数据分析师的数据分析属性（通用10篇）
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数据分析师的数据分析属性【第一篇】
职责：
1.对运营数据进行监控分析，根据数据情况快速有效的定位问题并提出解决方案;。
3.完善数据分析标准体系与分析模型，并向业务人员提出需求;。
6.从业务运作视角出发，对数据监测系统进行功能优化，通过各类数据分析发现业务趋势，输出公司所需的报告，反馈至各业务人员进行落地。
任职资格：
1.计算机、统计学、会计、数学相关专业本科及以上学历;。
2.熟悉数据库基本编程及sql语言，熟悉海量数据处理和性能优化;。
3.熟练使用python语言中pandas数据分析包;。
5.具有1年以上咨询公司、运营商经营企划/数据分析等相关工作经验;。
6.掌握数据分析基本流程，要有敏锐的数据感觉，良好的快速学习吸收能力。
数据分析师的数据分析属性【第二篇】
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。
数据分析师的数据分析属性【第三篇】
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？
数据分析师的数据分析属性【第四篇】
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%，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。
数据分析师的数据分析属性【第五篇】
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。
数据分析师的数据分析属性【第六篇】
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;。
数据分析师的数据分析属性【第七篇】
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：
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数据分析师的数据分析属性【第八篇】
职责：
1、协助分析师搜集行业相关信息，为相关需求者提供更准确的信息。
2、协助部门经理完善部门管理制度。
4、对基本面、技术面进行分析研究，给出行情走势分析和判断，撰写研究报告上交公司，
5、分析大盘行情走势，为其他部门提供有价值的信息。
任职要求：
2、热爱金融行业，有励志于长期发展这个行业的意愿，
3、接受公司安排的免费、统一的专业学习培训。
4、具有良好的人品与职业操守，踏实细致的工作作风，良好的沟通能力和团队合作精神。
数据分析师的数据分析属性【第九篇】
3、精通相关等办公软件、地图软件，掌握气象、空气质量、高斯模型，具有较强的数据统计分析能力，对空气质量、气象数据等具有统计经验。
5、思维逻辑能力强，具有良好的数据分析能力和报告撰写能力，有较强的'沟通和学习能力，愿意投身于治理城市雾霾的创新事业中。
数据分析师的数据分析属性【第十篇】
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。