『壹』 数据分析属于什么职位
数据分析属于专业技术类职位。数据分析师职配穗亩位类别属于专业技术类，负责项目的需求调研、数据分析、商业分析及数据挖掘建模等工作。数据师被誉为当代的诸葛亮，企业家的高族局级参谋培森，是一类数据分析建模相关职业的统称。
『贰』 零售业数据分析属于什么部门
数据分析部门在互联网和传统行业是不同的，在外资、私企、国企、回央企中的部门是不同的。答
互联网--自不必说，大数据的先锋行业；
传统行业--数据分析要拆解看；
外资-一般会有专门的数据分析部门；
私企--主要看老板，重视数据的会有专门的人来负责，不重视的话会被分散到其他部门实现。
国企和央企--多数不重视数据，自然没有专门的数据分析部门。多数分散在财务、销售、运营等部门，按照不同的部门需求进行统计分析工作。
『叁』 数据分析师属于什么行业
属于IT行业，主要负责分析大量数据信息，提供商业策略分析和各类数据挖掘。
『肆』 数据分析员应该属于公司哪个部门
所在部门：市场研究公司数据部上级职位：数据部经理
编辑本段
主要工作内容/职责/流程
1、根据数据分析方案进行数据分析，在既定时间内提交给市场研究人员；
2、能进行较高级的数据统计分析；
3、公司录入人员的管理和业绩考核；以及对编码人员的行业知识和问卷结构的培训；
4、录入数据库的设立，数据的校验，数据库的逻辑查错，对部分问卷的核对；
『伍』 数据分析员应该属于公司哪个部门
所在部门：市场研究公司数据部上级职位：数据部经理
编辑本段
主要工作内容/职责/流程
1、根据数据分析方案进行数据分析，在既定时间内提交给市场研究人员；
2、能进行较高级的数据统计分析；
3、公司录入人员的管理和业绩考核；以及对编码人员的行业知识和问卷结构的培训；
4、录入数据库的设立，数据的校验，数据库的逻辑查错，对部分问卷的核对；
『陆』 数据分析员应该属于公司哪个部门
所在部门：指橡冲市场研究公司数据部上级职位：数据部经理
编辑本段
主要工作内容/职责/流程
1、根据数据分析方案进行数据分析，在既定时间内提交给市场研究人员；
2、能进行较高级的数据统计分析；
3、公如前司录入人员的管理和业绩考核；以及对编码人员的行业知识和问卷结构的培训；
4、录入数据库的设立，数据的校验，数据库的逻辑查错，对唯歼部分问卷的核对；
『柒』 证券公司负责数据分析的部门是什么部门 是叫信息部门吗
呵呵，你想干嘛知道内幕信息？ 如果从范畴上讲是后台部门，后台部门分两个比较大相对独立的部门一个是计算机部门 主要负责收发维护交易系统 以及交易信息 还有一个就是财务部 主要是根据计算机部提供的交易所反馈的数据结算 营业部里面没有单独的数据分析部门 如果是总部，那我就不知道了！ 希望能够帮到你
『捌』 数据分析属于什么行业
问题一：数据分析员属于什么专业 没有属于什么专业，一般从事的人都是统计学或者数学专业的。
问题二：大数据分析这个职位属于哪个行业 这个问题，可能是绝大部分人的疑问。
数据分析行业是属于边缘学科，交叉学科，
可以说不属于哪个行业，不属于IT，也不属于金融业
但同时也会用到IT的知识和工具唯明竖，也会用到金融的原理，
还有，财务、统计、管理、营销……
问题三：数据分析师在智联招聘里属于什么职业类别？ 数据分析岗位涉及各个行业的各个类别，比如销售管理、业务支持、市场推广等等，没有特定的职业类别
问题四：数据分析师属于什么职能分类 数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。 互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。在“原子世界”中，抽样调查是最经常采用的数据获取方式，主要原因就是大范围普查的成本太高――最典型的应用就是电视收视率。而在互联网时代，针对互联网行业的研究，在局部（例如某个网站或同类网站的集群）做到槐培低成本、高效率的全样本数据采集是有可能实现的。同样，“原子世界”中的很多数据不具备连续性，而互联网世界中的数据却有可能做到连续更新，甚至实时――最典型的应用就是网站全样本、全天候数据统计和分析研究。 与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。例如，结合传统的消费心理学理论，构建丰富的互联网指大信息消费行为模型。 就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。数据分析师在这方面大有可为。 此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。例如，收集内容消费者信息、形成内容消费者信息数据库、根据数据库的信息与内容消费者保持即时联系、传递产品和服务的信息、数据库的更新和维护。由此，数据分析师提供的数据还将成为定制产品、个性化服务的重要依据：借助先进的数据库技术，对内容资源进行深入挖掘和多次利用，提供个人偏好的内容服务，或借助数字印刷和出版技术，实现按需生产产品并交付出版印刷。
问题五：零售业数据分析属于什么部门？ 规模较大的、正规的公司，会有专门的数据骸，销售数据的分析就由他们来做，一些小的公司可能直接由销售部做了。
问题六：请问什么是数据分析专员？ 你好，数据分析员是根据数据分析方案进行数据分析的人员，能进行较高级的数据统计分析，负责公司录入人员的管理和业绩考核，以及对编码人员的行业知识和问卷结构的培训，和录入数据库的设立，数据的校验，数据库的逻辑查错，对部分问卷的核对等职责。
