數據分析師的工作內容與發展前景

數據分析師的工作和前景怎麼樣，本站小編爲大家一一辨析

工作內容

數據分析師指的是不同行業中，專門從事行業數據蒐集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。互聯網本身具有數字化和互動性的特徵，這種屬性特徵給數據蒐集、整理、研究帶來了革命性的突破。以往“原子世界”中數據分析師要花較高的成本(資金、資源和時間)獲取支撐研究、分析的數據，數據的豐富性、全面性、連續性和及時性都比互聯網時代差很多。與傳統的數據分析師相比，互聯網時代的數據分析師面臨的不是數據匱乏，而是數據過剩。因此，互聯網時代的數據分析師必須學會藉助技術手段進行高效的數據處理。更爲重要的是，互聯網時代的數據分析師要不斷在數據研究的方法論方面進行創新和突破。就行業而言，數據分析師的價值與此類似。就新聞出版行業而言，無論在任何時代，媒體運營者能否準確、詳細和及時地瞭解受衆狀況和變化趨勢，都是媒體成敗的關鍵。此外，對於新聞出版等內容產業來說，更爲關鍵的是，數據分析師可以發揮內容消費者數據分析的職能，這是支撐新聞出版機構改善客戶服務的關鍵職能。

1、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。

2、懂管理。一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。

3、懂分析。指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、迴歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。

4、懂工具。指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。5、懂設計。懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的'搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。

前景

1、數據建模師

這個職位與數據挖掘工程師還是有本質區別的。數據建模師，更多偏向於中、小數據量，而且其使用更多更多是統計學的方法，而數據挖掘中的例如：決策樹、神經網絡、SVM等在這裏是根據不會涉及的。

2、數據挖掘工程師

更多是通過對海量數據進行挖掘，尋找數據的存在模式、或者說規律，從而通過數據挖掘來解決具體問題。數據挖掘更多是針對某一個具體的問題，是以解決具體問題爲導向的。例如：聚類分析，通過對於會員各種人口統計學、行爲數據進行分析，對會員進行分類，對不同的類型的會員建立相應的profiling，從而更好的理解會員，知道公司會員是到底如何?高、中、低低價值的會員構成，既可以後期各種會員的運營提供指導，提高活動效率，可以指導公司的營銷，例如廣告的投放策略。以及用於公司各種戰略的制定。

3、數據分析師

這應該是數據分析師最高級別，有的公司叫做戰略分析師/商業分析師。這個層次的數據分析師站的更高，在行業、宏觀的層面進行業務分析，預測未來行業的發展，競爭對手的業務構成，幫助公司制定戰略發展計劃，並及時跟蹤、分析市場動態，從而及時對戰略進行不斷優化。