数据分析师的主要工作有哪些?发展前景如何?需要掌握哪些相关知识
互联网时代的数据分析师的主要工作就是:
1、学会借助技术手段进行高效的数据处理;
2、在数据研究的方法论方面进行创新和突破;
3、准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势;
4、发挥消费者数据分析的职能,支撑公司改善客户服务;
上述工作职责只能说是一个概括吧,并不全面,也不太具有针对性,不同的行业对数据分析师的工作要求不一样;
就发展前景来讲:
当今年代是用数据说话的时代,也是一个依靠数据竞争的时代。目前世界500强企业中,有90%以上都建立了数据分析部门。所以数据分析师的发展前景是相当可观的;
需要掌握的相关知识(简单概括,并不适用所有的行业):
1、基本的市场营销知识;
2、管理学相关知识;
3、数据分析知识(核心);就是数据分析的基本原理与一些有效的数据分析方法;
4、互联网数据分析工具的运用;
5、互联网表达工具的使用;主要是将你分析出来的结果进行一个形象直观的表达,不可或缺噢。
数据都已经开始扮演越来越重要的“角色”。在这种大势之下,数据分析思维已经不只是数据分析师的“专业”了,包括销售、市场、运营、策划、产品等等前端的职位都需要通过数据分析来帮助自己的工作,甚至连后台的财务、法务、人事等也开始需要通过数据分析来提升效率。可以这么说,如果你在企业之中工作,你未来会开始越来越多的和数据打交道,这个时候数据分析已经成为工作的必要条件。
数据分析师职位具有鲜明的时代特点和巨大的需求,在大学本科阶段统计专业积极探索培养大学生的数据分析能力,进而为社会提供合格的数据分析师人才的有效对策,具有重要的研究价值和实践意义。
一、数据分析师培养的意义
(一)数据分析师的培养符合国家战略
为适应世界经济一体化的进程,彻底改变我国“项目数据分析”专业技术人才紧缺的现状,2005 年 4 月,全国第一家数据分析事务所在陕西成立,到目前,我国相继已有北京、陕西、江苏、新疆、甘肃、山东、浙江、上海、黑龙江等 14 个省、市、自治区约 80 家项目数据分析专业机构进入中国市场经济舞台,涉及项目已从最初的分析评估业和金融业,扩展至会计师、投融资机构、政府审批和企业管理等众多领域。随着大数据时代的来临,构建大数据研究平台、整合创新资源、实施“专项计划”等成为各个省市的工作重点之一。
(二)数据分析师的就业前景光明
在被视为“数据元年”的今天,数据分析师以待遇优厚和地位尊崇而闻名国际,曾被Times时代杂志誉为“21世纪最热门五大新兴行业”。今天,国内数据分析行业专业人才每年以千位数非速增长着,同期各行业领域空缺岗位已达近二十万,未来中国对数据分析师的需求更是呈井喷之势。
在数据分析人才培养上,国外已经将数据分析师人才作为国家战略。据统计,目前世界 500 强企业中,有90% 以上建立了数据分析部门。大数据时代对数据分析师的巨大需求也大大刺激了高等院校的培养热情。
二、数据分析师职业素养的培养
通过对各大招聘网站数据分析师、市场调查分析师等职位招聘信息的搜集整理和深入分析,挖掘并归纳出社会用人单位对数据分析师职位的知识技能和道德素质等方面的具体要求如下:
(一)数据分析师的职业内涵
数据分析师是指在不同行业中,专门从事数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业或市场研究、评估和预测的专业人员;是以实际数据为依据,对项目现状及远期进行统计、分析、预测并转化为决策信息的专业人才。数据分析师可以通过掌握的大量行业数据,运用科学的计算工具,将经济学原理与数学模型结合,进行科学合理的定量分析,数据分析师可以预测企业未来的收益及风险,为企业经营决策提供科学量化分析的依据。
目前数据分析师的认证主要有 2个:一是注册数据分析师(CDA),由CDA注册数据分析师协会Certified Data Analyst Institute)在顺应大数据、云计算的潮流下发起成立的职业简称;二是项目数据分析师(CPDA),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,证书是申请成立项目数据分析事务所的必备条件之一。
(二)数据分析师的知识要求
掌握多元统计分析、应用回归分析、时间序列分析、计量经济学、经济预测研究等统计建模方法,了解本行业统计方法的新进展;掌握 SQL/oracle 等数据库的数据整理、查询、提取等方法;熟练使用相关的统计软件,准确解读软件的运行结果;了解相关行业的业务知识和数据构成。
