学生数据分析师主题(通用16篇)

时间:2024-11-18 作者:温柔雨

范文范本是一个很好的学习资源,可以激发我们的创作灵感和想象力。接下来,小编为大家推荐几篇经典的范文范本,供参考和借鉴。

学生数据分析师主题(通用16篇)篇一

3、跟进产品的分析需求,撰写业务分析报告,结合数据趋势提出产品阶段性优化建议;。

5、不断创新和改善已有的'异常数据监控方式,为产品运营提供可靠的数据支持;。

6、定期编制统计报表及分析简报。

8、为公司其他部门或项目提供数据挖掘支持,负责从数据的角度给出决策建议。

1、统计学、市场营销、数学、统计、计算机等相关专业大专以上学历;。

2、2年以上数据分析相关工作经验,对数据敏感,能从数据中发现问题、解决问题;。

3、熟悉公司产品及相关产品的市场行情,熟悉行业内各类数据分析指标;。

5、工作认真负责,具备良好的团队合作精神。

6、熟练使用excel、ppt等常用数据整理工具和图表制作工具。

7、熟悉erp(u9)、oa、mes管理系统,能快速有效提取需求数据。

学生数据分析师主题(通用16篇)篇二

数据分析师需要使用数据库技术和统计分析软件,对企业内外部的业务数据进行处理、清洗和分析。以下是本站小编整理的数据分析师岗位的职责。

职责:

1.每日统计退货商品明细,周报退货分析至上级,后期跟进采购部处理进程以及结果;。

3.周报供应链健康情况:资金占比分布,库存状态,供应商风险;。

5.日跟踪订单入库付款情况,将情况日报至上级;。

7.协助上级进行财务审核等工作。

任职要求:

2、有独立进行数据分析项目,特别是电商行业数据分析的优先考虑;。

3、具有较强的数据分析能力和严密的逻辑思维,擅于通过数据分析发现业务规律;。

5、具备较强的沟通能力以及工作主动性,能协调带动团队共同努力;。

6、熟悉java或其他编程优先考虑。

职责:

2、协助销售部制定年度、季度、月度地区性销售目标,并追踪销售目标完成进度;。

3、各类业务数据分析汇总、趋势分析,为流程改善和业务发展提供数据支持;。

4、监督、推动部门各项工作的执行;。

任职资格:

1、本科及以上学历,具有金融、经济管理类专业优先;。

2、2年以上战略研究相关工作经验,具备战略规划、业务规划、分析研究经验者优先。

4、对数据敏感,擅长数据分析,能擅写运营分析报告;。

5、具备大型集团或企业战略运营管理相关工作经验者优先。

职责:

1.负责统计公司每天的数据报表,协助其他分公司完成需要的数据报表。

2.对项目及相关数据进行分析、挖掘,制作数据报表。

任职要求:

1.大专及以上学历,有英语基础的优先考虑。

2.年龄29岁以下,无专业和经验限制。

3.工作细心、耐心,具有出色的逻辑能力和对数据的敏感度,思维严谨。

4、熟悉office软件的常用功能,尤其熟练运用excel图表及数据处理。

5、有较强的理解能力、沟通能力及语言表达能力。

职责。

1.定义业务人员行程数据标准,数据指标以及使用规则。

2.收集和管理业务人员日常行程数据,整理成报表。

3.分析业务人员行程,总结其中的问题,提出业务人员行程改进方法。

4.统计业务人员业绩、单量等相关数据,综合业务人员日常行程,提出优化方法。

5.领导交代的其他事项。

任职要求:

2.熟练使用excel各种统计分析公式。

3.责任心强,对工作认真。

学生数据分析师主题(通用16篇)篇三

职责:

2、参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估;。

4、通过数据分析支持产品改进及新模式的探索;。

5、负责通过海量数据的挖掘和分析,给用户提供分析报告;。

任职要求。

1、统计学、应用数学、计算机等相关专业,本科及以上学历;。

2、熟练掌握多种统计和挖掘方法,熟练使用spss、sas等相关数据分析软件;。

3、熟练使用oracle、mysql数据库,能够书写复杂的sql语句及存储过程。

4、能够熟练使用主流的数据处理工具kettle等。

5、较强的数据敏感度,逻辑分析能力和文档写作能力;。

6、有责任心,良好的沟通能力和组织管理能力以及心理承受能力,勇于接受挑战;。

7、具有一定的财务、审计分析能力;。

8、有资金分析相关经验优先。

学生数据分析师主题(通用16篇)篇四

6、完善数据评估机制,推动公司的数据化运营。

1、统计学、经济学、计算机相关专业,本科以上学历,5年以上数据经验;

