搞数据是什么工作

‘壹’ 数据专员是做什么的

一、职责概述
1、负责分析各类数据并针对各类问题提出解决方案和营销方案
2、对专业的数据分析及做好竞争对手数据的采集、统计、评估与分析，并编制报表
3、整理客户资料，分析客户属性和消费行为
4、分析客户人群的购买习惯，并通过购买习惯做出相关数据分析
二、工作职责详解
一）货品管理
1、货品入库数据的核对及整理，了解货品货期情况
2、督促货品入库后销售部货品的配发、、调货、补单等工作

二）数据管理
1、销售数据分析的建立，数据分析报表的整合和规范、优化
2、建立部门每日、周、月、季、年度数据分析报表
3、研究数据分析的方法，做到报表制作简单、方便、实用
4、公司整体销售与库存数据分析，提出相关行销改善策略，呈报高管决策
5、制定《周销售排名表》，供终端补货和陈列推广参考
6、建立制作并分析《周货品分析报表》、《周销售分析模板》，找出区域货品销售中存在不足，给出合 理的改善建议
7、制定《月库存监控》及《月销售目标监控》
8、制定并每日更新〈销存在途表〉，供各店铺和调拨数据查询
三）系统管理
1、建立完善的商品数据库，使商品资料相关项目达到统一，为后期数据统计工作提供支持
2、完善日常AD及销售人员系统操作流程及注意事项，确保单据完整符合数据统计条件 3、完善系统条码扫描，确保仓库出入库数据准确性
4、维护系统，对系统中已生成错误单据进行修改，保证数据的准确性
四）政策执行
负责各种数据分析报表和系统使用的培训 负责推广系统的终端运用，解决系统使用中的凝难点
协助上级完成各项工作任务指标, 详细了解公司各项销售管理政策;
详细了解公司员工管理政策，严格按照管理要求进行工作，严禁跨职越权；
详细了解数据主管各项职责，并严格按照公司要求执行；

‘贰’ 数据专员是做什么的

数据专员做什么：

1、股票数据收集、信息整理。

2、股票日常数据校对、核查工作。

3、股票、基金等数据的录入、校对工作。

4、具有证券从业资格、证券投顾资格优先考虑。

5、金融、经济类专业优先。

数据专员岗位要求：

1、负责分析各类数据并针对各类问题提出解决方案和营销方案。

2、对专业的数据分析及做好竞争对手数据的采集、统计、评估与分析，并编制报表。

3、整理客户资料，分析客户属性和消费行为。

4、分析客户人群的购买习惯，并通过购买习惯做出相关数据分析。

‘叁’ 数据处理是什么工作

问题一：数据处理是什么意思 名词解释
数据处理：（data processing），是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。数据是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。
基本目的
数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。
数据处理的8个方面
数据处理涉及的加工处理比一般的算术运算要广泛得多。
计算机数据处理主要包括8个方面。
①数据采集:采集所需的信息。
②数据转换：把信息转换成机器能够接收的形式。
③数据分组：指定编码，按有关信息进行有效的分组。
④数据组织：整理旁闷数据或用某些方法安排数据，以便进行处理。
⑤数据计算：进行各种算术和逻辑运算，以便得到进一步的信息。
⑥数据存储：将原始数据或算的结果保存起来,供以后使用。
⑦数据检索:按用户的要求找出有用的信息。
⑧数据排序：把数据按一定要求排成次序。

问题二：中文数据处理员的工作内容是什么 应该和国际化语言转换有关系，皮启腔在软件当中存在着编码不同的关系，例如需要把日文转换成中文。光翻译是可以做到的，但有些时候需要靠编码来自动转换。如果你对编码不太熟悉，请参考ASCII码和UNICODE编码的关系和历史，你就能了解啦。

问题三：数据处理专员干什么的 偶正龚找工作，看到这个公司招聘客服专员，不知道是干什么的啊？是天天吵架的随便给你列几点吧,希望能有帮助 1、提供良好的客户服务中心现场。 2、受理

问题四：数据分析师主要做什么 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，燃衫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......>>

问题五：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。”...>>

问题六：数据分析员的工作内容和具体要求是什么啊 80分 数据分析员的主要工作内容：
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；
数据分析员任职要求：
知识/经验：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。
工作能力： 严谨的逻辑思维能力、学习能力、言语表达能力、管理能力
工作态度：积极主动、工作认真、工作严谨
互联网公司招数据分析员比较多，在一些对业绩和绩效比较注重的公司也会招数据分析员

