數據分析與建模、數據業務實施。

(1)數據業務的定義

在現實生活中，數據可能不是大家主要關注的對象，大家真正關心的其實是業務。因為，只有業務滿足了公司的基礎需求，企業才能存活。

然而，不可忽視的一點是，只要有業務產生，就會有與之匹配的各類數據產生。如果不分析這些產生的數據，只埋頭做業務，在體量較小的情況下，是能維持正常的業績的。但若一個企業尋求發展，那麼，勢必需要數據分析。因為，人的經驗很多情況下是不準確的。因此，數據分析是助力企業核心業務發展的重要因素。

在這個前提下，一個數據分析師到一家新的企業後，很少有人能告訴你該分析什麼數據，更不會有人告訴你如何從企業老舊的數據系統中得到有用的數據。因為，他們只會告訴你他們關心什麼業務，希望提升多少業務指標。

由此，你也能得出一個結論，那就是你需要把業務問題定義為數據可分析問題。

(2)數據分析與建模問題

先來給大家分享一個小故事，然後我們再來進入主題。

例：一個做外賣的平台的朋友，提出這樣一個問題：他們一個客戶非常認可他們的數據價值，希望通過外賣平台的數據，幫助店鋪提升餐品的好評率，從而促進成單率。

這就是一個很典型的業務問題了。但是，這個問題怎麼用數據分析的方式來處理呢?

首先我們要做的，就是將它通過數據對業務需求進行清晰定義。比如，餐品原來的好評率是80%，將它提升至90%，這樣就會好處理很多。

可事實上，我們要得出80%這個結論，其實是很難的。因為，一個餐品的品質怎麼叫「好」，怎麼叫「壞」?因此，我們需要一個清晰定義的標准，並為之得出一個業務認可的因變數Y。

然而，無論你如何定義Y，都不可避免地會介入主觀認知。因此，在這類復雜業務場景中，是沒有唯一正確答案，即便是任何數據建模比賽，也無法模擬出結論。

那麼，在這種情況下，難道我們就真的無法做出數據分析了嗎?

事實上，並不是這樣的。一旦業務問題被定義為數據可分析問題，它的核心業務訴求就會變得清晰，就可以構成了因變數Y。此外，相關的業務知識被頭腦風暴，就構成了解釋性變數X。從Y、X出發，我們可以通過各種回歸分析模型、機器學習模型來做對應的分析。

各類回歸模型，或其他機器學習中的演算法模型甄選出合適的數據分析模型，從而擬出適用於前業務需求的精準化模型，為業務數據智能化提供更好的有效預測。

(3)數據業務實施

在數據分析和建模流程處理完成後，接下來，我們就要把這些結論轉化成現實環境下可以被實施的產品中。然而，這一步是比較困難的。在現實的業務場景中，即使模型做得很好，但是最後如何同業務結合，變成可執行的產品，仍然是極具挑戰的事情。

因為，這裡面涉及了很多企業資源、法律法規、政策制度、生活傳統等問題。

例：國外的很多搬運工人都是按照既定的量給貨車裝卸貨物的。即，企業核算了任務量和交貨日期後，就會計算每個工人每天的工作量(件數)等，按照當地的勞動標准，給工人任務量。因此，工人基本不會提早完成任務。

而在國內，我們更習慣「早點做完早點休息」，因此，很少有企業會告訴工人每天的工作數量，也不會因為工人提前完成任務而少付工資。

由此，我們不難看出，這裡面主要困難就是數據業務的合理實施。所以，前面我們說，這么復雜的事情，不是任何數據建模比賽可以模擬的。

歸納總結

簡單總結一下，數據業務化的核心是讓數據產生價值。為此，需要三個環節：

1)將業務問題定義為數據可分析問題;

2)對數據可分析問題做分析建模;

3)對最後的分析結果和模型進行業務實施。

另外，參加數據建模比賽能夠對2)提供很大的幫助;但是對1)和3)幫助甚微。而最具挑戰、最有價值的，恰恰是1)和3)。

以上就是小編今天給大家整理的關於「數據分析師是幹嘛的?數據分析師的工作職責是什麼?」的相關內容，希望對大家有所幫助。總的來說，大數據的價值不可估量，未來發展前景也是非常可觀的，因此有興趣的小夥伴，盡早著手學習哦!