4、有过搭建数据分析体系经历,有独立开展分析研究项目经验;

5、良好的商业嗅觉和数据敏感度,丰富的`数据分析经验,能从海量数据提炼核心结果;

6、具备良好的抗压能力、沟通能力和团队精神。

学生数据分析师主题(通用16篇)篇五

1、数据收集设计:根据项目目标,设计爬取数据的关键词,与爬虫工程师沟通对接数据收集工作。

2、数据处理和清理:对海量业务数据进行处理和分析,清洗文字信息,数据标签。

3、数据分析辅助:配合业务分析团队和算法团队,进行用户标签体系模型搭建,知识图谱建立和维护,项目数据分析辅助。

1、计量经济学、运筹学、信息系统、统计学、计算机软件相关专业,硕士优先;

2、流利的`英语读写能力将是加分项。

4、能够使用mysql,python,excel完成数据查询与清洗;

5、对解决非结构和非标准的数据问题有巨大的热情。

6、了解tableau等统计软件。

7、有强烈的上进心和自我提升的意愿,对大数据和ai技术有饱满的热情。

学生数据分析师主题(通用16篇)篇六

职责:

1.负责公司业务、产品线数据、日常经营数据的整理和分析;。

3.深入理解业务,通过数据分析为业务团队提供数据支持;。

4.负责通过系统后台的数据进行数据较验、抽取、报送、报表查询等技术支撑工作。

任职要求:

1.计算机、数学或统计学专业本科以上学历;。

2、熟悉excel各类函数、对ppt等办公软件有一定的经验;。

3、对数据敏感、有较强的逻辑思维能力和独立专项分析能力;。

4、具有良好的沟通能力,能清晰表达问题内容。

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学生数据分析师主题(通用16篇)篇七

4、研究用户画像、定期进行用户行为数据分析、梳理产品使用的核心场景,提高市场投放和运营策略的收益能力。

1、全日制本科学历及以上,2年以上相关经验;

2、熟悉在线教育行业;有基本数据运营的知识,有互联网平台相关工作经验;

3、有使用易观千帆、七麦数据等第三方数据平台的实战项目经验;

4、有使用神策、微信小程序、growingio等数据分析工具的使用和有埋点经验;

6、能快速掌握业务知识,发现问题,分析问题并提出解决方案;

7、具有良好的沟通能力及抗压能力;有优秀的团队合作意识,善于沟通协调各部门合作。

学生数据分析师主题(通用16篇)篇八

4、推动用户与销售经营生产数据的.融合通过用户指标、跨部门数据合作等不断推进用户数据应用。

1、本科学历,数学、统计学、计算机相关专业;

4、熟悉主流的数据分析方法(回归分析、关联分析、预测分析等)及数据统计模型。

学生数据分析师主题(通用16篇)篇九

2、负责处理客户的现场咨询、环境分析研判指导、数据分析指导、专家会商等需求;。

3、负责区域大气污染成因分析指导及分析报告模板编制;。

4、负责协助重要项目实施的.技术指导和技术支撑工作。

1、大气科学、环境科学、大气物理或气象等相关专业博士,或硕士特别优秀者;。

2、掌握大气污染理论,对污染扩散模型、污染预警、污染溯源等技术有实践经验;。

4、要求创新能力强,善于利用新方法新工具解决新问题;。

5、具有较强的逻辑分析能力和文字表达能力,善于和人交流。

学生数据分析师主题(通用16篇)篇十

职责:

1.定期做公司电商平台店铺的运营数据统计、数据整理并向上级汇报;。

2.借助公司已有的系统软件整理成本,利润等数据;。

5.建立完善的商品数据库,为后期数据统计工作提供支持;。

6.其他上级临时交付的工作任务。

任职要求:

1.大专及以上学历有半年以上统计工作经验;。

3.工作认真积极进取有较强的工作责任感和事业心有强烈的集体认同感和团队合作精神。

学生数据分析师主题(通用16篇)篇十一

在数据分析岗位工作三个月以来,在公司领导的正确领导下,深入学习关于淘宝网店的相关知识,我已经从一个网店的门外汉成长为对网店有一定了解和认知的人。现向公司领导简单汇报一下我三个月以来的工作情况。

一、虚心学习,努力提高网店数据分析方面的专业知识。

作为一个食品专业出身的人,刚进公司时,对网店方面的专业知识及网店运营几乎一无所知,曾经努力学习掌握的数据分析技能在这里根本就用不到,我也曾怀疑过自己的选择,怀疑自己对踏出校门的第一份工作的选择是不是冲动的。但是,公司为我提供了宽松的学习环境和专业的指导,在不断的学习过程中,我慢慢喜欢上自己所选择的行业和工作。一方面,虚心学习每一个与网店相关的数据名词,提高自己在数据分析和处理方面的能力,坚定做好本职工作的信心和决心。另一方面,向周围的同同事学习业务知识和工作方法,取人之长,补己之短,加深了与同事之间的感情。

二、踏实工作,努力完成领导交办的各项工作任务。

三个月来,在领导和同事们的支持和配合下,自己主要做了一下几方面的工作:

1。汇总公司的产品信息日报表,并完成信息日报表的每日更新,为产品追单提供可靠依据。

2。协同仓库工作人员盘点库存,汇总库存报表,每天不定时清查入库货品,为各部门的同事提供最可靠的库存数据。

3。完成店铺经营月报表、店铺经营日报表。

4。完成每日客服接待顾客量的统计、客服工作效果及工作转化率的查询。

5。每日两次对店铺里出售的宝贝进行逐个排查,保证每款宝贝的架上数的及时更新,防止出售中的宝贝无故下架。

6。配合领导和其他岗位的同事做好各种数据的查询、统计、分析、汇总等工作。做好数据的核实和上报工作,并确保数据的准确性和及时性。

7。完成领导交代的其它各项工作,认真对待、及时办理、不拖延、不误事、不敷衍,尽量做到让领导放心和满意。

三、存在的不足及今后努力的方向。

三个月来,在公司领导和同事们的指导和配合下,自己虽然做了一些力所能及的工作,但还存在很多的不足,主要是阅历浅,经验少,有时遇到相对棘手的问题考虑欠周密,视角不够灵活,缺乏应变能力;理论和专业知识不够丰富,导致工作有时处于被动等等。另外,由于语言不通的问题,在与周围的同事沟通时,存在一定的障碍。

针对以上不足,在今后的工作中,自己要加强学习、深入实践、继续坚持正直、谦虚、朴实的工作作风,摆正自己的位置,尊重领导,团结同事,把网店的数据分析工作做细做好。

四、对公司人员状况及员工工作状态的分析。

1。对公司人员状况的分析。

要想管好一个企业,首先要管好这个企业的人,要想管好一个企业的人,首先要对这个企业人员的基本情况有个比较全面的、细致的、科学的正确的了解。

目前公司成员大部分为90后,是一个年轻化的团队。他们大部分在长辈们的宠爱中长大,心理素质不怎么成熟,没有自信心,没有目标,责任心不强,不怎么能吃苦,心理承受能力较弱,不爱学习,不明白工作的真正意义。不过也有一部分比较懂事,做事比较踏实、勤奋、性格也比较好。

因此,我们在招聘的时候,要招那些肯学习、善于学习、领悟力学习力强的人。不过,这部分人一般都比较现实,对待遇、公正公平、发展空间比较看重。

其实,我们要想打造一流的企业,培养一流的员工,一流的管理人员并不是难事。最重要的是要有一颗真正的,持之以恒的做事业的心。

2。对员工工作状态的分析。

目前,部分岗位存在分工不明确的现象,出现问题时,同事之前相互推诿,不愿意承担责任,这也是部分员工责任心不强的最直接反映。部分员工没有团队合作意识,这就可能导致工作在某个环节衔接不上,进而有可能出现重大问题。

