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数据分析师的职场生涯（模板17篇）篇一
职责：
1、负责新媒体广告投放效果分析工作;。
2、负责公司会员客户各种属性与行为的分析工作;。
3、负责会员销售中心会员数据的挖掘、分配、与回收工作;。
4、负责电商部各种销售日报、月服的处理;。
5、完成上级领导交办的其他工作。
岗位要求：
1、数学、统计、计算机等相关专业本科以上学历，***有一年以上相关工作经验;。
2、有良好的沟通技巧与语言表达能力;。
3、掌握用其本sql语句的使用，可以用sql进行数据库相关查询;。
4、熟练操作office软件，熟练掌握excel表的大部分统计功能。
数据分析师的职场生涯（模板17篇）篇二
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。
数据分析师的职场生涯（模板17篇）篇三
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。
数据分析师的职场生涯（模板17篇）篇四
数据分析师大多是支撑运营和决策的，但是大多都是提供数据，分析的较少。我说的分析是给出意见的分析。近期，我也在招聘数据分析师，遇到一些问题，来面试的朋友，要么就是工具的使用者，业务非常不熟悉。要么是就是链条太短，只是做网站端和销售端，对供应链、客服等非常不熟悉。
这个题目就是开放的问一个销售问题，看分析师如何给出相关的意见或者建议。当然这不是分析范畴，但是我觉得分析师既然是做运营支撑、甚至决策，那么一些基础的销售理念是应该有的。
题目：100斤苹果怎么卖，可以卖的钱又多，卖的又快?
开题：此题目意在说如何从商品的角度去考虑如何销售的问题，传统的销售方式就是经典的4p理论。渠道，商品，价格，促销。而此问题意在从商品，价格，促销的角度去问面试者问题。
题注：
1. 如果回答者答的问题说的过多，比如说渠道如何做，如果做售后，如何二次营销，范围就扩大了。
2. 如果回答者的回答过于泛，或者理论的东西比较多，或者听着非常正确而不给出解决方案，那不适合一线分析师。
上面两项是减分项。
刀刀的解答：
1、渠道是重要
用户考虑暂且放在渠道里，因为用户必须依赖渠道实现链接。但就此问题来说，有点跑题，问的是卖苹果，用户考虑一般先考虑需求和消费场景，所以不分享渠道的做法。
2、商品自己分堆
最简单，一堆贵，一堆便宜。苹果不分拣。卖个差不多再重分，46开分。
解读：利用价格做出价格歧视的感念，同时告诉消费者4的商品比较好卖，这样一个明确的指向。
3、商品拆分
按好坏分堆，好苹果贵30%。其余的分两堆，一般的常规卖，最差的贵50%，并贴上标签如涩苹果之类。
解读：劣质商品只是品质不好，不是不能卖高价，关键是你要告诉别人这是稀缺的。真实说明商品特征，不要做多，好的商品还是要高价的，稀缺商品要更贵。一般的商品就这样买。但是注意结合第四条。
4、时间因素
一般早上要比晚上贵，水果尽量当天卖完，所以在晚上8点后开始半价卖。
解读：快和多都是必须的，水果隔夜很多都会坏。晚上8点是大家出来遛弯的时候，可以做清仓了。不留呆滞库存是关键，高周转是关键。手里最好留的是钞票，而不是货物。
5、地点
这个本来不想说，还是说一下，火车站和汽车站绝对卖不出去，摊位没有。最重要的是你见过这种地方卖水果的销售有好的么?好地方在地铁口，菜市口，学校门口。
解读：人流多并不代表需求好，菜市场门口绝对比火车站好。为什么，火车站贵这是大家都知道的，再者，谁没事到火车站去买水果啊。菜市场还是做长久生意的地方，学校门口，地铁口大家多观察就知道了。
商品这个东西可以玩的很多。留几句话：
不要卖货源不稳定的某类商品。
坚决下架无法销售占位置的`商品。
主推非标准品。
流行品一定是打折卖的。
via：庖丁的刀(外贸电商分析师。关注外贸电商b2c，国内大型零售电商平台，资深数据分析师)
随着大数据概念的火热，数据科学家这一职位应时而出，那么成为数据科学家要满足什么条件？或许我们可以从国外的数据科学家面试问题中得到一些参考，下面是77个关于数据分析或者数据科学家招聘的时候会常会的几个问题，供各位同行参考。
