數據分析專員崗位職責

『壹』 運營分析專員干什麼的

你說的是什麼運營分析專員？
如果是財務分析運營專員，那麼一般負責以回下工作：答
1、負責公司的年初的預算模版編制、數據的提取、整理；
2、負責每月、每季預算控制結果的分析；
3、負責公司日常、專項成本分析；包括：市場的投放、固定資產的利用情況等；
4、負責收入數據的整理、分析；包括：收入明細的整理，各項收費模式對公司運營成本、稅務的影響，收入異常變動的專項分析；
5、整理與提交業務需求，對於新上的業務進行測試與數據核對，保證各項財務數據正確性；
6、逐漸建立公司的成本分析模型；根據互聯網的性質跟財務傳統的分析模型、理念，建立合理的成本中心、利潤中心；
7、負責日常管理報表的編制。
如果是運營數據分析專員，那麼工作職責如下：
1、基於海量數據進行提取和整合，挖掘數據規律並建立分析模型，對採集到的各類數據進行分析並根據項目需求定期製作分析報告和進行匯報；
2、探索並固化數據分析角度、規范和評價模型，幫助團隊提高數據跟蹤、數據分析能力，協助團隊完成收入目標；
3、根據數據分析結果，提出運營優化方案為項目運營決策提供足夠的支撐；

『貳』 數據分析員是什麼職業，未來前景如何

數據分析師職位具有鮮明的時代特點和巨大的需求，在大學本科階段統計專業積極探索培養大學生的數據分析能力，進而為社會提供合格的數據分析師人才的有效對策，具有重要的研究價值和實踐意義。

一、數據分析師培養的意義

（一）數據分析師的培養符合國家戰略

為適應世界經濟一體化的進程，徹底改變我國「項目數據分析」專業技術人才緊缺的現狀，2005 年 4 月，全國第一家數據分析事務所在陝西成立，到目前，我國相繼已有北京、陝西、江蘇、新疆、甘肅、山東、浙江、上海、黑龍江等 14 個省、市、自治區約 80 家項目數據分析專業機構進入中國市場經濟舞台，涉及項目已從最初的分析評估業和金融業，擴展至會計師、投融資機構、政府審批和企業管理等眾多領域。隨著大數據時代的來臨，構建大數據研究平台、整合創新資源、實施「專項計劃」等成為各個省市的工作重點之一。

（二）數據分析師的就業前景光明

在被視為「數據元年」的今天，數據分析師以待遇優厚和地位尊崇而聞名國際，曾被Times時代雜志譽為「21世紀最熱門五大新興行業」。今天，國內數據分析行業專業人才每年以千位數非速增長著，同期各行業領域空缺崗位已達近二十萬，未來中國對數據分析師的需求更是呈井噴之勢。

在數據分析人才培養上，國外已經將數據分析師人才作為國家戰略。據統計，目前世界 500 強企業中，有90% 以上建立了數據分析部門。大數據時代對數據分析師的巨大需求也大大刺激了高等院校的培養熱情。

二、數據分析師職業素養的培養

通過對各大招聘網站數據分析師、市場調查分析師等職位招聘信息的搜集整理和深入分析，挖掘並歸納出社會用人單位對數據分析師職位的知識技能和道德素質等方面的具體要求如下：

（一）數據分析師的職業內涵

數據分析師是指在不同行業中，專門從事數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業或市場研究、評估和預測的專業人員；是以實際數據為依據，對項目現狀及遠期進行統計、分析、預測並轉化為決策信息的專業人才。數據分析師可以通過掌握的大量行業數據，運用科學的計算工具，將經濟學原理與數學模型結合，進行科學合理的定量分析，數據分析師可以預測企業未來的收益及風險，為企業經營決策提供科學量化分析的依據。

目前數據分析師的認證主要有 2個：一是注冊數據分析師（CDA），由CDA注冊數據分析師協會Certified Data Analyst Institute）在順應大數據、雲計算的潮流下發起成立的職業簡稱；二是項目數據分析師（CPDA），由中國商業聯合會數據分析專業委員會以及工信部教育考試中心共同考核認證，證書是申請成立項目數據分析事務所的必備條件之一。