因此,明确分工和加强员工的团队合作意识也是公司目前需要解决的问题。

五、对公司企业文化的分析。

企业文化,对我本人来讲,是一个管理学里面比较专业的词,我怕自己讲不好它。但我却可以深刻的体会到,这个无形的东西就在我的周围,在我们的骨髓里。因为我觉得它重要,所以,还是想讲它,而且觉得非讲不可。

在我所走到的企业里,旺旺集团的企业文化给我留下的印象最深。他们有自己明确的经营理念、经营目标、公司训、公司口号、企业标识、公司社歌和独立的传媒机构。他们的企业文化具有很强的感染力和凝聚力。但是,很长一段时间以来,我们的公司一直处在“黎明前的黑暗”之中,为什么公司领导的那种不到山顶不罢休的气势、决心和信心,并没有感染所有的员工,那种不到山顶不罢休的气势、决心和信心并没有很好的变成我们的企业文化。没有被突出出来,没有在公司发展的日日夜夜中,张扬的体现给我们企业所有的员工们看。甚至是没有被人感觉到。

所以,加强健康向上的企业文化的建设工作,也就成为一种必要。十分的必要。也该引起足够的重视。把目前创业阶段的决心和信心力量、企业和员工相互之间的理解、信任、支持和默契融入到我们的企业文化中去。从而感染和吸引更多的优秀人才到我们中来,共同开创我们企业的未来。

准确的统计信息是公司领导正确决策的基础,没有准确的统计数据,就无法准确反映公司经济运行情况及存在的问题,也就无法对经济形势做出正确的判断和决策,不能按照统计部门的要求保质保量按时报送。近年来,公司领导高度重视统计工作,配备得当人员,相关部门配合顺畅有序,公司的统计工作水平得到了显著提高。统计工作总结如下:

(一)公司在统计体制改革、人员力量配备、经费保障等方面采取了很多措施,增加了统计工作人员,健全完善了统计工作体系,进一步夯实了统计基础建设,确保统计数据源头的工作质量。指定公司领导主抓统计工作,制定了《财务信息采集使用管理暂行办法》、《财务报告编制管理办法》等与统计工作有关的规章制度,为做好统计工作保驾护航。

(二)扎实做好统计基层基础工作。围绕“人员专职化、台账规范化、管理制度化、调查法制化、手段现代化、经费有保障”的“五化一有”目标,夯实统计基础工作。各统计部门均具备独立的办公场所,同时配备了优良的微机、打印机、办公桌椅等,确保统计工作的顺利进行。逐步完善统计工作考核制度和岗位责任制度,理顺了原始记录和统计台帐、统计报表信息使用、数据审核等流程;建立了统计资料归档及保密措施。

(三)按时完成统计工作。公司严格执行国家统计报表制度,统计人员认真学习《统计法》和统计报表有关的规章制度,虚心向统计局有关领导专家学习,积极采用科学的统计方法,系统地调查研究,对待每一个统计数字和统计调查分析,严肃认真,确保统计数据的质量,及时收集、掌握重要经济指标,通过静态和动态、纵向和横向的比较分析,充分反映公司的经济运行态势,提高统计分析的水平,为促进公司经营管理目标的实现和公司领导经营决策、经济发展提供了科学依据。

(四)公司领导严格要求提高统计数据的准确性。统计数据质量是统计工作的核心所在,公司坚持实事求是,弘扬求真务实精神,努力提高各部门的数据质量,规范基础工作,确保源头数据真实有效。统计报表有关数据直接从公司原始记录、统计台账、会计报表中取得,报表数据和有关记录项目能够保持一致,保证统计报表资料的真实完整。

(五)公司重视统计资料管理工作,报表档案管理科学化。公司按照统计信息化的要求,运用计算机处理企业统计数据的采集、汇总、分析和上报工作。每年结合企业的现实情况,完善各项档案管理制度,制定档案管理考核规定,统计台账分门别类地进行登记、整理,年终汇总表册存档,坚持从严规范、从细抓起,狠抓档案的归档率、完整率、准确率,加大考核力度。在档案资料的接收、借阅复制工作中,严格遵守档案的保密制度、交接制度和借阅利用制度,认真做好收存、借阅登记。

一。团队的合作是完成工作的前提。做一份能令领导满意的数据表格不单单是自己一个人闭门造车所能造出来的,需要合理的意见和适当的帮助,自己的制表思路是要在前人的启发下才能发挥出色。

