采購和數據分析師哪個好

❶ 數據分析師好找工作嗎，待遇怎麼樣

數據分析師的薪資待遇不一般來說要比同級的職位高很多，大多數都是在兩成到三成。同時，數據分析師備受企業的重視。在眾多的一線二線城市中，數據分析師的年薪都很高，所以想進入數據分析行業的朋友們不必擔心數據分析的薪資高低。

並且現在科技發展的越來越快，使得數據分析發展的方向更多，數據分析人才會更加稀缺。尤其是在發展飛快的中國，會大力發展數據分析行業。由此可見，數據分析師的前景優渥。同時數據分析師的地位也不低，無論是在哪個行業都是如此，並且數據分析師是通用職業，很容易適應各行各業的數據分析職位。

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。

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。

想轉行的話，可以先評估一下自己的基礎和專業背景，一般數學、統計學和計算機專業的，轉行是最有優勢的，其次是市場營銷、電子商務、經濟學等專業，這些專業也有一定的數據分析基礎能力，轉行也能比較快上手。

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數據分析師要求：

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。

❷ 一般的數據分析師工資水平，在哪些行業發展比較好

不管是在企業還是社會，數據都已經開始扮演越來越重要的「角色」。在這種大勢之下，數據分析思維已經不只是數據分析師的「專業」了，包括銷售、市場、運營、策劃、產品等等前端的職位都需要通過數據分析來幫助自己的工作，甚至連後台的財務、法務、人事等也開始需要通過數據分析來提升效率。可以這么說，如果你在企業之中工作，你未來會開始越來越多的和數據打交道，這個時候數據分析已經成為工作的必要條件。
這里給大家舉幾個例子：
現在的產品，由於銷售渠道開始開始網路化，所以基本上每個產品在做客群劃分、競品分析、銷售預測等等工作時都必須基於數據來進行建模並分析。以前那樣只要寫寫產品分析書，畫畫產品原型，做做產品交互的「好日子」已經過去了。這么說吧，越來越多的公司里，如果產品不能拿數據出來支撐自己的工作，是基本上獲取不到什麼資源的支持。
再拿運營來說，更加離不開數據了。大到做一個活動，目標人群如何劃分，不同人群的方案是什麼，預計投入多少產出多少，這些都需要數據支持；小到一個營銷話術，也需要切分不通人群進行對照實驗來決定。可以說，現在不依靠數據分析的運營已經越來越少。
最後再舉一個後台部門的例子。現在的HR在做人力規劃時，從人員結構分析到配置策略分析再到成本分析，無論哪一項都需要使用到數據。除了本公司的人力數據外，還需要業務數據，競對公司數據乃至於整個行業數據。通過大量數據的分析，可以更加精確的制定公司的人力資源戰略。
可見，數據分析思維和業務范圍已經開始遍布各個行業的各個部門和各個職能，不單單是專門的數據分析師需要懂得數據分析，一般的其他崗位都要開始和數據分析打交道，可見數據分析這個行業只會發展得越來越廣泛，從事數據分析行業的工作，是順應和引領潮流的一個明智之選。

❸ 數據分析師這個職位怎麼樣

前景蠻好，因為大數據時代，什麼都要靠數據說話，所以數據分析師比較重要，世界500強企業90%都有數據分析部門。其次，數據分析人才目前比較缺乏，薪資待遇非常高。是個不錯的職位。

❹ 數據分析師的就業前景如何

要了解數據分析師的前景可以根據以下的方式來判斷：

一、數據分析師通常分兩類：

一類是在專門的挖掘團隊裡面從事數據挖掘和分析工作的。如果你能在這類專業團隊學習成長，那是幸運的，但進入這類團隊的門檻較高，需要扎實的數據挖掘知識、挖掘工具應用經驗和編程能力。該類分析師更偏向技術線條，未來的職業通道可能走專家的技術路線。

另一類是下沉到各業務團隊或者運營部門的數據分析師，成為業務團隊的一員。他們工作是支撐業務運營，包括日常業務的異常監控、客戶和市場研究、參與產品開發、建立數據模型提升運營效率等。該類型分析師偏向產品和運營，可以轉向做運營和產品。