（二）數據分析師的知識要求

掌握多元統計分析、應用回歸分析、時間序列分析、計量經濟學、經濟預測研究等統計建模方法，了解本行業統計方法的新進展；掌握 SQL/oracle 等資料庫的數據整理、查詢、提取等方法；熟練使用相關的統計軟體，准確解讀軟體的運行結果；了解相關行業的業務知識和數據構成。

（三）數據分析師的能力要求

對信息、數據敏感，具備較強的文字功底，能獨立撰寫研究報告；能熟練使用 SPSS/SAS/Eviews 等統計分析軟體，具備數據分析或數據挖掘的綜合能力；掌握資料庫體系結構及數據架構，具備 Excel/SQL 或 Access 的查詢語句運用技能與知識，有良好的數據處理、建立統計模型能力。

（四）數據分析師的崗位職責

承擔行業、企業有關信息、數據的調查、搜集、整理、分析研究和發布工作；參與專項研究、課題和調研咨詢項目，撰寫行業分析文章和研究報告；對大數據進行深入挖掘，建立相關模型進行預測、分析，找出相關的聯系，揭示內在規律，為行業、企業決策提供依據。

三、數據分析師的培養方案

培養方案是高等教育辦學思想和辦學理念的集中體現，為突出數據分析的培養特色，統計專業應在深入分析數據分析職業需求的前提下，最終制定出符合數據分析師培養要求的課程體系。

（一）培養目標

為學生畢業後能夠成為各行業中數據分析領域的專門人才，確定了統計專業學生在本科教育階段的培養目標：一是具備良好的經濟學、管理學和財務管理等基本素養；二是了解相關行業知識、公司業務流程；三是掌握統計學的基本理論與方法，具備熟練使用 SPSS/SAS 等統計分析軟體進行數據分析或數據挖掘的綜合能力；四是掌握資料庫體系結構及數據架構，具備 Excel/SQL 或Access 的查詢語句運用技能與知識，有良好的數據處理、建立統計模型能力；五是具備較強的文字功底，能獨立撰寫數據分析研究報告。

（二）課程體系設立原則

在本科教育階段，培養數據分析師的課程設置應貫徹「三結合」的原則。

1. 多門學科相結合。數據分析工作是多個學科、多門專業在企業決策中的綜合應用，要成為優秀的數據分析師，必須做到多門學科的融會貫通。需熟悉或了解數學、統計學、經濟學、金融學、管理學、營銷學等學科的相關知識。

2. 理論研究與實踐應用相結合。高等學校一般都建有比較成熟的教學實踐基地和實習基地，學生在理論學習後，可以到企事業單位或財政、金融、保險等行業進行針對性的實習實踐，了解相關行業的業務知識和數據構成，運用所學知識進行數據分析，獨立或合作完成數據分析研究報告。

3. 專業教育與技術資格教育相結合。通過學習，學生可獲得統計學專業理學學士學位或者經濟學學士學位；通過參與社會上的技術資格考試，可獲得數據分析、統計師、調查分析師等專業技術資格證書。兩者的結合，更有利於學生從封閉校園走向開放社會，增加技能的同時，更好地融入社會、適應社會。

（三）課程體系的基本框架

在整個教學過程中，可以將每個學期分為長、短兩個小學期，短學期內設置一些與就業崗位相關的、以技能培養為目標的短期集中實踐教學環節，主要是崗位實訓課程。長學期課程分為4個系列：基礎課程、方向課程、綜合實踐課程、職業拓展課程。通過整合相關知識，優化課程結構，強化實踐技能，突出崗位技能實訓等手段構建課程體系，以達到培養學生具有數據分析師的基本技能和素養的目的。

四、數據分析師培養過程中的策略

（一）教學內容整合策略

在課程體系和課程設置的總體構建下，按照課程模塊化的思路，重新梳理課程教學內容、教學進度和深度，剔除陳舊、重復的內容，加強理論聯系實際內容，增添培養綜合運用能力內容，實現教學內容的整合優化。例如，《應用回歸分析》與《計量經濟學》的內容多有重復，可以將《應用回歸分析》並入《計量經濟學》；又如，《描述統計學》《數理統計》《計量經濟學》和《統計預測與決策》等課程有部分重復內容，必須在對知識的審慎梳理基礎上，整合相應的教學內容，重新制定教學文件。