(三)数据分析师的能力要求
对信息、数据敏感,具备较强的文字功底,能独立撰写研究报告;能熟练使用 SPSS/SAS/Eviews 等统计分析软件,具备数据分析或数据挖掘的综合能力;掌握数据库体系结构及数据架构,具备 Excel/SQL 或 Access 的查询语句运用技能与知识,有良好的数据处理、建立统计模型能力。
(四)数据分析师的岗位职责
承担行业、企业有关信息、数据的调查、搜集、整理、分析研究和发布工作;参与专项研究、课题和调研咨询项目,撰写行业分析文章和研究报告;对大数据进行深入挖掘,建立相关模型进行预测、分析,找出相关的联系,揭示内在规律,为行业、企业决策提供依据。
三、数据分析师的培养方案
培养方案是高等教育办学思想和办学理念的集中体现,为突出数据分析的培养特色,统计专业应在深入分析数据分析职业需求的前提下,最终制定出符合数据分析师培养要求的课程体系。
(一)培养目标
为学生毕业后能够成为各行业中数据分析领域的专门人才,确定了统计专业学生在本科教育阶段的培养目标:一是具备良好的经济学、管理学和财务管理等基本素养;二是了解相关行业知识、公司业务流程;三是掌握统计学的基本理论与方法,具备熟练使用 SPSS/SAS 等统计分析软件进行数据分析或数据挖掘的综合能力;四是掌握数据库体系结构及数据架构,具备 Excel/SQL 或Access 的查询语句运用技能与知识,有良好的数据处理、建立统计模型能力;五是具备较强的文字功底,能独立撰写数据分析研究报告。
(二)课程体系设立原则
在本科教育阶段,培养数据分析师的课程设置应贯彻“三结合”的原则。
1. 多门学科相结合。数据分析工作是多个学科、多门专业在企业决策中的综合应用,要成为优秀的数据分析师,必须做到多门学科的融会贯通。需熟悉或了解数学、统计学、经济学、金融学、管理学、营销学等学科的相关知识。
2. 理论研究与实践应用相结合。高等学校一般都建有比较成熟的教学实践基地和实习基地,学生在理论学习后,可以到企事业单位或财政、金融、保险等行业进行针对性的实习实践,了解相关行业的业务知识和数据构成,运用所学知识进行数据分析,独立或合作完成数据分析研究报告。
3. 专业教育与技术资格教育相结合。通过学习,学生可获得统计学专业理学学士学位或者经济学学士学位;通过参与社会上的技术资格考试,可获得数据分析、统计师、调查分析师等专业技术资格证书。两者的结合,更有利于学生从封闭校园走向开放社会,增加技能的同时,更好地融入社会、适应社会。
(三)课程体系的基本框架
在整个教学过程中,可以将每个学期分为长、短两个小学期,短学期内设置一些与就业岗位相关的、以技能培养为目标的短期集中实践教学环节,主要是岗位实训课程。长学期课程分为4个系列:基础课程、方向课程、综合实践课程、职业拓展课程。通过整合相关知识,优化课程结构,强化实践技能,突出岗位技能实训等手段构建课程体系,以达到培养学生具有数据分析师的基本技能和素养的目的。
四、数据分析师培养过程中的策略
(一)教学内容整合策略
在课程体系和课程设置的总体构建下,按照课程模块化的思路,重新梳理课程教学内容、教学进度和深度,剔除陈旧、重复的内容,加强理论联系实际内容,增添培养综合运用能力内容,实现教学内容的整合优化。例如,《应用回归分析》与《计量经济学》的内容多有重复,可以将《应用回归分析》并入《计量经济学》;又如,《描述统计学》《数理统计》《计量经济学》和《统计预测与决策》等课程有部分重复内容,必须在对知识的审慎梳理基础上,整合相应的教学内容,重新制定教学文件。
(二)实验环节设置策略
找准专业知识方法与实际问题的结合点,并分析研究当前的热点和难点问题,充实和丰富实践教学内容,编写具有应用背景、切实达到锻炼效果的实验指导书和指导材料,以明确实验的具体环节、目的与要求。每个实验项目应包含实验性质、实验目的、实验要求、实验内容、实验步骤和结果分析等部分。所有课程的实验内容由浅入深,循序渐进,实现实践教学规范化。
(三)软件教学安排策略
为使学生充分掌握相关的统计软件,熟练使用恰当的软件从事数据的整理、分析,将统计软件的教学分为三个层次:一是单独开设 SPSS、SQL Server 数据库课程;二是课堂内开设Lingo、Eviews、SAS 等软件实验;三是短学期和综合训练开设 Latex、R 等软件课程,实现软件教学层次化。
(四)实践课程操作策略
