数据分析师岗位职责.docx

数据分析师岗位职责 【篇一：数据分析员岗位职责及绩薪模式】 1 2 【篇二：数据分析师职位要求】 做数据分析前我们首先要明确分析目的和内容，对于数据分析师而 言，他们的进阶需求无外乎是各个企业对数据分析师的职位要求。在前程无忧、中华英才网以及智联招聘上，我们随便搜索下数据分析的岗位信息，都能找到大量类似于下面的一些职位要求信息： 别看岗位职责，任职要求这么多，说白了主要就三点要求： 1）对相关业务的理解； 掌握一到二种数据分析工具； 良好的沟通。可能不同的公司因为需求不同，会在要求上有点小 小的不同，而这个不同主要集中在数据库上。了解数据分析师的具体需求之前，我们有必要先了解数据分析师的职位体系。 数据分析师的职位体系 在传统行业中，数据分析更多存在移动、银行、超市等行业，在这 些行业中你才会偶尔听到数据分析师这个职位，也许更多是听到数据挖掘工程师、数据建模师。在中国也许只在电信的项目中，才会存在真正的意义上的数据挖掘。 数据行业从广义上讲可以分为以下几个职位： 1、数据分析师 更注意是对数据、数据指标的解读，通过对数据的分析，来解决商业问题。主要有以下几个次层次： 1）业务监控：诊断当前业务是否正常？是否存在问题？业务发展是否达到预期（kpi）？如果没有达到预期，问主要问题在哪？是什么原因引起的？ 2 ）建立分析体系：这些数据分析师已经对业务有一定的理解，对业 务也相对比较熟悉，更多帮 业务方建立一套分析体系，或者更高级是做成数据产品。例如：营 销活动。分析师会告诉业务方，在活动前你应该分析哪些数据，从 而制定恰当的营销计划。在营销过程中，你应该看哪些数据，从而及时做出营销活动调整。在营销活动，应该如何进行活动效果评估。3）行业未来发展的趋势分析：这应该是数据分析师最高级别，有的 公司叫做战略分析师 /商业分析师。这个层次的数据分析师站的更高， 在行业、宏观的层面进行业务分析，预测未来行业的发展，竞争对 手的业务构成，帮助公司制定战略发展计划，并及时跟踪、分析市 场动态，从而及时对战略进行不断优化。 主要技能要求： 数据库知识（sql 至少要熟悉）、基本的统计分析知识、excel 要相当熟悉，对 spss 或 sas 有一定的了解，对于与网站相关的业务还可能要求掌握 ga 等网站分析工具，当然 ppt 也是必备的。 2、数据挖掘工程师 更多是通过对海量数据进行挖掘，寻找数据的存在模式、或者说规律，从而通过数据挖掘来解决具体问题。数据挖掘更多是针对某一个具体的问题，是以解决具体问题为导向的。例如：聚类分析，通过对于会员各种人口统计学、行为数据进行分析，对会员进行分类， 对不同的类型的会员建立相应的 profiling，从而更好的理解会员， 知道公司会员是到底如何？高、中、低低价值的会员构成，既可以后期各种会员的运营提供指导，提高活动效率，可以指导公司的营销，例如广告的投放策略。以及用于公司各种战略的制定。 主要技能要求： 1）数据库必须精通。很多时候，你模型的数据预处理，可能完成在数据库里完成，你用到的数据库技巧更高。 2）必须要会成熟的数据挖掘工具、数据挖掘算法，例如： spss/celementine、sas/em 等，当然如果你会一、二款开源软件， 并会写一些程序代码那是最好的，大公司都喜欢用开源的软件，例如：r、weka。 3、数据建模师 当然二者有一个共同之处都是，针对很具体的问题，都是会解决某 个具体问题，例如：营销反应率，你就可能历史的邮箱、短信的反应情况，来建模型进行预测，从而提高邮件反应率，或者减少对用户来说的“垃圾”邮箱，提高用户体验。所以从掌握的技能上讲，这二者就有很大的区别，数据建模师其实很少会提到算法这个词，更多说使用什么模型，有感觉吗？但是从实务界来看，这二个模型越来越没有明确的分工，一般来说都会二个职位的人都会去学习对方 的知识，所以这二个职位有合并的趋势，但在未来几年来，我觉得 公司要招人的时候应该还是要有区别的。 新进入数据行业的同学，可以根据自己的背景背景选择相应的职位， 学数据、统计学的朋友更多可以偏向于建模师，而计算机特别是写 编程出现和同学，可以走数据挖掘工程师，也许适应性更好，但这 不是绝对的。 数据分析师的职位级别划分 不同公司对数据分析师的职位划分骚有不同，在一些中小型企业， 没有成立独立的数据中心前，数据分析的相关职位往往是在譬如市场部、运营部这些部门之下，通常数据分析成员在 2-4 人不等。对于一些大型企业，有独立的数据部门的企业，其数据分析团队人员则是十到百人不等，其职位头衔有通俗的总监、经理、