（二）實驗環節設置策略

找准專業知識方法與實際問題的結合點，並分析研究當前的熱點和難點問題，充實和豐富實踐教學內容，編寫具有應用背景、切實達到鍛煉效果的實驗指導書和指導材料，以明確實驗的具體環節、目的與要求。每個實驗項目應包含實驗性質、實驗目的、實驗要求、實驗內容、實驗步驟和結果分析等部分。所有課程的實驗內容由淺入深，循序漸進，實現實踐教學規范化。

（三）軟體教學安排策略

為使學生充分掌握相關的統計軟體，熟練使用恰當的軟體從事數據的整理、分析，將統計軟體的教學分為三個層次：一是單獨開設 SPSS、SQL Server 資料庫課程；二是課堂內開設Lingo、Eviews、SAS 等軟體實驗；三是短學期和綜合訓練開設 Latex、R 等軟體課程，實現軟體教學層次化。

（四）實踐課程操作策略

為了強化學生的實踐能力和就業競爭力，在短學期實踐開設職場禮儀與溝通實、PPT 製作、統計模型、實訓統計調查方法與實務、辦公自動化實訓等項目；各學期綜合訓練分別開設統計流程與分析寫作、會計實踐軟體、統計分析案例等項目，實現綜合實踐職業化。

（五）拓展課程設計策略

聘任有豐富實踐經驗的統計師、調查分析師和企業家為兼職教授或校外導師，強化校外實踐；結合第二課堂，開展與專業教學相結合的、豐富多樣的課外活動；同時利用大學生統計建模大賽、大學生市場調查分析大賽、大學生數學建模競賽等學科競賽鍛煉學生綜合能力，實現職業拓展多樣化。

五、數據分析師培養的保障措施

（一）整合各種教育資源，提高教學效率

沒有經費的保證，數據分析師的培養只能紙上談兵。所以，學校、二級學院應設立加大資金投入，從軟硬體兩方面大力支持，保證經費落到實處。利用學校現有資源 , 籌建開放實驗室與實習基地，創造培養數據分析師的良好環境。

數據分析師培養必須實行產學結合，堅持開門辦學，與企業聯合培養的方式。創立高校與行業企業聯合培養人才的新機制，改變目前高校人才培養和行業企業需求脫節的現象。通過聯合辦學、共建等方式利用社會資源設立實習、實驗基地。

（二）建立導師制，強化教師的指導作用

為提高學生數據分析的水平，進入大二後 , 二級學院應推行本科「導師制」；到了大三 , 已經具備了一定的科研能力的本科生可以在導師的指導下參加各種與數據分析有關的專業競賽和創新實踐活動，親身體驗數據分析活動的整個過程 , 提高數據分析的基本技能與創新意識；在導師的全程參與和指導下，完成大四階段的校內綜合實訓、校外畢業實習和畢業論文的撰寫工作，使實踐鍛煉全程得到有效監控，保證教學質量。

（三）充分利用各級社團組織，

開展第二課堂的活動第二課堂是課堂教學的延伸和補充。在各級社團組織的規劃和部署下，加大人力、物力的投入，將第二課堂與第一課堂進行系統性、綜合性考慮與設計，實施規范化管理與組織運作，制訂好一系列的活動方案，為培養數據分析師通過更多的鍛煉途徑和方式。

（四）改革評價機制，激發學生的學習興趣

評價是引導師生的指揮棒，大多數學生和教師總會在現行的評價體系引導下來尋求「佳績」。要培養出未來的數據分析師，必須增強學生的學習主動性，提高學生的實踐能力。通過各種活動、各種途徑加強對學生能力的培養，必須要靠科學的評價體系來衡量。為此，建立「N+2」過程考核評價體系 , 對學生能力培養、訓練的全過程進行跟蹤調查，通過測試、信息反饋的結果來反映教育、培訓的效果和評價學生創造力的變化。

總之，項目數據分析（師）事務所在國內正迅速增長，並為政府、金融機構、企業的決策提供著日益重要的參考信息，具有良好的成長和發展空間。如何在信息海洋中找到有效的信息，如何通過有效的數據來科學決策變得尤為重要，因此數據分析師的前景必定輝煌。