1、你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。
2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目？你是如何对其结果进行衡量的？
3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则？
4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离？
6、如何设计一个解决抄袭的方案？
7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用？
8、点击流数据应该是实时处理？为什么？哪部分应该实时处理？
11、你是如何处理缺少数据的？你推荐使用什么样的处理技术？
12、你最喜欢的编程语言是什么？为什么？
13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由。
14、sas, r, python, perl语言的区别是？
15、什么是大数据的诅咒？
16、你参与过数据库与数据模型的设计吗？
17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择？你对于商业智能和报表工具有什么想法？
18、你喜欢td数据库的什么特征？
22、什么是哈希表碰撞攻击？怎么避免？发生的频率是多少？
23、如何判别mapreduce过程有好的负载均衡？什么是负载均衡？
26、为什么朴素贝叶斯差？你如何使用朴素贝叶斯来改进爬虫检验算法？
27、你处理过白名单吗？主要的规则？(在欺诈或者爬行检验的情况下)
28、什么是星型模型？什么是查询表？
29、你可以使用excel建立逻辑回归模型吗？如何可以，说明一下建立过程？
33、普通线性回归模型的缺陷是什么？你知道的其它回归模型吗？
34、你认为叶数小于50的决策树是否比大的好？为什么？
35、保险精算是否是统计学的一个分支？如果不是，为何如何？
36、给出一个不符合高斯分布与不符合对数正态分布的数据案例。给出一个分布非常混乱的数案例。
37、为什么说均方误差不是一个衡量模型的好指标？你建议用哪个指标替代？
42、你如何建议一个非参数置信区间？
44、什么是归因分析？如何识别归因与相关系数？举例。
45、如何定义与衡量一个指标的预测能力？
47、如何创建一个关键字分类？
48、什么是僵尸网络？如何进行检测？
50、什么时候自己编号代码比使用数据科学者开发好的软件包更好？
52、什么是概念验证？
53、你主要与什么样的客户共事：内部、外部、销售部门/财务部门/市场部门/it部门的人？有咨询经验吗？与供应商打过交道，包括供应商选择与测试。
54、你熟悉软件生命周期吗？及it项目的生命周期，从收入需求到项目维护？
55、什么是cron任务？
56、你是一个独身的编码人员？还是一个开发人员？或者是一个设计人员？
57、是假阳性好还是假阴性好？
58、你熟悉价格优化、价格弹性、存货管理、竞争智能吗？分别给案例。
59、zillow’s算法是如何工作的？
60、如何检验为了不好的目的还进行的虚假评论或者虚假的fb帐户？
61、你如何创建一个新的匿名数字帐户？
62、你有没有想过自己创业？是什么样的想法？
63、你认为帐号与密码输入的登录框会消失吗？它将会被什么替代？
65、哪位数据科学有你最佩服？从哪开始？
66、你是怎么开始对数据科学感兴趣的？
67、什么是效率曲线？他们的缺陷是什么，你如何克服这些缺陷？
68、什么是推荐引擎？它是如何工作的？
69、什么是精密测试？如何及什么时候模拟可以帮忙我们不使用精密测试？
70、你认为怎么才能成为一个好的数据科学家？
71、你认为数据科学家是一个艺术家还是科学家？
73、给出一些在数据科学中“最佳实践的案例”。
74、什么让一个图形使人产生误解、很难去读懂或者解释？一个有用的图形的特征？
75、你知道使用在统计或者计算科学中的“经验法则”吗？或者在商业分析中。