二、數據分析師的理想行業在互聯網，從行業的角度來看：

1）互聯網行業是數據分析應用最廣的行業，其中的電商企業，更是目前最火的，而且企業也更重視數據分析的價值，是數據分析師理想的成長平台。

2）其次是咨詢公司（比如專門的數據挖掘公司Teradata、尼爾森等市場研究公司），他們需要數據分析人才，而且相對來說，數據分析師在咨詢公司成長的速度更快，專業也會更全面。

3）再次是金融行業，比如銀行和證券等行業，該行業對數據分析的依賴需求，越來越大。

4）最後是電信行業（中國移動、聯通和電信），它們擁有海量的數據，在嚴峻的競爭下，也越來越重視數據分析，但進入這些公司的門檻比較高。

❺ 數據分析師怎麼樣

前景很好，雖然數據分析師是在互聯網企業發展出來的，但是隨著大數據的發展，越來越多的傳統行業也認識到數據分析的重要性，賦予了更多數據分析師的職能。在招聘數據分析師的企業當中，可以很容易看到知名互聯網公司、世界五百強的身影，並且需求量非常大。

數據分析的目的是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內在規律。

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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。

❻ 數據分析員是什麼職業，未來前景如何

數據分析師職位具有鮮明的時代特點和巨大的需求，在大學本科階段統計專業積極探索培養大學生的數據分析能力，進而為社會提供合格的數據分析師人才的有效對策，具有重要的研究價值和實踐意義。

一、數據分析師培養的意義

（一）數據分析師的培養符合國家戰略

為適應世界經濟一體化的進程，徹底改變我國「項目數據分析」專業技術人才緊缺的現狀，2005 年 4 月，全國第一家數據分析事務所在陝西成立，到目前，我國相繼已有北京、陝西、江蘇、新疆、甘肅、山東、浙江、上海、黑龍江等 14 個省、市、自治區約 80 家項目數據分析專業機構進入中國市場經濟舞台，涉及項目已從最初的分析評估業和金融業，擴展至會計師、投融資機構、政府審批和企業管理等眾多領域。隨著大數據時代的來臨，構建大數據研究平台、整合創新資源、實施「專項計劃」等成為各個省市的工作重點之一。

（二）數據分析師的就業前景光明

在被視為「數據元年」的今天，數據分析師以待遇優厚和地位尊崇而聞名國際，曾被Times時代雜志譽為「21世紀最熱門五大新興行業」。今天，國內數據分析行業專業人才每年以千位數非速增長著，同期各行業領域空缺崗位已達近二十萬，未來中國對數據分析師的需求更是呈井噴之勢。

在數據分析人才培養上，國外已經將數據分析師人才作為國家戰略。據統計，目前世界 500 強企業中，有90% 以上建立了數據分析部門。大數據時代對數據分析師的巨大需求也大大刺激了高等院校的培養熱情。

二、數據分析師職業素養的培養

通過對各大招聘網站數據分析師、市場調查分析師等職位招聘信息的搜集整理和深入分析，挖掘並歸納出社會用人單位對數據分析師職位的知識技能和道德素質等方面的具體要求如下：

（一）數據分析師的職業內涵

數據分析師是指在不同行業中，專門從事數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業或市場研究、評估和預測的專業人員；是以實際數據為依據，對項目現狀及遠期進行統計、分析、預測並轉化為決策信息的專業人才。數據分析師可以通過掌握的大量行業數據，運用科學的計算工具，將經濟學原理與數學模型結合，進行科學合理的定量分析，數據分析師可以預測企業未來的收益及風險，為企業經營決策提供科學量化分析的依據。

目前數據分析師的認證主要有 2個：一是注冊數據分析師（CDA），由CDA注冊數據分析師協會Certified Data Analyst Institute）在順應大數據、雲計算的潮流下發起成立的職業簡稱；二是項目數據分析師（CPDA），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，證書是申請成立項目數據分析事務所的必備條件之一。

（二）數據分析師的知識要求

掌握多元統計分析、應用回歸分析、時間序列分析、計量經濟學、經濟預測研究等統計建模方法，了解本行業統計方法的新進展；掌握 SQL/oracle 等資料庫的數據整理、查詢、提取等方法；熟練使用相關的統計軟體，准確解讀軟體的運行結果；了解相關行業的業務知識和數據構成。

（三）數據分析師的能力要求

對信息、數據敏感，具備較強的文字功底，能獨立撰寫研究報告；能熟練使用 SPSS/SAS/Eviews 等統計分析軟體，具備數據分析或數據挖掘的綜合能力；掌握資料庫體系結構及數據架構，具備 Excel/SQL 或 Access 的查詢語句運用技能與知識，有良好的數據處理、建立統計模型能力。