为了强化学生的实践能力和就业竞争力,在短学期实践开设职场礼仪与沟通实、PPT 制作、统计模型、实训统计调查方法与实务、办公自动化实训等项目;各学期综合训练分别开设统计流程与分析写作、会计实践软件、统计分析案例等项目,实现综合实践职业化。
(五)拓展课程设计策略
聘任有丰富实践经验的统计师、调查分析师和企业家为兼职教授或校外导师,强化校外实践;结合第二课堂,开展与专业教学相结合的、丰富多样的课外活动;同时利用大学生统计建模大赛、大学生市场调查分析大赛、大学生数学建模竞赛等学科竞赛锻炼学生综合能力,实现职业拓展多样化。
五、数据分析师培养的保障措施
(一)整合各种教育资源,提高教学效率
没有经费的保证,数据分析师的培养只能纸上谈兵。所以,学校、二级学院应设立加大资金投入,从软硬件两方面大力支持,保证经费落到实处。利用学校现有资源 , 筹建开放实验室与实习基地,创造培养数据分析师的良好环境。
数据分析师培养必须实行产学结合,坚持开门办学,与企业联合培养的方式。创立高校与行业企业联合培养人才的新机制,改变目前高校人才培养和行业企业需求脱节的现象。通过联合办学、共建等方式利用社会资源设立实习、实验基地。
(二)建立导师制,强化教师的指导作用
为提高学生数据分析的水平,进入大二后 , 二级学院应推行本科“导师制”;到了大三 , 已经具备了一定的科研能力的本科生可以在导师的指导下参加各种与数据分析有关的专业竞赛和创新实践活动,亲身体验数据分析活动的整个过程 , 提高数据分析的基本技能与创新意识;在导师的全程参与和指导下,完成大四阶段的校内综合实训、校外毕业实习和毕业论文的撰写工作,使实践锻炼全程得到有效监控,保证教学质量。
(三)充分利用各级社团组织,
开展第二课堂的活动第二课堂是课堂教学的延伸和补充。在各级社团组织的规划和部署下,加大人力、物力的投入,将第二课堂与第一课堂进行系统性、综合性考虑与设计,实施规范化管理与组织运作,制订好一系列的活动方案,为培养数据分析师通过更多的锻炼途径和方式。
(四)改革评价机制,激发学生的学习兴趣
评价是引导师生的指挥棒,大多数学生和教师总会在现行的评价体系引导下来寻求“佳绩”。要培养出未来的数据分析师,必须增强学生的学习主动性,提高学生的实践能力。通过各种活动、各种途径加强对学生能力的培养,必须要靠科学的评价体系来衡量。为此,建立“N+2”过程考核评价体系 , 对学生能力培养、训练的全过程进行跟踪调查,通过测试、信息反馈的结果来反映教育、培训的效果和评价学生创造力的变化。
总之,项目数据分析(师)事务所在国内正迅速增长,并为政府、金融机构、企业的决策提供着日益重要的参考信息,具有良好的成长和发展空间。如何在信息海洋中找到有效的信息,如何通过有效的数据来科学决策变得尤为重要,因此数据分析师的前景必定辉煌。
数据分析师的工作就是为你所在的单位或企业做相关的数据分析工作。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。
发展前景:
越来越多的政府机关、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项目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。
需要掌握的知识:
最基本的就是统计学的知识,会运用各种分析方法论、分析技巧、掌握基本的数据分析思维 ,
会使用相关的工具软件,如:excel,SPSS
懂得所从事的行业、专业知识:比如,战略管理、营销管理、等等
数据分析师作为一个越来越炙手可热的行业,主要职责包括: 1、负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等,通过对用户的行为进行分析了解用户的需求; 2、参与业务部门临时数据分析需求的调研、分析及实现;
数据都已经开始扮演越来越重要的“角色”。在这种大势之下,数据分析思维已经不只是数据分析师的“专业”了,包括销售、市场、运营、策划、产品等等前端的职位都需要通过数据分析来帮助自己的工作,甚至连后台的财务、法务、人事等也开始需要通过数据分析来提升效率。可以这么说,如果你在企业之中工作,你未来会开始越来越多的和数据打交道,这个时候数据分析已经成为工作的必要条件。
数据专员是做什么的
都依赖于数据分析师对业务本身的理解对于初级数据分析师,主要工作是提取数据和做一些简单图表,以及少量的洞察结论,拥有对业务的基本。数据分析专员就是数据分析员关于数据分析员数据分析员是根据数据分析方案进行数据分析的人员,能进行较高级的数据统计分析,负责公司录入人员的管理和业绩考核,以及对编码人员...