76、你觉得下一个20年最好的5个预测方法是？
数据分析师的职场生涯（模板17篇）篇五
职责：
1.结合业务需求执行监控体系、分析体系实现的具体计划;。
3.规划数据产品：bi报表自动化;。
4.输出分析结论，有效帮助业务增长、孵化新项目;。
任职要求。
4.熟练掌握sql等相关数据提取工具，熟练操作excel、ppt等工具;。
5.具备良好的抗压能力、沟通能力和团队精神，有独立开展分析研究项目经验。**投递须知：请备注作品链接。
数据分析师的职场生涯（模板17篇）篇六
职责：
4.承担分析报告撰写的主笔工作;。
5.管理数据分析团队，并与其它团队高效协同工作。
任职条件。
1.本科以上学历;。
4.具备数据操作能力，熟练使用excel，熟练使用spss等至少一种统计软件;。
5.具备独立完成ppt制作，报告撰写能力;。
6.良好的英文写作能力，能撰写英文分析报告;。
7.良好的沟通与表达能力，能与客户对接需求。
数据分析师的职场生涯（模板17篇）篇七
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。
数据分析师的职场生涯（模板17篇）篇八
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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数据分析师的职场生涯（模板17篇）篇九
职责：
3.完善数据报表体系，及时准确监控运营状况，并提供专业分析报告。关注产品线日常运营数据报表，从数据出发给业务部门提出相应的优化建议。
岗位要求：
1.熟悉并热衷于互联网产品，对业务有敏锐的观察力和数据洞见;。
4.较强的书面及口头表达能力;具有较强的自主学习能力，乐于接受挑战;。
5.有责任心、具有团队合作精神，能承受一定的工作压力。
数据分析师的职场生涯（模板17篇）篇十
职责：
1、配合产品、运营的需求，对用户行为数据进行数据挖掘、深度分析以及形成分析报告;。
5、参与奖金的核算;。
6、部门主管临时交办的工作;。
任职资格：
1、大学本科以上，统计学、财务、数学等相关专业优先，有电商工作经验者为佳;。
2、熟练word、excel等办公软件，熟悉sql语言和bi分析工具优先;。
3、有商业分析或咨询相关经验加分，有电商运营经验加分。
4、有较强的逻辑分析能力，对数字敏感;。
6、具备沟通协调能力及团队合作精神;。
数据分析师的职场生涯（模板17篇）篇十一
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。
数据分析师的职场生涯（模板17篇）篇十二
引导语：述职报告采用夹叙夹议的方式，运用叙述和议论，还辅助以适当的说明。今天，小编为大家整理了关于数据分析师述职报告范文，欢迎阅读与参考!
号角相闻，告别xx业界风云;战鼓催发，迎来更富挑战的xx。站在新一年的起点，**证券继往开来，正确把握券业发展大势，振奋精神、周密运筹，以必胜的信心和有效的准备积极应对挑战，拉开了抢占券业新的战略制高点、以资源深度整合为突破口、以发展缔造新希望的序幕。回首xx年，**证券面对券业严峻的市场形势，面对重大政策变化和券商大规模分化、重组、兼并等因素带来的历史性发展机遇，审时度势，认定“非固实之基无以铸广厦千尺，非坚韧之躯无以搏沧海巨澜”的道理，按照“规范发展，做精做强”工作指导思想和年初股东会、董事会提出的工作任务目标积极推进各项工作，以增收节支、业务转型、强化风险控制等管理工作、加强人力资源建设为侧重点，公司全体干部员工同舟共济、坚定信心、迎难而上、一些业务和工作取得了较大进展。
过去的一年，**证券投行在严峻的证券市场环境下克服重重困难，勇于探索与创新，摸索出一条“以重点行业形成特色经营、做优质项目打造公司品牌”的经营思路。经过不懈的努力，**证券投行实现了股票承销、债券承销、收购兼并三大业务的协同发展，并逐步培育了在基础行业特色与品牌。xx年**投行业务又上一新台阶，1-12月主承销家数排名第三,ipo主承销家数排名第二，总承销金额在行业排名第十二，取得了历史最优成绩。其中，我们承销的开滦精煤项目筹资金额达到10.5亿元，这标志着我司在承揽大型投行项目上实现历史性跨越。