问题七：数据分析师工作职责是什么 岗位职责： 1、配合顾问从事客户需求的系统分析开发工作； 2、配合业务、实施完成售中、售前项目的分析设计工作； 3、根据客户及实施需求规划设计产品功能； 任职资格： 1、计算机或相关专业本科或以上学历； 2、3年以上ERP产业系统分析经验； 3、熟悉企业管理、财务管理、生产管理行业等管理流程； 4、熟悉Delphi语言，掌握SQL数据库、XML档案结构； 5、具有较强的文档撰写能力和演讲培训能力（包括需求分析、总体方案、概要设计等软件文档）； 6、具有良好的职业道德和工作态度，良好的团队合作和协调能力； 7、具有较强的分析和解决问题的能力，丰富的知识和灵活的应变能力。

问题八：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。

问题九：互联网公司的数据分析专员主要是什么工作内容？ 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.

问题十：大数据这个行业里面的全部岗位都有什么?_?要全部的 ETL研发，Hadoop开发，可视化工具开发，信息架构开发，数据仓库研究，OLAP开发，数据科学研究，数据预测分析，企业数据管理，数据安全研究

‘肆’ 数据员是做什么的

数据员是做对库存商品进行数据核对及异常处理反馈的工作人员。处理日常出入库业务，对质量问题单据异常数量异常等情况进行反馈处理，负责制作商品，出入库日报表、周报表及月度报表，对商品盘点，领用，报损，报废等数据进行操作，及时反馈退货，收货及货品异常处理结果，定期收集与整理各配送中心的数据报表。

数据员面试要求

大专及以上学历，能适应基地和市内办公区通勤，对数据敏感且细致，有责任心，有较强的时间观念，具有较好的沟通能力和一定的文字功底。HR面试通过后是部门领导专业面试，包括对临床试验的理解，对岗位工作内容和职责的了解，对公司的了解，在校学习情况，个人优缺点等。

‘伍’ 数据员是做什么的

数据录入员负责统计公司每天的数据报表，协助其他分公司完成需要的数据报表。

职责：

1、核对录入所需材料是否齐全，对资料不全及不清晰的下发问题件。

2、根据作业SOP将相关信息(事故原因、临床诊断、就诊时间、就诊医院、医疗账单等)录入系统。

3、按条款/协议定义规定，选择对应的费用项目，准确录入账单费用信息。

数据录入可以分为：调查问卷录入、数字录入、档案录入和Word文档、Excel数据表、WPS文档、纯英文录入、纯数字录入、中英文混合数据录入以及网页HTML文件格式、PDF格式文件的录入等等。

如果是服务器维护，要对服务器的硬件进行检查。对服务器上的软件来说要经常检查安全性、优化上基本和PC方法差不多。

‘陆’ 数据分析师主要是做什么工作的

数据分析师工作的流程简单分为两部分，第一部分就是获取数据，第二部分就是对数据进行处理。那么怎么获得数据呢？首先，我们要知道，获取相关的数据，是数据分析的前提。每个企业，都有自己的一套存储机制。因此，基础的SQL语言是必须的。具备基本SQL基础，再学习下其中细节的语法，基本就可以到很多数据了。当每个需求明确以后，都要根据需要，把相关的数据获取到，做基础数据。
获得了数据以后，才能够进行数据处理工作。获取数据，把数据处理成自己想要的东西，是一个关键点。很多时候，有了数据不是完成，而是分析的开始。数据分析师最重要的工作就是把数据根据需求处理好，只有数据跟需求结合起来，才能发挥数据的价值，看到需求的问题和本质所在。如果连数据都没处理好，何谈从数据中发现问题呢？
就目前而言，大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。所以我们要使用专业的数据分析软件。数据分析工具都有Excel、SPSS、SAS等工具。Excel、SPSS、SAS 这三者对于数据分析师来说并不陌生。但是这三种数据分析工具应对的数据分析的场景并不是相同的，一般来说，SPSS 轻量、易于使用，但功能相对较少，适合常规基本统计分析。而SPSS和SAS作为商业统计软件，提供研究常用的经典统计分析处理。由于SAS 功能丰富而强大，且支持编程扩展其分析能力，适合复杂与高要求的统计性分析。