大数据分析师这个职业怎么样?
CDA数据分析师 向TA提问 关注 展开全部 数据分析师分布在不同行业中,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。数据分析师需要敏锐的数字洞察力,因此,统计、会计、保险、工程经济、金融、数学、计算机等专业的同学对这个行业有明显优势。主要工作领域及岗位如下:1、从事投资项目审核审...
cda数据分析师是什么?
岗位去向:数据分析师、(数据)产品运营经理、(数字)营销经理、风控建模分析师、量化策略分析师、数据治理(质量)等 CDA Level III:面向范围:企业数字化发展中必备的高级数据分析方法与技术。1. 业务岗与技术岗从事数据分析、数据挖掘、机器学习等技术在职提升者。2. 从事算法科学、深度学习等工作的...
大数据能在酒店找什么工作?
工作内容 酒店数据分析师主要负责收集、整理和分析酒店的各种数据,包括客房预订数据、餐饮数据、客户评价数据等。他们需要使用各种数据分析工具和方法,对数据进行挖掘和分析,发现数据中隐藏的规律和趋势,并提供决策支持和改进意见。技能要求 酒店数据分析师需要具备一定的数据分析能力和相关工具的使用经验,如...
如何自学成为数据分析师
数据分析师的基本工作流程:1.定义问题 确定需要的问题,以及想得出的结论。需要考虑的选项有很多,要根据所在业务去判断。常见的有:变化趋势、用户画像、影响因素、历史数据等。2.数据获取 数据获取的方式有很多种:一是直接从企业数据库调取,需要SQL技能去完成数据提取等的数据库管理工作。二是获取公开...
与大数据相关的工作职位有哪些
说个大概吧 大数据开发工程师:负责公司大数据平台的开发和维护,负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等;数据分析师:进行数据搜集、整理、分析,针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见;数据挖掘工程师:商业智能,用户体验分析,预测流失用户等;需要过硬的数学和统计学功底...
四大 工作什么
一、金融行业 金融行业是四大行业之一,涵盖了银行、证券、保险、基金等多个领域。在这个行业中,从业人员的工作涉及资金管理、投资分析、风险评估等。例如,银行职员负责存款、贷款、理财产品的销售和客户服务;证券分析师则专注于股票、债券等证券的研究和推荐。二、IT行业 IT行业即信息技术行业,是当代...
量化分析师还是大数据分析师好
量化分析和大数据分析,都属于CDA——数据分析师,只是具体工作内容不同。数据分析师前景主要是两大类 工程类:从事数据开发、算法、挖掘等技能要求较强的岗位 业务类:偏数据运营,对于业务逻辑和需求有很强要求,对于常见的数据采集工具和分析报告能力有硬性要求。数据分析师最好考一个职业认证来支撑下。...
大数据分析师工资收入多少
中级大数据分析师,主要职责为:数据挖掘,模型开发,优化监控,出解决方案,薪资在12000-18000。高级大数据分析师:除了中级大数据分析师日常工作之外,还需要为运营及公司发展方向提供决策意见。 薪资在20000-30000。据某招聘网站统计的信息显示,数据分析的市场平均薪资是在11637元,而北上广地区的平均薪资...
大数据时代下新生了哪些新的职业?例如,数据分析师还有数据挖掘,还有...
想要了解更多有关数据挖掘的信息,可以了解一下CDA数据分析师的课程。CDA即“CDA 数据分析师”,是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下,面向全行业的专业权威国际资格认证, 旨在提升全民数字技能,助力企业数字化转型,推动行业数字化发展。CDA 认证已得到越来越多企业的认可与引进,成为企业的人才评价...
