数据分析师职位的场景分析范例（精彩8篇）

【请您参阅】下面供您参考的“数据分析师职位的场景分析范例（精彩8篇）”是由阿拉网友精心整理分享的，供您阅读参考之用，希望此例范文对您有所帮助，喜欢就复制下载支持一下小编了！

数据分析师职位的场景分析【第一篇】

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。

数据分析师职位的场景分析【第二篇】

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：

文档为doc格式。

-->

数据分析师职位的场景分析【第三篇】

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。

文档为doc格式。

-->

数据分析师职位的场景分析【第四篇】

4、推动用户与销售经营生产数据的.融合通过用户指标、跨部门数据合作等不断推进用户数据应用。

1、本科学历，数学、统计学、计算机相关专业；

4、熟悉主流的数据分析方法（回归分析、关联分析、预测分析等）及数据统计模型。

数据分析师职位的场景分析【第五篇】

6、完善数据评估机制，推动公司的数据化运营。

1、统计学、经济学、计算机相关专业，本科以上学历，5年以上数据经验；

4、有过搭建数据分析体系经历，有独立开展分析研究项目经验；

5、良好的商业嗅觉和数据敏感度，丰富的`数据分析经验，能从海量数据提炼核心结果；

6、具备良好的抗压能力、沟通能力和团队精神。

数据分析师职位的场景分析【第六篇】

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。

数据分析师职位的场景分析【第七篇】

职责：

1、参与各类数据提取、处理、分析、建模，参与建立并优化公司的核心数据决策体系。

2、与业务和技术团队合作，为业务发展和产品开发提供数据分析支持。

3、从不同的角度分析各业务运营情况，形成分析报告，帮助业务改进，为领导层决策提供参考。

岗位要求。

1、全日制统招本科及以上学历，数学、统计、软件、计算机或者相关专业;。

2、学习力强，积极向上,希望和一群文化价值观open、正直、进取的人一起奋斗;。

4、有较强的文字功底和表达能力，优秀的信息搜集、整合、分析并形成洞察报告的能力;。

5、熟练掌握sql，熟练使用hive以及相关工具，熟悉大数据平台相关组件的使用。

6、熟悉sas、python或r其中一种，掌握常用数据建模方法。

7、有互联网工作经历优先，出行行业工作经验优先。

数据分析师职位的场景分析【第八篇】

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。