数据分析师求职指南实用(汇总10篇)
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数据分析师求职指南【第一篇】
但数据分析技能也是未来必不可少的工作技能之一。在数据分析行业发展成熟的国家,90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。
“大数据分析师就是一群玩数据的人,玩出数据的商业价值,让数据变成生产力。”而大数据和传统数据的最大区别在于,它是在线的、实时的、规模海量且形式不规整,无章法可循,因此“会玩”这些数据的人就很重要。
有媒体报道,在美国,大数据分析师平均每年薪酬高达万美元,而国内顶尖互联网公司,大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%,且颇受企业重视。
国内某大型招聘平台给出的数据分析师平均薪酬为:9724(取自1139份样本),且北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙为大数据分析师需求量前十的城市。
数据分析师求职指南【第二篇】
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。
数据分析师求职指南【第三篇】
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。
数据分析师求职指南【第四篇】
大家了解过证券数据分析师这个职业吗?这是隶属金融管理学的一个专业型非常强的专业,刚刚专业优秀毕业生可以在证券公司从事分析师的工作!以下是:证券数据分析师简历欢迎大家参考!
三年以上工作经验 | 男 | 26岁(1985年10月8日)
居住地:xx
电话:xxx
e-mail:xx@
最近工作 [ x年x个月 ]
公司:xx金融证券有限公司
行业:金融/投资/证券
职位:证券分析师 最高学历
学历:本科
专业:金融学
学校:xx理工大学
在证券公司任职***年,对于股票投资具有深入的研究,善于数据挖掘和财务分析,对于国家政策和经济形势发展具有敏锐的观察力。具有出色的逻辑思维能力和写作能力,曾在知名财经杂志发表文章数篇,得到读者的欢迎。
能够承受巨大的工作强度,抗压能力强,工作责任心高,团队合作意识佳,希望在证券行业继续发展。
求职意向
到岗时间: 一周以内
工作性质: 全职
希望行业: 金融/投资/证券
目标地点: 西安
期望月薪: 面议/月
目标职能: 证券分析师
20xx /x—至今:xx金融证券有限公司[ x年x个月]
所属行业:金融/投资/证券
研发部 证券分析师
1、 负责通过股市报告会、面谈等形式,营销理财服务;
2、 负责分析目标板块的上市公司的基本面,列出投资原因,并给出风险提示;
3、 负责宏观经济、政策走向分析及解读;
4、 负责协助基金经理,对持仓比重、结构、品种做出建议;
5、 负责协助其他分析师进行投资组合的配置。
20xx /x--20xx /x:xx金融证券有限公司 [ x年x个月]
所属行业:金融/投资/证券
市场部 证券分析师
1、 负责为客户提供投资理财咨询;
2、 负责组建及管理投资顾问团队,维护投资渠道;
3、 负责维护客户关系,推广并销售公司的金融理财产品;
4、 负责通过数据、技术面的.分析来进行股票买卖的实盘操作;
5、 负责定期召开投资报告会,培训客户经理的投资分析知识。
20xx /x--20xx /x:xx金融有限公司 [ xx个月]
所属行业: 金融/投资/证券
投资部 证券分析师
2、 负责跟踪****行业动态,并对行业内变化个股做出分析评价;
3、 负责维护客户,为客户提供咨询服务;
4、 负责***基金的交易,并指导交易员完成交易指令;
5、 负责培训下属员工以及分配部门任务。
20x x/x --20xx /x xx理工大学 金融学 本科
语言能力
英语(良好) 听说(熟练),读写(良好)
数据分析师求职指南【第五篇】
数据分析师需要使用数据库技术和统计分析软件,对企业内外部的业务数据进行处理、清洗和分析。以下是本站网友分享的“数据分析师求职指南实用(汇总10篇)”,周报退货分析至上级,后期跟进采购部处理进程以及结果;。
3.周报供应链健康情况:资金占比分布,库存状态,供应商风险;。
5.日跟踪订单入库付款情况,将情况日报至上级;。
7.协助上级进行财务审核等工作。
任职要求:
2、有独立进行数据分析项目,特别是电商行业数据分析的优先考虑;。
3、具有较强的数据分析能力和严密的逻辑思维,擅于通过数据分析发现业务规律;。
5、具备较强的沟通能力以及工作主动性,能协调带动团队共同努力;。
6、熟悉java或其他编程优先考虑。
职责:
2、协助销售部制定年度、季度、月度地区性销售目标,并追踪销售目标完成进度;。
3、各类业务数据分析汇总、趋势分析,为流程改善和业务发展提供数据支持;。
4、监督、推动部门各项工作的执行;。