才解巴利: 以下是部分互联网公司数据分析师的工作职责与内容:1. 找到如何通过数据衡量产品(measure)2. 找到如何可以驱动产品的指标3. 跟产品经理、工程师等合作寻找改进产品的机会4. 帮助产品做决策5. 产品数据追踪6. 寻找新的领域7. 给团队设定目标8. 长期投入9. 带新人和面试的能力10. 提供数据支持
临潭县19147643287: 咨询行业数据分析师是干什么的 - ?
才解巴利: 数据分析师职位描述: 1.负责数据分析、报告撰写,为客户或内部进行报告陈述; 2.针对策划产品建立研究模型及标准化分析模板; 3.设计调查问卷,全程跟踪调查过程.要求: 1.有比较充裕的时间; 2.具有电信行业从业经验或具有同类咨询公司优先; 3.掌握情报分析、数据分析、产业分析方法,熟练应用分析工具; 4.较强的文字功底和分析能力,能够独立开展数据分析和建立分析模型; 5.有行业研究报告开发.撰写经验,熟悉撰写方法 6.热爱咨询行业,再学习的能力,严谨负责的工作态度; 7.本科及以上学历,电信/IT.MBA方向专业优先.
临潭县19147643287: 数据分析师是从事哪些数据工作的 - ?
才解巴利: 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 越来越多的政府机关、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...
临潭县19147643287: 有没有人知道数据分析员是做什么工作? - ?
才解巴利: 这个职位要分很多种行业的,会受到行业的知识限制,有些行业还不错,有些行业就一般.总的说来,还是比较不错的了岗位职责: 1、对货品数据进行统计、汇总、整理; 2、分析汇总的数据,并编写分析报告; 3、有零售行业经验者优先;
临潭县19147643287: 数据分析主要能什么什么工作? - ?
才解巴利: 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、评估和预测的专门的人员.但不同行业的需求情况也存在区别,我同学有从事这行业的,他们参加的CDA数据分析师课程,目前CDA已与国内多所高校进行了战略合作,搭建大数据实验室与共建专业.
临潭县19147643287: 为什么要做数据分析师:职业规划很重要 - ?
才解巴利: 关于数据分析师的职业发展:1、数据分析师通常分两类,分工不同,但各有优势.一类是在专门的挖掘团队里面从事数据挖掘和分析工作的.如果你能在这类专业团队学习成长,那是幸运的,但进入这类团队的门槛较高,需要扎实的数据挖掘...
临潭县19147643287: 资深数据分析师是做什么的 - ?
才解巴利: 统计专业(有统计理论)、计算机专业专业(会编程序实现).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.
临潭县19147643287: 数据分析专业怎么样??
才解巴利: 数据分析专业前景很广阔的.随着大数据技术在各行各业应用的越来越广,数据驱动智能产品和精细化运营已经成为企业经营的制胜法宝,相应地,数据分析师这个岗位也越来越受到关注,越来越多的小伙伴也转行做数据分析,因为大家不仅看...
临潭县19147643287: Amazon亚马逊数据分析师都是怎样工作的 - ?
才解巴利: 1)数据的质量.分为数据的标准和数据的准确.数据中的杂音要尽量地排除掉.为了数据的质量,大量人肉的工作少不了. 2)数据的业务场景.我们不可能做所有场景下的来,所以,业务场景和产品形态很重要,我个人感觉业务场景越窄越好. 3)数据的分析结果,要让人能看得懂,知道接下来要干什么,而不是为了数据而数据. 搞数据挖掘的人很多,但成功的案例却不多(相比起大量的尝试来说),就目前而言,我似乎觉得目前的数据挖掘的技术是一种过渡技术,还在摸索阶段.另外,好些数据挖掘的团队搞得业务不业务,技术不技术的,为其中的技术人员感到惋惜……
临潭县19147643287: 统计学的大数据分析师的前景如何? ?
才解巴利: 大数据时代,还是非常不错的.统计学的大数据分析师的主要工作方向和要求:通过经验的累积容易对数据以及数据指标等进行解读.通过数据的分析来解决商业问题.例如业务监控,建立分析体系,做成数据产品.能够为企业的发展做出数据分析后的评估,并且为行业未来发展的趋势进行分析.