
做數(shù)據(jù)分析前我們首先要明確分析目的和內(nèi)容,對于數(shù)據(jù)分析師而言,他們的進(jìn)階需求無外乎是各個企業(yè)對數(shù)據(jù)分析師的職位要求。在前程無憂、中華英才網(wǎng)以及智聯(lián)招聘上,我們隨便搜索下數(shù)據(jù)分析的崗位信息,都能找到大量類似于下面的一些職位要求信息:

別看崗位職責(zé),任職要求這么多,說白了主要就三點要求:1)對相關(guān)業(yè)務(wù)的理解;2)掌握一到二種數(shù)據(jù)分析工具;3)良好的溝通??赡懿煌墓疽驗樾枨蟛煌瑫谝笊嫌悬c小小的不同,而這個不同主要集中在數(shù)據(jù)庫上。了解數(shù)據(jù)分析師的具體需求之前,我們有必要先了解數(shù)據(jù)分析師的職位體系。
數(shù)據(jù)分析師的職位體系

在傳統(tǒng)行業(yè)中,數(shù)據(jù)分析更多存在移動、銀行、超市等行業(yè),在這些行業(yè)中你才會偶爾聽到數(shù)據(jù)分析師這個職位,也許更多是聽到數(shù)據(jù)挖掘工程師、數(shù)據(jù)建模師。在中國也許只在電信的項目中,才會存在真正的意義上的數(shù)據(jù)挖掘。
數(shù)據(jù)行業(yè)從廣義上講可以分為以下幾個職位:
1、數(shù)據(jù)分析師
更注意是對數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)指標(biāo)的解讀,通過對數(shù)據(jù)的分析,來解決商業(yè)問題。主要有以下幾個次層次:
- 業(yè)務(wù)監(jiān)控:診斷當(dāng)前業(yè)務(wù)是否正常?是否存在問題?業(yè)務(wù)發(fā)展是否達(dá)到預(yù)期(KPI)?如果沒有達(dá)到預(yù)期,問主要問題在哪?是什么原因引起的?
- 建立分析體系:這些數(shù)據(jù)分析師已經(jīng)對業(yè)務(wù)有一定的理解,對業(yè)務(wù)也相對比較熟悉,更多幫業(yè)務(wù)方建立一套分析體系,或者更高級是做成數(shù)據(jù)產(chǎn)品。例如:營銷活動。分析師會告訴業(yè)務(wù)方,在活動前你應(yīng)該分析哪些數(shù)據(jù),從而制定恰當(dāng)?shù)臓I銷計劃。在營銷過程中,你應(yīng)該看哪些數(shù)據(jù),從而及時做出營銷活動調(diào)整。在營銷活動,應(yīng)該如何進(jìn)行活動效果評估。
- 行業(yè)未來發(fā)展的趨勢分析:這應(yīng)該是數(shù)據(jù)分析師最高級別,有的公司叫做戰(zhàn)略分析師/商業(yè)分析師。這個層次的數(shù)據(jù)分析師站的更高,在行業(yè)、宏觀的層面進(jìn)行業(yè)務(wù)分析,預(yù)測未來行業(yè)的發(fā)展,競爭對手的業(yè)務(wù)構(gòu)成,幫助公司制定戰(zhàn)略發(fā)展計劃,并及時跟蹤、分析市場動態(tài),從而及時對戰(zhàn)略進(jìn)行不斷優(yōu)化。
主要技能要求:
數(shù)據(jù)庫知識(SQL至少要熟悉)、基本的統(tǒng)計分析知識、EXCEL要相當(dāng)熟悉,對SPSS或SAS有一定的了解,對于與網(wǎng)站相關(guān)的業(yè)務(wù)還可能要求掌握GA等網(wǎng)站分析工具,當(dāng)然PPT也是必備的。
2、數(shù)據(jù)挖掘工程師
更多是通過對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,尋找數(shù)據(jù)的存在模式、或者說規(guī)律,從而通過數(shù)據(jù)挖掘來解決具體問題。數(shù)據(jù)挖掘更多是針對某一個具體的問題,是以解決具體問題為導(dǎo)向的。例如:聚類分析,通過對于會員各種人口統(tǒng)計學(xué)、行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,對會員進(jìn)行分類,對不同的類型的會員建立相應(yīng)的profiling,從而更好的理解會員,知道公司會員是到底如何?高、中、低低價值的會員構(gòu)成,既可以后期各種會員的運(yùn)營提供指導(dǎo),提高活動效率,可以指導(dǎo)公司的營銷,例如廣告的投放策略。以及用于公司各種戰(zhàn)略的制定。
主要技能要求:
- 數(shù)據(jù)庫必須精通。很多時候,你模型的數(shù)據(jù)預(yù)處理,可能完成在數(shù)據(jù)庫里完成,你用到的數(shù)據(jù)庫技巧更高。
- 必須要會成熟的數(shù)據(jù)挖掘工具、數(shù)據(jù)挖掘算法,例如:SPSS/CELEMENTINE、SAS/EM等,當(dāng)然如果你會一、二款開源軟件,并會寫一些程序代碼那是最好的,大公司都喜歡用開源的軟件,例如:R、WEKA。
- 數(shù)據(jù)建模師
這個職位與數(shù)據(jù)挖掘工程師還是有本質(zhì)區(qū)別的。數(shù)據(jù)建模師,更多偏向于中、小數(shù)據(jù)量,而且其使用更多更多是統(tǒng)計學(xué)的方法,而數(shù)據(jù)挖掘中的例如:決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM等在這里是根據(jù)不會涉及的。
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