二。精准的数据需要懂得数据的理念和要求,数据的运用。做数据表格是给人一种一目了然的清晰感,怎样把公司的数据信息及时传达公司领导、客户及客户主任尤为重要。准确的数据表格是给领导和客户的第一印象,是直接影响整份表格的进度。信息是及时、全面反映整个企业的精神面貌和工作动态,这就要求及时,迅速,对各部门上报的信息进行整理、加工,对发生的大事对各部门进行催报,使信息管理工作更加规范到位。

三。善于总结,懂得吸取经验。经验是在实际工作在中得到的,把握了经验工作自然就是事半功倍。刚开始做数据表格时,只知道一味的按部就班,缺少灵活性,表格表达不清晰。后来经过不断的摸索,领悟到表格有很多功能是值得我们去参谋的,运用vlookup,sumif等常用公式,让自己变得灵活而具有战斗力。表达最美的效果,这种感觉是要在长期的工作经验中积累起来的。

四。善于沟通,避免出错。做数据表格是在第一份原始资料的基础上做出来的,第一份原始资料就是小马做的数据报表,做数据时遇到什么不明白的需请教,因此信息传递是很重要的,我们要保持信息的畅通性就必须善于沟通,否则出现差错,前功尽弃。所以,一边工作一边总结经验是百利而无一害的。

五。做数据表格要讲究效率和准确。数据的作用是给他人能够更快的看清楚所表达的数据内容,还有重要的是数据准确性及美观,给人一种赏心悦目,心旷神怡的舒服感,具有挑战性的是有一种感觉,就是一眼就分辨得出哪里好,哪里需要改进,哪里需要取。

感想:

一:数据部是实现自己理想和展现自己技能的平台。能把自己所学知识运用出来是一件值得庆幸的事,安分守己,把自己的工作出色完成对公司是一种责任,对自己是一种交代。

二。认识了很多新同事,交流广泛,知识面丰富了。新的环境必然有新的事物,接收新的事物必然有新的认识,新的认识必然有新的数据理念思想,对自己的专业知识和认识更上一层楼。

三。去旧迎新,迎接新的挑战,自我提升,给自己定下目标。20xx年是奋斗的一年,一年可以实现很多事情,可以改变很多事情,是选择继续奋斗还是碌碌无为,关键在于自己的行动。只有行动万事皆成事实,所以我给自己定下了三个目标:

1。全面提升自己,工作能独当一面。这样就能提高工作效率,不会延误工作进度。

2、数据能精确化,提高效率。

3。保持一颗上进心,永不熄灭。

最后,祝愿大家新春如意,事业有成,开开心心过一个好年。

学生数据分析师主题(通用16篇)篇十二

职责:

2、针对运营环节中的问题、薄弱环节和漏洞,做详细分析报告以及优化方案的推进执行;。

4、数据驱动运营,通过业务数据分析得到有价值的信息,为公司运营决策、产品方向、运营策略提供数据支持。

任职要求:

2、三年(含)以上数据分析或运营管理的相关工作经验;。

6、熟悉报表工具,并可以熟练设计并开发报表;。

7、具有互联网业务行业项目经验的相关经验者优先考虑,有用户行为数据分析经验者、团队管理或新人指导经验者优先。

学生数据分析师主题(通用16篇)篇十三

职责:

4.监控、分析用户运营数据,根据运营数据提出产品构想、策略及计划;。

5.负责挖掘并分析行业的现状及需求,负责研究市场竞争对手的产品,进行分析对比,提供产品策略和运营建议。

岗位要求:

1、本科及以上学历,专业不限;3年以上工作经验;了解互联网电视业务,能够为运营工作提升设置合理的评估指标。

5、了解对比分析、聚类分析等基础的数据分析方法;。

6、具备成熟、职业化的思维方式,具有团队精神。

学生数据分析师主题(通用16篇)篇十四

数据分析师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,构建业务数据分析体系,帮助确定各项业务数据指标。下面是本站小编整理的数据分析师的职责内容。

职责:

3.对竞争对手网站进行数据采集及分析评估;。

4.熟悉各种推广方式及精通营销规则;’。

5.有较强的组织执行策划能力,精通竞价排名规则。

岗位要求:

1.有较强的需求分析能力、逻辑推理能力、沟通协调能力;。

2.熟悉公司运作,对站外推广有独到的见解。

3.行业信息敏感度强,有媒体资源,懂ps,懂网页代码及软文协作的优先录用。

4.具备良好的职业道德素养。

职责:

2、理解业务的方向和战略,产出有效的数据模型,形成分析报告,提供数据支持;。

3、规划数据分析应用项目,开展并推动项目应用和发展;。

4、负责与技术部的后台产品沟通优化和完善公司的数据分析体系。

任职资格:

1、本科及以上学历,统计学、数学等相关专业,2年以上数据统计分析工作经验;。

3、具备良好的商业直觉和数据敏感度,能够捕获数据价值;。

4、责任心强、诚信敬业、善于沟通,具有良好的团队合作精神;。

5、具有较强的逻辑分析和判断能力。

职责:

1、负责搭建与完善和家网精准用户特征模型,数据营销获客模型;。

3、负责梳理数据产品需求,参与数据产品落地与运营;。

4、搭建全面的、准确的、反映业务特征的业务数据指标体系,及时发现与定位业务问题。

任职要求:

1、三年以上互联网行业数据分析、挖掘与建模经验;。

2、本科以上学历,数理统计、市场营销、广告相关专业;。

3、良好的内外部沟通协调能力,善于团队协作,做事主动积极;。

4、对数据敏感、逻辑思维能力强,有清晰的思路和数据建模方法论;。

6、熟练掌握至少一种脚本语言(python/shell/perl/php等);。

7、有对程序化广告投放策略优化经验的优先;。

8、有内容运营及内容推荐策略经验的优先。

职责:

2、深入研究公司数据源,整理和发掘数据价值,形成数据产品并推动落地;。

3、深入了解互联网金融信贷业务模式,分析客户的基本属性及行为数据;。

4、对贷后资产包进行精细化客户分群、客户画像,撰写深入的客户分析报告,建立与产品、客群、业务环节相适应的细分模型。

岗位要求:

1、本科以上学历,统计学,数学,计算机等相关专业,较好工程能力优先考虑;。

3、熟练使用sql,python进行数据分析和模型开发;。

4、精通多种机器学习算法,并具备良好的模型调优能力;。

5、能够整体搭建数据架构,构建高质量的特征,建立完善的特征体系;。

6、有大型互联网金融公司从业经验。

职责:

4.监控、分析用户运营数据,根据运营数据提出产品构想、策略及计划;。

5.负责挖掘并分析行业的现状及需求,负责研究市场竞争对手的产品,进行分析对比,提供产品策略和运营建议。

岗位要求:

1、本科及以上学历,专业不限;3年以上工作经验;了解互联网电视业务,能够为运营工作提升设置合理的评估指标。

5、了解对比分析、聚类分析等基础的数据分析方法;。

6、具备成熟、职业化的思维方式,具有团队精神。

学生数据分析师主题(通用16篇)篇十五

职责:

6、根据公司业务需求,进行数据分析并提供决策依据;。

7、参与模型涉及算法测试。

岗位要求:

1、数学、统计、计算机、电子、自动化相关专业本科及以上学历,一年工作经验及以上;。

5、具有良好的需求文档、设计文档编写能力。

学生数据分析师主题(通用16篇)篇十六

而数据分析也越来越受到领导层的重视,借助报表告诉用户什么已经发生了,借助olap和可视化工具等分析工具告诉用户为什么发生了,通过dashboard监控告诉用户现在在发生什么,通过预报告诉用户什么可能会发生。数据分析会从海量数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识,找出趋势,为决策层的提供有力依据,为产品或服务发展方向起到积极作用,有力推动企业内部的科学化、信息化管理。

(1)facebook广告与微博、sns等网络社区的用户相联系,通过先进的数据挖掘与分析技术,为广告商提供更为精准定位的服务,该精准广告模式收到广大广告商的热捧,根据市场调研机构emarketer的数据,facebook年营收额超过20亿美元,成为美国最大的在线显示广告提供商。

(2)hitwise发布会上,亚太区负责人john举例说明:亚马逊30%的销售是来自其系统自动的产品推荐,通过客户分类,测试统计,行为建模,投放优化四步,运营客户的行为数据带来竞争优势。