数据分析员的工作要求比较高，需要工作者具有数理统计，经济学，数据库原理以及相关知识；能熟练使用EXCLE、SPSS、QUANVERT、SAS等统计软件。还要有严谨的逻辑思维能力、学习能力、言语表达能力、管理能力。
现在熟练的数据分析员比较少，发展空间比较好。如果你有这方面的能力和兴趣可以去学习学习。如若满意，希望采纳！
问题七：数据分析 软件测试 属于什么行业 电子产业
问题八：想进数据分析行业从哪里开始 1.数据库开发是底层基础，属于软件开发行业。如oracle、db2、sybase等大型数据库，当然也有一些小数据库，如vfp、sql、acess、php等等。
2.智能数据分析软件是数据分析的专业工具，如spss、sas、brio、congnos、ob等等。
3.日常使用的数据处理工具，如excel、wps-et。
4.数据仓库技术（WAREHOUSE），这是真正的大数据基础平台。
企业应用布局通常是这样的：
使用数据仓库技术整合来自大型 数据库系统各种数据，构建多维数据模型，进行数据挖掘，通过智能商业工具进行分析展现。
问题九：什么是 互联网数据分析师？ 数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
作用
越来越多的 *** 机关、企事业单位将选择拥有数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析、以便正确决策；越来越多的风险投资机构把数据分析师所出具的数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据；越来越多的高等院校和教育机构把数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容；越来越多的有志之士把数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。
2工作职责
互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。
与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。
就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。
此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。
3要求
技能要求
1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。[1]
其他要求
良好的沟通交流能力，文字语言表达能力，较好的逻辑分析能力；
具有独立的产品策划开发能力，项目管理，商务沟通能力；
强烈责任心，开放的性格，良好的沟通能力； 擅于协作，具备良好的团队合作精神；
能够在压力下开展工作；善于学习。
4考试等级
当前我国数据分析师由中国商业联合会数据分析专业委员会以及工信部教育考试中心共同考核认证，通过培训考核，工信部教育考试中心颁发《项目数据分析师职业技术证书》，数据分析行业协会颁发《项目数据分析师证书》，此证书是申请成立项目数据分析事务所的必备条件之一。
5培养
国内正式的数据分析行业的认证只......>>
问题十：数据分析师是一个什么样的职业？ 随着各行业计算机应用以及信息化水平提高，各行业企事业单位已装备了非常完备的计算机系统，搭建了畅通无阻的互联网平台，信息化“硬件”设施已初具规模，但与此同时，随着业务发展以及市场信息不断积累，商业领域和行业部门产生了大量的业务数据，很多企业信息中心或统计部门数据量非常之大已成为名副其实的信息海洋，大量的、杂乱无章的
数据以及错误的数据分析方法非但没有给企业创造竞争力，相反给企业带来人力、物力、时间巨大浪费和难以摆脱的长期压力，甚至由于误用错误的数据分析方法或使用不完整的数据，给企业发展带来负面影响或相反作用。因此，面对用于决策的有效信息隐藏在大量数据中的现实问题，如何采用正确的数据分析统计和数据挖掘方法，从大量的数据中提取对人们有价值、有意义的数据，获得有利于商业运作、提高竞争力的信息，已成为企业面临的共同问题。
为推动知识管理，挖掘数据价值，适应商业企业的市场竞争需要，同时更好的配合国家对专业技术人员进行培训的要求， 信息产业部通信行业职业技能鉴定指导中心根据国家对专业技术人员加强培训且须持证上岗等文件精神，于2005年9月正式面向全国推出了国家数据分析师认证(NTC-CCDA)培训项目。
国家数据分析认证(NTC-CCDA)课程包括数据分析思维训练、数据分析理念和误区陷阱提示、数据分析方法内容精解、数据分析工具软件应用(SPSS、Clementine、Decision Time & What If、AMOS4.0-5.0、AnswerTree3.0等)、市场预测分析等方面内容，它是对数据进行调查统计、分析预测、数据挖掘等一系列活动的总和，其基本目的是采用科学的正确的数据统计、分析预测、数据挖掘等方法，从大量的、杂乱无章的数据中提取对人们有价值、有意义的数据，从而提升数据价值，提高企业核心竞争力。