文章來源：https://wenda.hqwx.com/article-42045.html

❹ 數據分析師是一個什麼樣的職業

數據分析師分布在不同行業中，專門從事行業數據的搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測。數據分析師需要敏銳的數字洞察力，因此，統計、會計、保險、工程經濟、金融、數學、計算機等專業的同學對這個行業有明顯優勢，但其他行業的同學如果對這個職業感興趣，通過日常學習，掌握一些統計必備技能，亦可以從事此類工作.
主要工作領域：
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、企業的相關領導以及從業人員。
2、在銀行或非銀行金融機構、投資管理公司、投資管理顧問公司從事風險投資、產業投資、信貸和投資管理等方面工作的專業從業人員。
3、會計師事務所、資產評估事務所及稅務師事務所、律師相關專業人員。
4、學習財務、統計、投資、金融和企業管理等相關專業的在校應屆學生。
5、在企事業單位從事市場調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、在不同領域嘗試創業以及在投資、金融、資本運營、房地產和企業管理領域發展的各界人士。
數據分析師的工作內容分為四個層面：
1、處理臨時需求：解決業務一次性，臨時性的數據需求。
2、報表開發：根據業務需要，與開發工程師討論進行相關報表開發。
3、數據分析與挖掘：與業務同事一起溝通，分析業務問題，提供建議;根據業務需要建立各類挖掘模型。
4、數據產品化：通過數據產品化方式解決結構化業務問題。
數據分析師的基本要求：
1、懂得建立目標
數據分析是為了解決問題而去分析，不是單純為分析而分析。數據分析是有目的性的。比如：一季度ABC產品的銷售情況，是按月份為橫坐標建立各部門的圖表;各產品線ABC在一季度的銷售情況，是按部門為橫坐標建立對應的圖表。
2、針對不同人群提供不同的結論報告
數據分析要有結論報告，不同的人群報告的側重點不同。比如管理層，看的是趨勢和異常點;營銷人員看的是ROI((Return On Investment)產出比率和高用戶質量的導入情況;業務人員看的是產品對用戶的活躍度等。
3、掌握數據分析工具
如果是互聯網數據分析，可以從google GA入門，EXCEL輔助，了解數據分析的基本演算法。至於SAS,SPSS這些高級工具不一定需要。
4、不同時期要有不同的KPI(KeyPerformance Indicator,關鍵績效指標)
不斷的調整目標和發現問題是數據分析精細化的必經過程。

❺ 什麼是數據分析帶你了解數據分析的日常工作

【導讀】隨著互聯網事業的發展，以及不斷更新的人工智慧、物聯網等技術，都離不開數據分析，那麼什麼是數據分析?為什麼時下數據分析師是比較熱門的高薪職業呢?很多小夥伴認為數據分析師就是簡單的將數據收集，然後統計最後給出結論這樣的工作，其實不然，下面小編帶你了解數據分析的日常工作，讓你對數據分析師有個更加全面的了解。

數據分析師的日常

日常一：不固定的工作時間

很多上班族的工作時間都是固定的，做五休二，朝九晚五，不免讓人感到乏味。數據分析師卻不然，他們沒有固定的工作時間。因為數據分析師需要根據實時數據給出最新結論。換而言之，數據分析師就是要時刻准備著。

日常二：和數據打交道

數據分析師的日常就是與各種各樣的數據打交道。他們需要花費大量的時間來收集、整理數據。這兩個步驟看似簡單，但是如果將步驟細分，就有些復雜了。這些步驟主要包括：

1.提取數據。2.合並資料。3.分析數據。4.尋找模式或趨勢。5.使用各種工具，包括R，Tableau，Python，Matlab，Hive，Impala，PySpark，Excel，Hadoop，SQL和SAS。6.開發和測試新演算法。7.試圖簡化數據問題。8.開發預測模型。9.建立數據可視化。10.寫出結果並與他人分享。11.匯集概念證明……

但是這些任務都是數據分析師的次要任務，數據分析師的主要任務還是先確定問題，然後再通過嘗試不同的辦法來解決問題。

日常三：讓數據變得通俗易懂

有人認為，數據分析師是可有可無的。這樣的人往往不具備前瞻性。事實恰恰相反，數據分析師不僅僅需要建立模型，還需要解決問題。他們需要對數據進行處理，需要從小的角度看到全局，整理出簡潔明了的報告，從而讓外行人明白數據的含義。

日常四：不斷汲取新的知識

數據分析師盯著電腦只會是在分析數據嗎?

NO!他們可能是在：

1.瀏覽與行業相關的博客、新聞、通訊以及討論區。

2.參加會議或者和其他數據分析師在線交流。

3.探索出新方法時，和同行共享新信息。......

除了在數據中挖掘寶藏信息，數據分析師還需要在數據分析領域不停地鑽研。一個優秀的數據分析師，只有通過不斷地學習新的知識，才能與時俱進，不被社會淘汰。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「什麼是數據分析?帶你了解數據分析的日常工作」的相關內容，希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

