数据分析师的工作内容与发展前景(（共10篇））由网友“Kaco”投稿提供，下面是小编整理过的数据分析师的工作内容与发展前景，欢迎您阅读，希望对您有所帮助。
篇1：数据分析师的工作内容与发展前景
工作内容
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。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。
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。
前景
1、数据建模师
这个职位与数据挖掘工程师还是有本质区别的。数据建模师，更多偏向于中、小数据量，而且其使用更多更多是统计学的方法，而数据挖掘中的例如：决策树、神经网络、SVM等在这里是根据不会涉及的。
2、数据挖掘工程师
更多是通过对海量数据进行挖掘，寻找数据的存在模式、或者说规律，从而通过数据挖掘来解决具体问题。数据挖掘更多是针对某一个具体的问题，是以解决具体问题为导向的。例如：聚类分析，通过对于会员各种人口统计学、行为数据进行分析，对会员进行分类，对不同的类型的会员建立相应的profiling，从而更好的理解会员，知道公司会员是到底如何?高、中、低低价值的会员构成，既可以后期各种会员的运营提供指导，提高活动效率，可以指导公司的营销，例如广告的投放策略。以及用于公司各种战略的制定。
3、数据分析师
这应该是数据分析师最高级别，有的公司叫做战略分析师/商业分析师。这个层次的数据分析师站的更高，在行业、宏观的层面进行业务分析，预测未来行业的发展，竞争对手的业务构成，帮助公司制定战略发展计划，并及时跟踪、分析市场动态，从而及时对战略进行不断优化。
篇2：数据分析师的发展前景以及能力要求
如题，数据分析师的发展前景如何，对分析师本人要求有哪些软性技能？比如逻辑分析能力等。不要宣传类回答。
[数据分析师的发展前景以及能力要求]
篇3：高级数据分析师工作的职责内容
职责：
1、承担数据抽取、清洗、转化等数据处理，根据产品功能、性能和扩展，解决并实现业务需求;
2、负责利用外部数据和内部数据定性与定量分析、用户研究、竞品研究， 数据分析评估产品使用、营销效果，并为产品提出营销/产品优化建议;
3、基于对产品需求的充分理解，设计数据分析和洞察方案，洞察数据分布规律、变化趋势、关联关系等设计数据分析模型并输出数据分析和产品策略建议报告;
4、通过洞察分析，制定详细的产品方案/营销策略/产品调整，并对落地结果持续追踪监控，及时调整持续优化，改进策略并推进执行。
5、负责平台、产品、行业、客户数据的收集分析，并整理编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中隐含的变化和问题，为产品发展提供决策支持;
6、根据产品、需求等部门的专题分析需求，编写相应的分析报告;
岗位要求
1、3年以上相关工作经验，本科及以上，数学、统计学相关专业，应用数学或计算机专业优先;
2、热爱电商行业，喜欢与数据打交道，有优秀的数据分析能力，能发掘各项数据的问题所在，并能提出合理化建议;
3、掌握基本的统计方法，熟练使用SQL，熟悉至少一种数据库软件(如：ORACLE、MYSQL、SQL Server、SAS等)，能够熟练的利用Excel进行数据整理和编辑、统计分析和高级分析;
4、掌握Python、Shell等脚本语言，拥有海量数据处理和挖掘、数据清洗、数据分析、数据平台搭建等相关工作经验优先;
5、具有良好的沟通能力、优秀的分析问题能力、较强解决问题能力。
篇4：高级数据分析师岗位的工作内容
职责：
1、负责具体数据分析需求的实施工作，协调相关业务方和数据管理方协调数据资源;
2、制定数据分析主题工作方案，制定项目实施任务计划;
3、基于海量用户行为，建立用户营销数据挖掘模型，独立或参与完成模型的构建、维护、部署和评估工作;