国家数据分析认证(NTC-CCDA)作为2005年最新的国家级认证培训项目，必将在今后相当长的一段时间内，成为非常热门的职业之一，专家预测，在今后的五年内，我国将至少需要50万名持有国家数据分析认证(NTC-CCDA)证书的数据分析专业人才。
目前， *** 经济部门、金融机构、投资公司以及企业统计和分析人员对国家数据分析师的需求正在与日俱增。项目数据分析行业在欧美发展得十分成熟，数据分析这一帮助企业决策的方式已经深入到各行各业。而在中国，数据分析刚刚走过了7个年头，巨大的市场潜力和人才缺口使得数据分析行业进入了发展的黄金时期，而数据分析师则成为了一个朝阳职业。数据分析如何切实地帮助企业决策？数据分析师这一新兴职业的工作性质是什么？整个行业的未来发展前景如何？近日笔者带着这些问题采访了相关人士。
●数据分析在我国属于朝阳行业
数据分析在国外广泛应用于各个领域，但在中国仍属于朝阳行业，至今刚刚走过了7个年头。“中国数据分析行业的发展大致可以分成四个阶段”， 中国商业联合会数据分析专业委员会培训处主任任彦博表示，“第一阶段可称为觉醒与前瞻。90年代，大量海外机构将西方投资决策技术引进中国，并受到中国企业和金融投资机构的广泛学习借鉴。数据分析行业到了21世纪进入到第二个阶段，迎来了数据分析师的诞生。从2004年到2010年，我国项目数据分析师人数从零起步，猛增至近万人。到了第三阶段，我国首家数据分析事务所创立。在第四个阶段中，中国商业联合会数据分析专业委员会正式成立，首届中国数据分析业峰会在京成功的举行都标志着中国数据分析行业已经进入快速发展的成长期。”...>>
『玖』 腾讯的数据分析师在哪个部门工作
做数据分析师要学什么，要做什么，怎么学等等，铺天盖地都在讲这些，那么，数据分析师在公司到底归哪个部门管？晋升空间是什么样的呢？今天小九帮你解开这个谜题。
我们先来看看目前公司数据分析师的部门归属，一般分为三种情茄搭况：一种是挂在业务下边，一种是有独立数据部门，一种是自己一个人成为一个部门。
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不同的归属就会造成不同的境遇，两种归属的前途可谓是天壤之颤如拿别。
第一种：挂在业务之下
这一类虽然也叫“数据分析师”，根据所处团队的业务性质，会有不同的分析侧重方向，比如会倾向于做销售分析、商品分析、运营分析等等其中某一个特定方向，但是这一类数据分析在技能上基本上止于Excel，能力上止于出个报表，其实整个需求也就止于取数和报表。
一整个部门的人，要么在忙着维护客户、要么在忙着拓展市场，都在忙各自的业务，且这种忙业务的人占整个部门的绝大多数，只有“数据分析师”自己一个人在忙数据，没有人帮助，也没有人探讨，做出的报表可能也不被在乎，得不到重视和认可，干着干着就迷茫了，我是谁？我在哪儿？我在干什么？
很多人问，数据运营和数据分析师的核心区别是什么？这种被称作“数据分析师”的人，其实就是孤军奋战的数据运营。
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第二种：数据团队成员
任何一个有志气的数据从业者都不希望仅限于做报表和取数。因此，一个完整的数据团队，是每一个数据分析师的向往之地，这种专业的数据团队并不是每一个公司都有的，但是一般重视数据，依托数据发展的企业都会有，像很多小伙伴一直向往BATMD，包括平安类似规格的企业都是有非常庞大的数据团队的。
在这种团队里，数据分析师一定会如鱼得水，整个团队都在为数据奔波，有专门负责搭建平台的，有专门负责数据清洗的，有专门负责算法的，有专门负责开发的，作为数据分析师，负责好自己的分析环节，一切都是那么完美，不用担心自己技术差，不用担心数据杂乱，所有的事情都有同时助力，做数据分析就是这么简单快乐！
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第三种：一人之下万人之上
有些公司虽然没有完整的数据团队，但是对数据分析师的归属是处在很高的位置的，凌驾于业务之上，俯瞰整个公司的数据，通过数据全盘分析公司业务发展，给出公司发展指导意见，他对数据分析师的技能和能力要求都是远远高于数据运营的。
这种在身份上是比较牛X的，但是对于数据分析师个人来说，就需要有很强的抗压能力，一整个公司的命运都得数据分析师一个人来抗，所有的数据处理、数据分析、数据建模等等都需要数据分析师一个人来完成，这对数据分析师的综合能力要求就比较高了，但是很多中小型公司也是比较喜欢这种模式的，市场非常大，只要自己能好好把握，提升会非常快。
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从第二种和第三种中很明显能看出来，境遇好的数据分析师，绝对不会止步于基础的取数与报表橡笑，一定是要有更系统，更深厚的技术与能力的，加油吧!数据分析师们！
『拾』 数据分析师是属于研发部门吗如果不是是属于什么部门
这要分场景。数据分析有3个应用场景，一是前台，侧重可视化表现；一是中台，侧重运营分析；一是底层数据架构和数据库。所以，如果公司主营业务是实体产品，例如汽车或家电，那么数据分析怎么也算不上研发，而是属于营销或运营管理；如果主营业务是软件开发或数据服务，那么三种场景如果是为了开发软件或升级软件，那么可以算研发，如果只是内部分析管理，则算运营