（四）數據分析師的崗位職責

承擔行業、企業有關信息、數據的調查、搜集、整理、分析研究和發布工作；參與專項研究、課題和調研咨詢項目，撰寫行業分析文章和研究報告；對大數據進行深入挖掘，建立相關模型進行預測、分析，找出相關的聯系，揭示內在規律，為行業、企業決策提供依據。

三、數據分析師的培養方案

培養方案是高等教育辦學思想和辦學理念的集中體現，為突出數據分析的培養特色，統計專業應在深入分析數據分析職業需求的前提下，最終制定出符合數據分析師培養要求的課程體系。

（一）培養目標

為學生畢業後能夠成為各行業中數據分析領域的專門人才，確定了統計專業學生在本科教育階段的培養目標：一是具備良好的經濟學、管理學和財務管理等基本素養；二是了解相關行業知識、公司業務流程；三是掌握統計學的基本理論與方法，具備熟練使用 SPSS/SAS 等統計分析軟體進行數據分析或數據挖掘的綜合能力；四是掌握資料庫體系結構及數據架構，具備 Excel/SQL 或Access 的查詢語句運用技能與知識，有良好的數據處理、建立統計模型能力；五是具備較強的文字功底，能獨立撰寫數據分析研究報告。

（二）課程體系設立原則

在本科教育階段，培養數據分析師的課程設置應貫徹「三結合」的原則。

1. 多門學科相結合。數據分析工作是多個學科、多門專業在企業決策中的綜合應用，要成為優秀的數據分析師，必須做到多門學科的融會貫通。需熟悉或了解數學、統計學、經濟學、金融學、管理學、營銷學等學科的相關知識。

2. 理論研究與實踐應用相結合。高等學校一般都建有比較成熟的教學實踐基地和實習基地，學生在理論學習後，可以到企事業單位或財政、金融、保險等行業進行針對性的實習實踐，了解相關行業的業務知識和數據構成，運用所學知識進行數據分析，獨立或合作完成數據分析研究報告。

3. 專業教育與技術資格教育相結合。通過學習，學生可獲得統計學專業理學學士學位或者經濟學學士學位；通過參與社會上的技術資格考試，可獲得數據分析、統計師、調查分析師等專業技術資格證書。兩者的結合，更有利於學生從封閉校園走向開放社會，增加技能的同時，更好地融入社會、適應社會。

（三）課程體系的基本框架

在整個教學過程中，可以將每個學期分為長、短兩個小學期，短學期內設置一些與就業崗位相關的、以技能培養為目標的短期集中實踐教學環節，主要是崗位實訓課程。長學期課程分為4個系列：基礎課程、方向課程、綜合實踐課程、職業拓展課程。通過整合相關知識，優化課程結構，強化實踐技能，突出崗位技能實訓等手段構建課程體系，以達到培養學生具有數據分析師的基本技能和素養的目的。

四、數據分析師培養過程中的策略

（一）教學內容整合策略

在課程體系和課程設置的總體構建下，按照課程模塊化的思路，重新梳理課程教學內容、教學進度和深度，剔除陳舊、重復的內容，加強理論聯系實際內容，增添培養綜合運用能力內容，實現教學內容的整合優化。例如，《應用回歸分析》與《計量經濟學》的內容多有重復，可以將《應用回歸分析》並入《計量經濟學》；又如，《描述統計學》《數理統計》《計量經濟學》和《統計預測與決策》等課程有部分重復內容，必須在對知識的審慎梳理基礎上，整合相應的教學內容，重新制定教學文件。

（二）實驗環節設置策略

找准專業知識方法與實際問題的結合點，並分析研究當前的熱點和難點問題，充實和豐富實踐教學內容，編寫具有應用背景、切實達到鍛煉效果的實驗指導書和指導材料，以明確實驗的具體環節、目的與要求。每個實驗項目應包含實驗性質、實驗目的、實驗要求、實驗內容、實驗步驟和結果分析等部分。所有課程的實驗內容由淺入深，循序漸進，實現實踐教學規范化。

