數據分析崗位職責是什么（數據分析崗位招聘要求）

數據分析的主要工作職責：

a.臨時取數分析，比如雙11大促活動分析；產品的流量轉化情況、產品流程優化分析，等等；

b.報表需求分析–比如企業常見的日報、周報、月報、季報、年報、產品報表、流量轉化報表、經營分析報表、KPI報表等等；

c.業務專題分析：

精準營銷分析（用戶畫像分析、營銷對象分析、營銷策略分析、營銷效果分析）；

風控分析（策略分析，反欺詐分析，信用狀況分析）；

市場研究分析（行業分析、競品分析、市場分析、價格分析、渠道分析、決策分析等等）；下面我們探討一下，根數據分析師工作有交叉、技能要求有重疊的另兩個數據崗位數據產品經理、數據挖掘工程師，以及三個崗位之間的聯系和區別。

數據產品經理要求具備普通產品經理的能力（比如產品設計、產業運營、用戶體驗方面的技能）外，還需要具備數據分析師的技能，掌握簡單的數據分析方法，能夠通過數據需求分析提煉出產品原型，從而將數據產品化，一個公司的數據價值變現成功與否，跟數據產品經理的職業素養有極大的關系。牛逼的數據產品經理，自己也是一個數據分析師，不需要數據分析師的配合工作。

數據分析師，要求不僅要懂得數據庫SQL查詢統計、excel透視分析等技能，牛一點的分析師還需要了解掌握數據挖掘算法。

比如常見的四類模型，分類、聚類、關聯、預測，每一類模型至少掌握一兩種算法原理，能夠用R/SAS/SPSS等把模型結果跑出來，能夠看出和評判模型結果的好壞，能夠在實際中應用模型的結果。他們跟數據挖掘工程師的差別在數據分析師對算法的掌握要求不那么高，只需要會用工具哪怕是可視化可拖拽的工具調用算法包跑出結果來，會評判會應用結果就可以了。

當然啦，牛逼的數據分析師，同時也是一個數據挖掘工程師。數據分析師除了對分析方法的掌握外，還需要非常熟悉業務和產品，能夠透過數據看到業務和產品的本質，他們是最具備商業敏感性的一群人，他們能預測公司和業務的未來，他們是公司數據價值的發現者，他們是產品經理、運營經理的最佳助手。

數據挖掘工程師，不僅需要精通各種模型算法原理、還要求能用代碼來實現算法，能對算法進行優化改進，能對模型進行部署、監控，能對模型進行不斷的迭代優化。

同時，還需要掌握大數據研發工程師的部分技能，比如大數據分布式計算方法等。數據挖掘工程師是最稀缺最貴的一類人才，其薪資在各大數據崗位中，平均水平是最高的，漲幅是最大的也是最快的。

入門后的數據分析師往數據挖掘工程師轉不失為一條絕佳路徑。當然啦，數據挖掘工程師如果對業務對產品感興趣，往數據分析師、數據產品經理轉，那是非常輕而易舉的事情。

從上面的分析可以看出，數據分析師在職業選擇上，可進可退，可淺可深；在工作的強度上，不像程序員和算法工程師，一個項目就是一個工程，需要埋頭苦干，冥思苦想，絞盡腦汁，數據分析師的工作由于比較碎片化，也經常和業務打成一遍，不純屬技術，更有業務的樂趣，所以說數據分析師是最適合女孩子和新入行者作為入門大數據的職業。

后期，如果對產品感興趣可以轉數據產品經理，對運營感興趣，可以轉數據化運營經理，對數據挖掘算法感興趣，可以深入學習算法，轉數據挖掘工程師。

數據分析師也是目前大數據眾多崗位中，企業需求量最大的崗位，所以說是最適合大家作為入門的崗位的。

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