偏技术的数据分析岗是怎么样的

‘壹’ 数据分析师主要做什么

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。

‘贰’ 数据分析师这个职位怎么样

前景蛮好，因为大数据时代，什么都要靠数据说话，所以数据分析师比较重要，世界500强企业90%都有数据分析部门。其次，数据分析人才目前比较缺乏，薪资待遇非常高。是个不错的职位。

‘叁’ 数据分析的方向都有哪些

数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。

01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。

06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

‘肆’ 数据分析岗位工作职责和工作内容是什么

【导读】随着互联网的发展，数据分析行业得到了飞速的发展，也成了21世纪的高薪行业和热门行业，不少小伙伴想要加入进来，分的一杯羹，首先，要想清职业目标。明确自己是否真的喜欢数据分析，是否真的想往这方面发展。确定职业方向后，再思考如何入门数据分析。数据分析不同目标的发展路径不同，入门所需要的技能也不同。下面我们来具体的看一下数据分析岗位工作职责和工作内容是什么?

第一种，在业务相关部门的数据分析人员，最主要的职责是发现业务问题，提供决策支持。了解业务也是很重要的优势，否则，只是就数据说数据，没有意义。最初级的数据分析人员，会excel的简单功能，比如透视图、一般函数公式、VBA等，会用SQL提取数据，最主要的技能是会用PPT写各种分析报告。这些技能入门还是相对比较容易的，相关资料很多，这里就不一一列举。业务部门高级数据分析人员，需要会数据挖掘、建模，用于支持业务、优化系统流程、提高效率，比如精准销售、客户留存、风险控制等。一般情况下，业务部门的数据分析人员不需要会模型的系统实现，由IT相关人员实施。

第二种，是技术相关部门的数据分析人员。主要职责是支持业务部门的数据提取、数据库管理、数据挖掘建模的系统实现。有的公司也要会写PPT报告。技术部门的数据分析人员，一般需要计算机相关专业，编程能力是必须的。所以，对于无计算机基础的人员来说，入门相对难些。如果是计算机相关专业或计算机基础较好的转成数据分析方向相对比较容易。高级的数据分析人员，可以转机器学习、人工智能等方向，现在很热门，也是未来的发展趋势。

不管是哪个方向，统计学的基础知识是必须的。另外，要找一个好导师，比如，数据分析能力强的上级或同事，可以少走很多弯路。各种技能最关键的是要实践，时刻要找机会锻炼自己的技能，形成数据分析思维。

以上就是小编今天给大家整理发送的关于“数据分析岗位工作职责和工作内容”的相关内容，希望对大家有所帮助。想知道2020年数据分析工程师如何发展，关注小编，持续更新。

‘伍’ 数据分析岗位有哪些

1、数据分析师

偏向商业化的数据分析，运营广告等活动效果分析，销售额或利润预测，用户特征描述等，需要较好的统计知识，需要懂1-2门数据分析工具如SAS、R等。

2、咨询顾问

面向客户，为客户提供数据抓取、数据分析、出数据报表、改进建议落实等咨询服务，需要有较好的沟通能力，需要懂1-2门数据分析工具如SAS、R等;(咨询顾问其实也分技术和非技术，技术类的主要是为客户搭建数据平台)。

3、数据产品经理

一般是互联网公司独有，数据量大的公司会有自己的数据产品，如阿里巴巴的数据魔方等，主要是针对数据产品从产品立项、提开发需求、跟进产品开发、测试一直到产品上线等工作。

‘陆’ 数据分析工程师都做什么工作

就是用各类语言，比如R、Python做数据分析。现在这个岗位还是很火的，很多领域都在设立相关的岗位，而且不是计算机专业的也可以从事。所以我周围还有挺多人，先去学习，然后转到这个岗位上的。