（三）軟體教學安排策略

為使學生充分掌握相關的統計軟體，熟練使用恰當的軟體從事數據的整理、分析，將統計軟體的教學分為三個層次：一是單獨開設 SPSS、SQL Server 資料庫課程；二是課堂內開設Lingo、Eviews、SAS 等軟體實驗；三是短學期和綜合訓練開設 Latex、R 等軟體課程，實現軟體教學層次化。

（四）實踐課程操作策略

為了強化學生的實踐能力和就業競爭力，在短學期實踐開設職場禮儀與溝通實、PPT 製作、統計模型、實訓統計調查方法與實務、辦公自動化實訓等項目；各學期綜合訓練分別開設統計流程與分析寫作、會計實踐軟體、統計分析案例等項目，實現綜合實踐職業化。

（五）拓展課程設計策略

聘任有豐富實踐經驗的統計師、調查分析師和企業家為兼職教授或校外導師，強化校外實踐；結合第二課堂，開展與專業教學相結合的、豐富多樣的課外活動；同時利用大學生統計建模大賽、大學生市場調查分析大賽、大學生數學建模競賽等學科競賽鍛煉學生綜合能力，實現職業拓展多樣化。

五、數據分析師培養的保障措施

（一）整合各種教育資源，提高教學效率

沒有經費的保證，數據分析師的培養只能紙上談兵。所以，學校、二級學院應設立加大資金投入，從軟硬體兩方面大力支持，保證經費落到實處。利用學校現有資源 , 籌建開放實驗室與實習基地，創造培養數據分析師的良好環境。

數據分析師培養必須實行產學結合，堅持開門辦學，與企業聯合培養的方式。創立高校與行業企業聯合培養人才的新機制，改變目前高校人才培養和行業企業需求脫節的現象。通過聯合辦學、共建等方式利用社會資源設立實習、實驗基地。

（二）建立導師制，強化教師的指導作用

為提高學生數據分析的水平，進入大二後 , 二級學院應推行本科「導師制」；到了大三 , 已經具備了一定的科研能力的本科生可以在導師的指導下參加各種與數據分析有關的專業競賽和創新實踐活動，親身體驗數據分析活動的整個過程 , 提高數據分析的基本技能與創新意識；在導師的全程參與和指導下，完成大四階段的校內綜合實訓、校外畢業實習和畢業論文的撰寫工作，使實踐鍛煉全程得到有效監控，保證教學質量。

（三）充分利用各級社團組織，

開展第二課堂的活動第二課堂是課堂教學的延伸和補充。在各級社團組織的規劃和部署下，加大人力、物力的投入，將第二課堂與第一課堂進行系統性、綜合性考慮與設計，實施規范化管理與組織運作，制訂好一系列的活動方案，為培養數據分析師通過更多的鍛煉途徑和方式。

（四）改革評價機制，激發學生的學習興趣

評價是引導師生的指揮棒，大多數學生和教師總會在現行的評價體系引導下來尋求「佳績」。要培養出未來的數據分析師，必須增強學生的學習主動性，提高學生的實踐能力。通過各種活動、各種途徑加強對學生能力的培養，必須要靠科學的評價體系來衡量。為此，建立「N+2」過程考核評價體系 , 對學生能力培養、訓練的全過程進行跟蹤調查，通過測試、信息反饋的結果來反映教育、培訓的效果和評價學生創造力的變化。

總之，項目數據分析（師）事務所在國內正迅速增長，並為政府、金融機構、企業的決策提供著日益重要的參考信息，具有良好的成長和發展空間。如何在信息海洋中找到有效的信息，如何通過有效的數據來科學決策變得尤為重要，因此數據分析師的前景必定輝煌。

❼ 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。

❽ 資料庫工程師和數據分析師哪個好

數據分析師是比較好的，以下是資料庫工程師和數據分析師的區別：

1、概念區別。數據分析師，是數據師的一種，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。大數據工程師其實有很多別名，數據挖掘工程師、大數據專家、數據研究員、用戶分析專家等都是經常在國內公司里出現的Title，大數據工程師就是一群「玩數據」的人，玩出數據的商業價值，讓數據變成生產力。

2、發展方向。數據分析師發展方向有：市場調研方向、數據分析/挖掘方向、數據工程師方向等。大數據培訓出來的大數據工程師發展方向有：首席數據官（CDO）、營銷分析師/客戶關系管理分析師、數據工程師、BI開發工程師、數據可視化等。

想要了解資料庫工程師和數據分析師，建議到CDA數據認證中心看看，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。