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数据分析师在企业如何工作?

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点击次数:200 更新时间:2020年09月26日06:09:58 打印此页 关闭

这个问题可以理解为数据分析师是如何为企业提供有效解决方案的。

对于数据分析师来说。所有公司都有数据。他们需要找到一种方法,利用它来分析解决方案,让数据分析提高价值。

这是一个非常复杂和耗时的过程。这涉及到很多高技术知识。这些公司提供的是一套处理数据摄取、清理、建模和显示的工具。有些人什么都做,有些人只做一部分,这取决于他们想要探索的细分市场。

这意味着他们确实专攻不同的事情大致分三种,例如:

第一种是会一些基本的Excel,会进行简单的数据处理,数据整理,这类在各个行业都有,比如我曾经待过的互联网广告公司,头衔是数据分析师,但是做的都是一些报表制作,数据处理的工作,最复杂的也就是去从数据里找一些关系出来。这类工作需要和其它技能相结合才有发挥空间。前景可以做行业数据分析,算是一个历史比较久的行业。

第二种就是简单的编程和SQL,这些基本上互联网公司都需要,因为互联网的追踪反馈系统很重要,数据分析师在这里扮演的角色就是一个技术--->管理层之间的角色,略懂技术,但是也可以大概通过数据得出一点儿结论,给决策层做决策做出有价值的建议。这种应算是目前的主流,前景不错。

第三种就是会机器学习,不仅有获取,处理数据的本领,而且可以使用复杂的模型,得出专业的结论,讲真,这种人现在非常稀缺,因为人工智能的大热,现在这方面的人都是可遇不可求的,但是有一点儿需要搞清楚,人工智能和数据分析师是两个概念,只是使用的工具有交叉,数据分析师一般不会用特别复杂的算法,反而讲究的是快速使用模型并反馈。

数据分析师对企业来说确实是非常重要的,尤其是互联网企业,因此无论你是想做行业数据分析,或者是搞搞机器学习,前景都是很好的,起码在大城市,不用担心就业问题。

他们的费用是根据“专业”而定的。例如,针对特定问题的工具通常在整个组织中都有用,因此它们的成本是基于用户的。市场数据分析公司倾向于根据客户的收入和成本结构调整成本结构。移动分析就是一个很好的例子,它的成本通常是基于其客户的月活跃用户数量,因为他们的客户也是基于每个用户来衡量盈利的。

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