经纪业务扭亏为盈，市场份额逐步上升，从交易所公布的xx年1至11月股票基金交易量同业排名统计数据看，我公司股票基金总交易量的排名为21位，比xx年提高了3位。同时，业务转型取得一定进展，仅今年前11各月，基金销售就比去年同期增长近4.5倍，8月份基金代销资格的取得，使我司基金业务的竞争力得到进一步提升;作为拓展市场、抢占客户资源、实现经纪业务转型的另一项工作，经纪业务今年大力推广了以银证通为主的非现场业务，并初见成效，xx年在银证通客户开户量、交易量上都有大幅增长，银证通交易在营业部交易中的比例比xx年提高了一倍。
内部管理进一步加强，信息技术平台建设进一步推进。按照业务归属，公司精简管理机构与管理岗位，整合资源，充实一线业务部门，提高了公司工作效率。风险控制以审计部牵头，成立了公司风险控制委员会，建立了从立项、决策到 执行、反馈的科学流程与一体化风险控制体系，使风险控制覆盖各项业务的事前、事中、事后各个环节，在实际工作中收到一定成效。公司加大it平台建设投入，启动了集中交易、crm、广域网升级、办公自动化、公司网站升级等大型项目，投资规模是公司成立以来最大的一次，对公司实现可持续发展以及开展创新业务具有重要意义。
告别xx年，回首载浮载沉、激荡变换的业界风云，我们可以毫无愧色地说，**证券广大干部员工风雨与共、顷尽全力奋斗过，众志成城、满怀喜悦收获过。尽管有些工作还不尽如人意，尽管前程还颇多艰险，但路是一步步走出来的，过去留下的缺憾正是我们今后攻坚的着力点。
展望xx，**证券必定会开创更具希望、更富前景的明天。为什么如此断言?这是由外围环境和内在因素综合决定的——券业市场、资本市场乃至宏观经济形势给我们以挑战的同时，也为我们提供了大好的机遇;而**证券初步具备了抓住机遇的素质，充分具备抓住机会的智慧和魄力。
从券业发展外部环境看，xx年，随着宏观调控政策效应进一步释放，经济运行中不稳定、不健康因素得到遏制，宏观经济发展的国内外环境总体继续趋好，面临一些长期结构性矛盾和一些短期问题已引起高层足够重视，并开始着手解决，这为资本市场持续发展提供了良好的条件。我国资本市场是一个新型市场，一方面市场证券化比率和世界平均水平相比明显偏低，有进一步提升的要求和潜力;另一方面，经济增长需要资本市场支持并与之相适应，加之我国企业直接融资比例一直比较低，不仅加大了银行风险，也限制了企业的融资渠道，扩大直接融资已成为当前经济和金融改革的一项重要任务。综合各种外部因素，未来几年，我国证券市场必然呈快速发展态势，新型+转轨的市场，必然会造就一批业界英雄。
从券业发展走势看，经过十多年发展，中国证券市场集聚起来的问题集中爆发，倒逼机制已经在促使制约券业发展的深层次问题逐步得到解决。尽管这一过程对某些券商来说是相当痛苦乃至是灭顶之灾，但从券业发展的整体角度看，经过分化、兼并、重组等券业资源整合，一个健康、富有生命力的市场将脱胎而出，低水平、白热化、死不了也活不痛快的竞争将成为过眼烟云。
面对券业资源整合，自然“有人笑来，有人哭”，濒临外忧内患，**证券完全有笑到最后的潜质。
申报和成功发行，就是监管部门和广大客户对我们的最有力的认可;我们具有逐鹿券业市场的经营基础和良好业绩，在经营管理能力不断提高的前提下，公司各项经营和财务指标基本良好，而且，经过xx年的努力，我们的投行业务、经纪业务实力又有较大提高，在某些方面，**证券已经成为业内的一支劲旅。
在券业资源整合的关键时刻，公司又显示出抢抓机遇的智慧和魄力。xx年末，公司组织力量编制了**证券未来十年发展战略的实施意见;在不同部门、不同层次召开座谈会，针对券业发展趋势深入探讨解决公司资源整合、业务转型等事关未来生存发展的深层次问题，为xx年的发展绘就了攻坚图。可以预见，新的一年，公司将实施一系列在**证券发展史上具有深远影响的变革和创新，新一年的新希望，在年初便已现出曙光。
新起点、新希望。站在xx年的起点，让我们满怀信心，以更清醒的头脑、更旺盛的斗志、更奋发的姿态、更勤奋敬业的精神和更充沛的干劲，向我们的既定目标进发!