❻ HR數據分析師是什麼

偏人力的數據分析師。
一、薪酬
先說重要的，出來工作嘛，主要是為了薪酬。我在這個職能做了也已經三年多了，期間也接觸了不少外部機會。總的來說薪酬並不比業務分析方向差，起步薪酬甚至比業務數據分析好的不是一點半點。主要原因，一是目前市場上這個方向的數據分析師很少，供不應求；二是有需求這個職位的基本都是大公司，在華員工數打底兩千人以上，或者千人以上並處於急速擴張中的，本身這種類型企業的薪酬就不會太差。但是目前的問題在於，起步價不低，可是封頂也不高。這個我會在下面職業發展一塊詳細來說。不過封頂這事情吧，你沒到一定級別還是不需要考慮太多的。
二、職業發展
這個還是看職位歸屬的部門的。
以前我是做業務方向的，基本上都是個人直線或者所在部門直線匯報給業務老大（GM-1）。這種情況下你可以在自己崗位按部就班的晉升到老大以下的最高級別，總體發展態勢還是不錯的。
而HR就有點特殊了。國內很多公司（無論國企外企），人力資源分析都處於起步階段，定位就沒有那麼明確，匯報線也是千奇百怪。多數公司的HR都是按照三支柱理論，分為業務夥伴（HRBP）、專家（COE）和共享服務中心（SSC）。常見的一種情況是人力資源數據分析被劃在了SSC（三個支柱中最底層，員工最junior的），原因是HR所有數據都產生於SSC。順理成章的，因為數據產生於SSC，所以數據分析師需要匯報給SSC的頭兒（GM-2）或者是SSC分管非工資、非流程的「雜務」的頭兒（GM-3）。從職業發展上來看，你的上限比業務分析低了一到二層，有一定的「外行領導內行」的風險。如果要進一步發展，你幾乎都不得不承擔其他莫名其妙的雜務。我曾經收到過某個知名外企電話，招聘的數據分析崗位居然同時需要幫助上海員工辦理社保，並處理外籍員工的公司股票購買事務（外匯、稅務什麼的），簡直莫明其妙。不過好在目前我的公司發現了這個問題，正在逐步使數據分析脫離SSC序列，轉為專家一類的獨立部門。相信隨著數據分析價值的體現，越來越多的公司會發生這樣子的轉型。如此這般，人力資源數據分析從業者的上限將會被打開，甚至將會成為未來HR Head職位的角逐者之一。
三、工作內容
相比業務數據分析師而言，HR的數據分析師工作並不簡單，多數情況下甚至還更加繁雜。
一是HR部門對於數據的意識不如業務部門高，歷史數據的質量很差，初期你會不得不投入很大精力去完善數據保存，甚至是研究流程，乃至幫助流程管理方去提高流程數據的質量。
二呢，不是我抱有偏見，HR部門是個比較浮的部門，很喜歡fancy的東西，搞個大新聞。你一入職就會希望你能拿出一些很炫的產出（dashboard啊、離職預測啊什麼的），你得要不斷的說服他們先去清理歷史數據，積攢一段時間的數據。三是普遍來看，現在的HR對於數據的認識遠不如業務。你別老看他們培訓時候張口閉口的change mindset（擁抱變化的思維），在自己的職能方向，HR的思維是非常固化的。我就親眼見過群里從討論AI和數字化時代在不到十分鍾里變成了「HR的職能依靠溝通和經驗，是不可能被數字化工具和AI取代的」（黑人問號.jpg）。我還見過不少HRBP在入職兩年以後連離職率公式都不知道的。（講到KPI公式，這是一個大坑，離職當天的人算不算當天的員工數、試用期通過率用延遲計算公式還是即時計算公式，作為數據分析師都會頭大，遑論HR們了。）
不過，數據意識不強這一點也有好處，那就是他們不會拘泥於每一個數字細節，大方向差不多就成了。熟悉我的朋友都知道，我以前做業務分析時候，老闆是個漿糊阿三，但是他特別喜歡摳數字，我的收入總數和財務差了一分錢人民幣都會叫我查一下差異的原因在哪裡（基本都是匯率的保留小數位數問題）。在HR部門，這種蠢事會相對較少一點（如果你們公司global團隊不那麼愚蠢的話）。
四、部門關系
基本上，作為HR數據分析師，你和外部門關系本該只是一個數據出口。但是獲取數據的人不會這么認為，他們會覺得數據有錯了找你就行了，你不僅應該知道錯在哪裡，而且應該負責把他改正了。不過這個問題也不僅是HR分析存在的問題吧，但凡做數據的崗位，都會被這個問題困擾。
五、項目
項目其實是HR數據分析的一個難點。因為習慣或者文化問題，你的客戶很少會在遇到困難時想到用數據分析的方法去定位和解決問題。HRBP們更喜歡憑自己的經驗，收集一些特例並無限放大特例的普遍性，來尋找和解決「問題」。不能說這個方法完全無效，但是這樣子的思維很不利於數據分析文化的普及。
還有一些項目，比如離職預測、職位匹配等等，很新潮、容易吸引眼球，再加上HR的宣傳能力，套上AI啊、大數據什麼的包裝，宣傳效果一級棒。所以HR喜歡花錢做這種項目。不過往往最後建模什麼的不那麼難，但在實際應用時候會遇到阻礙。比如預測離職，你能把風險用戶直接給直線經理嗎？（以現在經理的素質，你都不知道人最後走了是模型准還是被經理逼走了。）比如職位匹配，很多直線經理會極度反感你們給員工提供內部職位的機會。怎麼去應用項目，永遠永遠是最大的問題。