此外,还有好多好多,数据分析,在营销、金融、互联网等方面应用是非常广泛的:比如在营销领域,有数据库营销,精准营销,rfm分析,客户分群,销量预测等等;在金融上预测股价及其波动,套利模型等等;在互联网电子商务上面,百度的精准广告,淘宝的数据魔方等等。类似成功的案例会越来越多,以至于数据分析师也越来越受到重视。

然而,现实却是另一种情况。我们来看一个来自微博上的信息:在美国目前面临14万~19万具有数据分析和管理能力的专业人员,以及150万具有理解和决策能力(基于对海量数据的研究)的管理人员和分析人员的人才短缺。而在中国,受过专业训练并有经验的数据分析人才,未来三年,分析能力人才供需缺口将逐渐放大,高级分析人才难寻。也就是说,数据分析的需求在不断增长,然而合格的为企业做分析决策的数据分析师却寥寥无几。好多人想做数据分析却不知道如何入手,要么不懂得如何清洗数据,直接把数据拿来就用;要么乱套模型,分析的头头是道,其实完全不是那么回事。按俗话说就是:见过猪跑,没吃过猪肉。

为此,我对自己的规划如下:

第一步:掌握基本的`数据分析知识(比如统计,概率,数据挖掘基础理论,运筹学等),掌握基本的数据分析软件(比如,vba,matlab,spss,sql等等),掌握基本的商业经济常识(比如宏微观经济学,营销理论,投资基础知识,战略与风险管理等等)。这些基础知识,在学校里尽量的学习,而且我来到了和君商学院,这样我可以在商业分析、经济分析上面领悟到一些东西,增强我的数据分析能力。

第二步:参与各种实习。研一开始我当时虽然有课,不过很幸运的找到一份一周只需去一两天的兼职,内容是为三星做竞争对手分析,当然分析框架是leader给定了,我只是做整合资料和往ppt里填充的内容的工作,不过通过兼职,我接触到了咨询行业,也向正式员工学习了很多商业分析、思考逻辑之类的东西。之后去西门子,做和vba的事情,虽然做的事情与数据分析无关,不过在公司经常用vba做一些自动化处理工作,为自己的数据分析工具打好了基础。再之后去了易车,在那里兼职了一个多月,参与了大众汽车销量数据短期预测的项目,一个小项目下来,数据分析的方法流程掌握了不少,也了解了企业是如何用一些时间序列模型去参与预测的,如何选取某个拟合曲线作为预测值。现在,我来到新的地方实习,也非常幸运的参加了一个央企的码头堆场优化系统设计,其实也算数据分析的一种吧,通过码头的数据实施调度,通过码头的数据进行决策,最后写成一个可操作的自动化系统。而这个项目,最重要的就是业务流程的把握,我也参与项目最初的需求调研,和制定工作任务说明书sow,体会颇多。

第三步:第一份工作,预计3-5年。我估计会选择咨询公司或者it公司吧,主要是做数据分析这块比较强的公司,比如fico,埃森哲,高沃,瑞尼尔,ibm,ac等等。通过第一份工作去把自己的知识打得扎实些,学会在实际中应用所学,学会数据分析的流程方法,让自己成长起来。

第四步:去自己喜欢的一个行业,深入了解这个行业,并讲数据分析应用到这个行业里。比如我可以去电子商务做数据分析师。我觉得我选择电子商务,是因为未来必将是互联网的时代,电子商务必将取代传统商务,最显著的现象就是传统零售商老大沃尔玛正在受到亚马逊的挑战。此外,电子商务比传统的零售商具有更好的数据收集和管理能力,可以更好的跟踪用户、挖掘潜在用户、挖掘潜在商品。

第五步:未知。我暂时没有想法,不过我希望我是在一直的进步。

能力:

1、一定要懂点战略、才能结合商业;。

2、一定要漂亮的presentation、才能buying;。

3、一定要有globalview、才能打单;。

4、一定要懂业务、才能结合市场;。

5、一定要专几种工具、才能干活;。

6、一定要学好、才能有效率;。

7、一定要有强悍理论基础、才能入门;。

8、一定要努力、才能赚钱;最重要的:

文档为doc格式。

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