述职人：xxx
xx年xx月xx日
数据分析师的职场生涯（模板17篇）篇十三
投资分析师是指在黄金生产、流通领域从事投资操作、市场分析、咨询和投资策略制定与评估的人员，是正确引导黄金投资、防范黄金投资风险、促进黄金市场规范发展的关键人物。
他们的主要工作内容有：进行黄金市场和黄金投资战略的分析、咨询与规划;向黄金生产、经营、经纪、投资和代理机构提供黄金价格影响因素分析和价格预测;按照与黄金投资客户签订的代理协议，提供参考性的黄金投资策略;进行黄金投资的风险或收益分析，指导客户黄金投资;根据客户需要，代客户拟定黄金投资计划等。
投资分析属于跨学科研究，从业要掌握多个领域的知识和技能：具有良好的国际政治、经济、金融知识结构，熟知黄金，货币理论，掌握一套完整而独特的黄金价格预测方法，并能够熟练运用这些理论和方法进行黄金市场深度分析;比较准确的预测影响黄金价格的主要因素，预测黄金价格走势;把握住机会，在实际操作中取得实实在在的效益;能够拟定黄金生产、冶炼、加工和流通企业发展战略规划，能够从事黄金市场和黄金投资战略分析与咨询。助理分析师主要负责黄金投资交易的具体操作、资金清算、信息收集整理、技术分析等。
与股票、房产相比，黄金无论在哪个国家、哪个年代，都是变现能力极强的硬通货。其不仅具有保值功能，而且从长期投资来看，具有不错的增值空间。
一项对月收入3000元以上的市民的调查显示，近40%的被调查者对投资黄金有相当浓厚的兴趣，这其中有近1/3的人愿意用20%以上的个人资产进行黄金投资。专家预计，未来还将有相当很大一部分投资者进入黄金市场，个人炒金将呈现极大的魅力。
中国黄金产量达270491吨，同比增长12.67%，创历史最高。中国黄金产量已从世界第四跃升为世界第二。随着上海黄金交易所黄金投资业务向社会开放，群众可以通过商业银行或投资代理机构进行黄金投资。黄金是迄今最快捷、最方便的投资渠道之一，投资黄金的人员会迅速增加，他们迫切需要黄金投资分析师的策划和指导。
目前，国内黄金行业(包括黄金生产、加工、流通和黄金投资与投资咨询)的从业人员达130万人，而在黄金经营企业(金矿、黄金加工企业、黄金饰品店)和金融系统(上海黄金交易所、各大商业银行)从事与黄金投资相关的分析人员数量估计在万人左右。
黄金投资行业这个朝阳行业未来的几年将会迎来一个迅速的发展期，会有很广阔的发展的前景。黄金投资分析师不仅能帮助普通投资者降低风险，还能像股市上的证券分析师那样，为投资者提供价格预测、风险管理、投资咨询、代理理财等多项服务，从而让炒金族获得更大收益。
中国投资黄金的人群据估算已经超过100万人。与为数甚众的证券业分析师相比，黄金投资分析师这一职业属于新兴事物，专业的黄金投资分析师人才相当匮乏。黄金投资分析师职业的确立是行业发展的需要，是我国金融改革和开放的需要，是提高国家金融安全的需要，是我国社会主义经济建设水平提高的需要。
尽管黄金投资分析师的前景看好，但从事这个职业并不那么轻松，因为黄金市场与汇市、油市、股市联动，还与国际政治因素密切相关，影响金价的因素非常复杂，预测金价远比预测股票价格要难得多，其要求不比证券分析师差多少。内资行业与外资的相关专业人士的差距也非常大，迫切需要通过大量的实践经验，阅历的积累，提升个人的专业素质与职业眼界，提高职业竞争能力。
黄金投资分析师的收入来源于三个部分：一是任职单位发放的固定年薪及分红，二是为投资者提供的专项咨询服务，三是个人投资的收入。据了解，像上海、广州、北京等目前炒金发达地区，黄金投资分析师的月薪几乎都在万元以上，甚至个别专为大客户服务的人月收入超过5万元。
数据分析师的职场生涯（模板17篇）篇十四
下面，我给你介绍一名合格的数据分析师需要具备的五大基本能力和素质。
1、态度严谨负责。
严谨负责是数据分析师的必备素质之一，只有本着严谨负责的态度，才能保证数据的客观、准确。在企业里，数据分析师可以说是企业的医生，他们通过对企业运营数据的分析，为企业寻找症结及问题。一名合格的数据分析师，应具有严谨、负责的态度，保持中立立场，客观评价企业发展过程中存在的问题，为决策层提供有效的参考依据;不应受其他因素影响而更改数据，隐瞒企业存在的问题，这样做对企业发展是非常不利的，甚至会造成严重的后果。而且，对数据分析师自身来说，也是前途尽毁，从此以后所做的数据分析结果都将受到质疑，因为你已经不再是可信赖的人，在同事、领导、客户面前已经失去了信任。所以，作为一名数据分析师就必须持有严谨负责的态度，这也是最基本的职业道德。
2、好奇心强烈。
好奇心人皆有之，但是作为数据分析师，这份好奇心就应该更强烈，要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果不是预期的那样等等。这一系列问题都要在进行数据分析时提出来，并且通过数据分析，给自己一个满意的答案。越是优秀的数据分析师，好奇心也越不容易满足，回答了一个问题，又会抛出一个新的问题，继续研究下去。只有拥有了这样一种刨根问底的精神，才会对数据和结论保持敏感，继而顺藤摸瓜，找出数据背后的真相。