任职资格:
1、本科及以上学历,具有金融、经济管理类专业优先;。
2、2年以上战略研究相关工作经验,具备战略规划、业务规划、分析研究经验者优先。
4、对数据敏感,擅长数据分析,能擅写运营分析报告;。
5、具备大型集团或企业战略运营管理相关工作经验者优先。
职责:
1.负责统计公司每天的数据报表,协助其他分公司完成需要的数据报表。
2.对项目及相关数据进行分析、挖掘,制作数据报表。
任职要求:
1.大专及以上学历,有英语基础的优先考虑。
2.年龄29岁以下,无专业和经验限制。
3.工作细心、耐心,具有出色的逻辑能力和对数据的敏感度,思维严谨。
4、熟悉office软件的常用功能,尤其熟练运用excel图表及数据处理。
5、有较强的理解能力、沟通能力及语言表达能力。
职责。
1.定义业务人员行程数据标准,数据指标以及使用规则。
2.收集和管理业务人员日常行程数据,整理成报表。
3.分析业务人员行程,总结其中的问题,提出业务人员行程改进方法。
4.统计业务人员业绩、单量等相关数据,综合业务人员日常行程,提出优化方法。
5.领导交代的其他事项。
任职要求:
2.熟练使用excel各种统计分析公式。
3.责任心强,对工作认真。
数据分析师求职指南【第六篇】
销售数据分析师负责电商商品运营及数据分析并编制报表.对公司整体销售与库存数据分析。下面是本站网友为您精心分享的“数据分析师求职指南实用(汇总10篇)”,提出解决方案。
9.具有良好的与各销售单位、营业所沟通的技巧,以正确的管理理念服务于一线。
10.完成领导交办的工作。
11.模式费用审核在规定时间内反馈。
12.完成领导交办的其他任务。
职责。
1、负责收集,反馈,整理,分析相关销售数据;。
2、配合进行各项项目管理及数据分析,参与实施过程及进度效率的管控;。
3、建立报表制度、定期发布数据分析报告,不定期开展数据专项研究;。
4、完成其他上级交办的任务。
任职资格。
1、大专以上学历,两年以上同类工作经验;。
2、数据分析能力强,能熟练运用和制作相关报表;。
3、具良好的沟通与协调能力,学习和表达能力强;。
4、责任心较好,能承担较强的工作压力。
(一)拟定备货计划。
1、根据业务员所分管区域及所管辖经销商的申请计划和公司库存及销售情况编制下月进货计划表,并交由领导审批。
2、做出进货成本核算并报备财务人员筹集资金发票。
3、根据制定出的进货计划表中机型数量报由仓储人员准备好下月进货所需仓位面积。
(二)拟定进货管理制度。
根据总部下达文件并结合实际情况制定合理进货制度。
(三)办理订货。
1、根据经销商提交订货单及要货计划等其他订货所需资料,审核资料完整性及经销商账面资金情况,办理订货流程并及时扣款。
2、及时跟踪机器的生产情况,在机器下线前提前一个礼拜通知经销商准备提货并办理提货手续。
(四)把关进销存。
每天及时跟进公司库存情况及销售情况,定期做需求表,包括日库存表,周提货分析表、月需求分析表。
职责:
1、熟练掌握excel,能流畅使用函数进行计算;。
3、了解零售运营,能够合理的配货、调货、补货;。
4、积极配合运营部接待代理商,向其介绍商品,做接单分析并合理提出每季买货意见;。
5、根据每周、日销售报表进行数据分析,并制作汇总表;。
7、完成领导交给的其他任务。
任职要求:
1、大专以上学历,工商、统计类相关专业;。
2、一年以上服装或者零售业货品进销存管理经验,优秀应届生亦可;。
3、熟悉操作word、excel等办公软件及erp系统;。
4、良好的表达和沟通能力;。
5、有较强的执行力;。
6、协助部门主管处理其他日常事务工作。
职责:
2、销量核查,参与奖金方案设计、计算与分析;。
3、拜访系统建立更新和维护,跟进拜访信息的收集和提交,提升信息完成质量;。
4、运用统计分析工具对运营过程的关键价值因素进行评价分析;。
6、参与年度销售指标与人员编制预算,负责跟踪并反馈销售队伍绩效分析,跟进销售部门的kpi管理。
任职要求:
1、大专及以上学历,数学、统计学、计算机应用等相关专业优先;。
2、熟悉数据分析方法及基础的业务知识,具备一定的项目管理能力佳;。
5、良好的沟通能力和团队协作精神,工作细致,责任心强,具有较强的抗压能力。
数据分析师求职指南【第七篇】
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。
数据分析师求职指南【第八篇】
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?
数据分析师求职指南【第九篇】
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;。
数据分析师求职指南【第十篇】
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。
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