4、负责分析主题相关的日常沟通，协助项目经理把控客户需求边界，管控实施进度;
5、配合项目经理编写相关项目交付文档、汇报材料，以及项目主题相关的交付工作;
6、配合项目经理及业务方，对大数据分析应用技术进行可行性研究工作;
任职要求：
1、具有独立的需求沟通、方案编制、模型开发能力;
2、熟练使用SQL、R、Python等数据分析编程语言;
3、熟悉企业数据分析应用流程和技术架构，具备完整的企业级数据分析项目工作经验，有自然语言处理、文本分析经验尤佳;
4、具备良好的数据分析报告、汇报材料等文档编辑能力，具备一定的数据可视化能力;
5、具备良好的文档编辑能力，从事过电网数据分析、咨询服务工作者尤佳;
6、掌握一定Linux系统操作能力，有数据分析环境部署经验;
7、对Hadoop、Spark、Hive等大数据技术有一定了解;
8、对Greemplum、PostgreSQL、Oracle、MySql等数据仓库技术有一定了解;
9、具备较强的沟通能力强和服务意识，有扎实的数学基础，严谨的思维逻辑，学习能力强，能快速理解客户需求，并提出可行的解决方案。
篇5：高级数据分析师岗位的工作内容
职责：
1、负责公司整体日常销售和相关KPI考核报表的输出和分析。
2、负责和品牌对天猫、京东等平台店铺的在线交易数据的对账、差异处理及结算跟踪。
3、公司货品库存数据的校对及在途数据跟踪。
4、公司400万会员数据和10亿以上的交易数据分析帮助销售部门提供建议和指导。
5、领导交办的相关数据分析和处理工作。
任职要求：
1、有3年以上数据统计、处理、分析相关经验;
2、本科及以上学历，数学、统计等相关专业;
3、熟练使用EXCEL/PPT，熟悉数据库尤佳;
4、具备较好的沟通能力和协作能力;
5、责任心强、工作细致。
篇6：高级数据分析师岗位的工作内容
职责：
1、深入了解商业业务，挖掘业务问题和痛点，通过商业分析为公司运营决策、产品规划、运营规划提供数据支持;
2、负责建立以客户为中心的数据体系，分析客户行为特征，提供相应的运营及CRM建议;
3、以数据为依托制定精准营销模型，对营销进行数据分析和评估，提供数据报表和改善建议，提升营销效果;
4、建立商业反欺诈模型;
5、整合运营数据分析与应用需求，设计运营相关数据产品;
岗位要求：
1、2年以上数据分析、数据挖掘等项目经验，统计学、应用数学、计算机、信息学、经济学等相关专业本科以上学历;
2、熟练掌握数据分析或统计学的基础理论和方法(如分类、聚类、回归、关联规则、神经网络等)，并具备相关项目经验;
3、熟悉数据库技术，熟练运用SQL，能高效的与技术团队进行沟通;
4、具备良好的数据敏感度，能从大量数据提炼核心结果，并用简洁清晰的方式呈现数据分析背后的业务逻辑;
篇7：高级数据分析师岗位的工作内容
职责：
1. 负责数据运营报表开发;
2. 响应业务部门的数据问题和请求，从平台角度给与支撑和指导;
3. 参与数据平台日常运营工作;
4. 参与数据分析和数据需求策划、参与评审并跟进项目落地。
岗位要求：
1、本科及以上学历，计算机、数学、统计学及相关专业;
2、两年以上数据库开发相关工作经验，有互联网行业数据开发经验者优先;
3、熟练掌握SQL，PL/SQL，具备海量数据处理优化能力;
4、工作细致、责任心强，具备较强的学习能力及理解能力;
篇8：高级数据分析师岗位的工作内容
职责：
1、深入了解互联网/电商业务，建立基于业务场景的数据分析需求，解决各类数据分析问题;
2、充分利用各种产品/服务，在遵循业务规则的前提下与客户合作制定出***的数据分析策略;
3、基于数据分析，与客户销售、服务、产品管理以及其他主要相关方开展跨职能协作，助力相关产品/服务取得成功;
4、提供高级分析技术支持，并与内部及外部客户建立成功的长期合作关系;
5、与团队内其他成员共同设计数据分析平台，建立数据分析的流程，规范和方法。
职位要求：