3、逻辑思维清晰。
除了一颗探索真相的好奇心，数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。我记得有位大师说过：结构为王。何谓结构，结构就是我们常说的逻辑，不论说话还是写文章，都要有条理，有目的，不可眉毛胡子一把抓，不分主次。
通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的，我们要考虑错综复杂的成因，分析所面对的各种复杂的环境因素，并在若干发展可能性中选择一个最优的方向。这就需要我们对事实有足够的了解，同时也需要我们能真正理清问题的整体以及局部的结构，在深度思考后，理清结构中相互的逻辑关系，只有这样才能真正客观地、科学地找到商业问题的答案。
4、擅长模仿。
在做数据分析时，有自己的想法固然重要，但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速地成长，因此，模仿是快速提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法，而并不是说直接“照搬”。成功的模仿需要领会他人方法精髓，理解其分析原理，透过表面达到实质。万变不离其宗，要善于将这些精华转化为自己的知识，否则，只能是“一直在模仿，从未超越过”。
5、勇于创新。
通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿的时间不宜太长，并且建议每次模仿后都要进行总结，提出可以改进的地方，甚至要有所创新。创新是一个优秀数据分析师应具备的精神，只有不断的创新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度来分析问题，为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。现在的分析方法和研究课题千变万化，墨守成规是无法很好地解决所面临的新问题的。
听到这里，小白就掰着手指头算自己符合几条优秀数据分析师的素质和能力。
mr.林继续说道：这些素质能力不是说有就有的，需要慢慢培养形成，不能一蹴而就。
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数据分析师的职场生涯（模板17篇）篇十五
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。
数据分析师的职场生涯（模板17篇）篇十六
职责：
1、负责为公司处理客户的相关工作，并协助经理的工作事务。
2、负责为客户提供理财咨询、建议服务，制定相应的投资组合和策略。
3、负责保持与客户沟通联系，为客户提供金融分析软件以及售后工作。
4、负责为客户提供完善的理财计划及信息咨询。
5、负责根据客户的委托，帮助客户实施理财计划。
6、学习跟踪宏观经济发展动态，研究国际金融业的发展趋势及走向。
7、参与投资团队计划及策略的制定，精准的操作指令，进行投资风险监控。
8、有数据分析、统计的细心和耐心，思维敏锐，对数字敏感。
9、严格按照公司制定的投资规则，以日内短线投资的形式，争取盈利化。
【任职资格】。
2、敢想，敢做，有野心挑战高薪的你欢迎加入。
3、热爱互联网金融，对金融行业未来前景有清晰的认识，并愿意扎根下去。
4、公司提供全方位培训，提供无限晋升发展舞台。
5、良好的工作态度、良好的团队协作能力，能承受一定的工作压力。
数据分析师的职场生涯（模板17篇）篇十七
但数据分析技能也是未来必不可少的工作技能之一。在数据分析行业发展成熟的国家，90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。
“大数据分析师就是一群玩数据的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。”而大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的、规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。
有媒体报道，在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。
国内某大型招聘平台给出的数据分析师平均薪酬为：9724(取自1139份样本)，且北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙为大数据分析师需求量前十的城市。