‘柒’ 数据专员主要是做什么的，都需要一些哪些电脑操作

一、数据专员主要工作内容如下：
1、负责公司库存数据的收集、编码、核对和上报；
2、负责公司所有数据的稽核工作；
3、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；
4、能进行较高级的数据统计分析；
5、完成公司领导及部门领导安排的其他工作。
二、数据专员所需要的电脑操作知识或技能如下：
1、具有数理统计，经济学以及相关知识；
2、能熟练使用EXCLE、SPSS、QUANVERT、SAS等统计软件；
3、能进行较高级的数据统计分析。

‘捌’ 数据工程师是做什么工作内容

1 维护大数据平台（这个应该是每个大数据工程师都做过的工作，或多或少会承担“运维”的工作）

2 为集群搭大数据环境（一般公司招大数据工程师环境都已经搭好了，公司内部会有现成的大数据平台，但我这边会私下搞一套测试环境，毕竟公司内部的大数据系统权限限制很多，严重影响开发效率）

3 写 SQL （很多入职一两年的大数据工程师主要的工作就是写 SQL ）

4 数据迁移（有部分公司需要把数据从传统的数据库 Oracle、MySQL 等数据迁移到大数据集群中，这个是比较繁琐的工作，吃力不讨好）

5 应用迁移（有部分公司需要把应用从传统的数据库 Oracle、MySQL 等数据库的存储过程程序或者SQL脚本迁移到大数据平台上，这个过程也是非常繁琐的工作，无聊，高度重复且麻烦，吃力不讨好）

6 数据采集（采集日志数据、文件数据、接口数据，这个涉及到各种格式的转换，一般用得比较多的是 Flume 和 Logstash）

7 数据处理
7.1 离线数据处理（这个一般就是写写 SQL 然后扔到 Hive 中跑，其实和第一点有点重复了）
7.2 实时数据处理（这个涉及到消息队列，Kafka，Spark，Flink 这些，组件，一般就是 Flume 采集到数据发给 Kafka 然后 Spark 消费 Kafka 的数据进行处理）

8 数据可视化（这个我司是用 Spring Boot 连接后台数据与前端，前端用自己魔改的 echarts）

9 大数据平台开发（偏Java方向的，大概就是把开源的组件整合起来整成一个可用的大数据平台这样，常见的是各种难用的 PaaS 平台）

10 数据中台开发（中台需要支持接入各种数据源，把各种数据源清洗转换为可用的数据，然后再基于原始数据搭建起宽表层，一般为了节省开发成本和服务器资源，都是基于宽表层查询出业务数据）

11 搭建数据仓库（这里的数据仓库的搭建不是指 Hive ，Hive 是搭建数仓的工具，数仓搭建一般会分为三层 ODS、DW、DM 层，其中DW是最重要的，它又可以分为DWD,DWM,DWS，这个层级只是逻辑上的概念，类似于把表名按照层级区分开来的操作，分层的目的是防止开发数据应用的时候直接访问底层数据，可以减少资源，注意，减少资源开销是减少 内存 和 CPU 的开销，分层后磁盘占用会大大增加，磁盘不值钱所以没什么关系，分层可以使数据表的逻辑更加清晰，方便进一步的开发操作，如果分层没有做好会导致逻辑混乱，新来的员工难以接手业务，提高公司的运营成本，还有这个建数仓也分为建离线和实时的）

总之就是离不开写 SQL ...

‘玖’ 数据分析师主要是做什么的

数据分析师是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。

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。

‘拾’ 大数据所从事什么工作

大数据技术专业可以从事的工作有这些：

视数据的机构已经越来越多，上到国防部，下到互联网创业公司、金融机构需要通过大数据项目来做创新驱动，需要数据分析或处理岗位也很多;常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等也需要数据分析与处理，如优化库存，降低成本，预测需求等。人才主要分成三大类：大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类，热门岗位有：

1.大数据系统架构师

大数据平台搭建、系统设计、基础设施。技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。

2.大数据系统分析师

面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。

3.hadoop开发工程师。

解决大数据存储问题。

4.数据分析师

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。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

作为一名数据分析师，至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

5.数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，有时用MapRece写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合

6.大数据可视化工程师

随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从网络迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄

大数据可视化工程师岗位职责:1、 依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案。2、 依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术。3、 依据方案和技术选型制作可视化样例。4、 配合视觉设计人员完善可视化样例。5、 配合前端开发人员将样例组件化。

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