1、本科以上学历，经济学、统计学、计算机等和数据处理高度相关专业，3年及以上互联网公司数据分析工作经验，英语四级或以上水平;
2、具备杰出的定量分析能力，在推动业务拓展方面拥有丰富的经验;
3、具有优秀的商业敏感度和突出的分析能力，能够灵活利用数据，设计分析方案解决复杂的商业问题;
4、擅长与内部及外部合作团队交流沟通，具有优秀的报告讲解及沟通能力，能够独立的分析和解决问题;
5、有数据建模实践经验(3年以上相关工作经验)者优先，熟悉Hive，熟练使用SQL等数据库查询语言;熟练使用至少一门编程语言者优先;
6、具有较强结构化思维、逻辑思维能力，对数据敏感，具备优秀的信息整合和分析能力，能够形成清晰的业务观点和前瞻判断。
篇9：高级数据分析师工作的职责内容
职责：
1、负责构建数据挖掘与数据分析体系，负责海量运营数据的分类汇总和分析研究;
2、负责对数据库信息进行深度挖掘和有效利用，充分实现数据的商业价值，将复杂的的出行问题抽象为数学模型，基于大数据提升用户出行体验，有效支持战略决策以及有效提升运营数据;
3、负责数据管理团队的建设工作，有效领导数据分析与挖掘团队支持和推动业务发展;
4、协助完成业务关键目标指标制定、目标达成过程管理。
任职资格：
1、数学、统计学,计算机软件相关专业全日制本科及以上学历，至少4年相关工作经验;
2、能熟练操作至少一种数据库，比如MySQL或者MariaDB或者MongoDBr;
3、过往有互联网行业的产品数据分析经验，并有通过数据分析项目大幅提升运营指标的案例优先;
4、对业务变化有敏锐的洞察力;能利用数据对于业务形态与商业模式有深入的理解;
5、数据敏感、善于创新、思维敏捷、精力充沛，沟通能力强，具备较强的团队合作精神并能够承受较大工作压力。
篇10：高级数据分析师工作的职责内容
职责：
1、负责项目的数据需求调研、数据质量治理、数据分析及数据挖掘建模等工作; 建立有效的分析模型，为政府类客户的应用及业务发展提供决策支持;
2、根据政府的实际业务要求，与团队内其他成员共同设计完成数据分析平台，建立数据分析的流程，规范和方法;共同探索用户洞察，综合运用定性、定量的多种研究方法，深刻理解用户，研究用户不断变化的诉求，研究行业同类产品的数据，分析研究用户的喜爱相关性，输出用户需求分析和满足用户需求的方向和方法;
3、对交付部门进行数据需求支持，挖掘分析主题，开展数据分析工作，基于数据分析成果，为管理层和交付部门提供维护策略分析和业务优化建议，持续改进;
4、基于海量数据运行数据分析，制定多维度获取相关数据的策略;通过对数据和业务的挖掘，持续给出优化、升级方案;完成上级交办的其他工作。
任职要求：
1、大学本科及以上学历;统计学、应用数学、计算机等相关专业;5年以上数据统计分析、数据挖掘、数据算法等相关工作经验;
2、能熟练使用SQL、SPSS、SAS等统计相关软件或工具，会数据建模者优先考虑;擅长数据分析，对数据具有足够的敏感性、对数据分析极为细心，熟悉数据建模知识、数据挖掘理论，掌握数据分析体系方法，统计方法;
3、熟悉数据产品的设计、开发流程，有类似业务分析场景经验，对数据分析思路开阔;
4、熟悉聚类、决策树、回归、朴素贝叶斯算法、SVM、神经网络等算法，有实际的算法开发经验和建模经验优先;精通Excel，掌握Python、R、SAS、SPSS等任一数据分析工具;熟悉SQL脚本编写快速准确进行数据提取和处理，为决策提供数据支撑;有hadoop进行分布式数据处理经验，对hbase、hive操作熟练;熟悉storm或spark流计算开发技术，实际开发过实时数据应用者优先 逻辑思维能力较强，能独立思考和分析问题，善于将业务问题转化为数据挖掘模型;
5、自我驱动，快速学习能力，抗压能力;
6、有政府类用户数据治理分析经验优先，知名互联网公司经验优先，有海量数据分析、处理经验及大数据分析计算平台的开发经优先。
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