『叄』 作為一個公司的數據分析職位人員，應該做哪些工作

這個主要抄看你的崗位職責，與具襲體企業也有關系。
但要做一個出色的數據分析員，以下幾點需要注意：
1、數據儲存和運算
這部分工作是基礎工作，別人可能都看不到，但對於你卻很重要。
所有數據，要按資料庫的思想存儲，經常需要的指標，要做好模板或列好運演算法則。
總之，這部分的要求是數據信息齊全、計算及時。
不要領導說完需求，很久才出一個結果。
平時感覺哪部分信息有可能被用到，要提前收集。

2、報表管理
常用的分析科目，都要有報表管理。
出哪些表、什麼時間出表，誰出表，誰檢查，都要報給誰，格式如何，是否保密等是一套制度，
都要注意到。

針對1、2兩項，還可以提出軟體硬體的需求，提高工作效率！

3、分析報告
整體經營報告和分項報告，有的公司還會要求PPT格式，用來在經營會上討論分析。
所以，要會寫分析報告。

4、溝通交流
分析報告好寫，但是因素分析，就比較難了。
因為涉及各個部門和業務，就得多和他們溝通。
平時也要多交流聯系，熟悉業務，要不別人也不願意給你多說。
比如，這個月銷售業績下降20%，原因在哪？
你調查一下，可能會知道，天氣、物流配送、價格是主要問題。

『肆』 數據分析專員需要掌握什麼技能

數據分析專抄員就是數據分析員。
關於數據分析員：
數據分析員是根據數據分析方案進行數據分析的人員，能進行較高級的數據統計分析，負責公司錄入人員的管理和業績考核，以及對編碼人員的行業知識和問卷結構的培訓，和錄入資料庫的設立，數據的校驗，資料庫的邏輯查錯，對部分問卷的核對等職責。
數據分析員的工作內容：
1、根據數據分析方案進行數據分析，在既定時間內提交給市場研究人員；
2、能進行較高級的數據統計分析；
3、公司錄入人員的管理和業績考核，以及對編碼人員的行業知識和問卷結構的培訓；
4、錄入資料庫的設立，數據的校驗，資料庫的邏輯查錯，對部分問卷的核對。

『伍』 對數據分析崗位的崗位分析維度有哪些

數據分析員的主要工作內容：
1、根據數據分析方案進行數據分析，在既定時間內提內交給市場研究人容員；
2、能進行較高級的數據統計分析；
3、公司錄入人員的管理和業績考核；以及對編碼人員的行業知識和問卷結構的培訓；
4、錄入資料庫的設立，數據的校驗，資料庫的邏輯查錯，對部分問卷的核對；

數據分析員任職要求：
知識/經驗：具有數理統計，經濟學，資料庫原理以及相關知識；能熟練使用EXCLE、SPSS、QUANVERT、SAS等統計軟體。
工作能力： 嚴謹的邏輯思維能力、學習能力、言語表達能力、管理能力
工作態度：積極主動、工作認真、工作嚴謹

互聯網公司招數據分析員比較多，在一些對業績和績效比較注重的公司也會招數據分析員

『陸』 互聯網公司的數據分析專員主要是什麼工作內容

_問題描述：答案1：： 1、根據數據分析方案進行數據分析，在既定時間內提交給市場研究人員； 2、能進行較高級的數據統計分析； 3、公司錄入人員的管理和業績考核；以及對編碼人員的行業知識和問卷結構的培訓； 4、錄入資料庫的設立，數據的校驗，資料庫的邏輯查錯，對部分問卷的核對.追問 要求有什麼專業背景呢？再比如，要求什麼技能？ MatLab?EXCEL？ 回答 要能熟練應用excel的各種自帶的函數，例如：篩選、統計、求和、平均值等函數，能熟練掌握SQL等資料庫編程，對你在工作中更能得心應手。如果對要應騁特定的那一家企業的特定的工作崗位，可能要求會有一些特定的崗位技能要求。提問者的評價：謝謝你的耐心解答，好詳細呀答案2：： 1.市場營銷僅能 2 溝通技能 3 圖標技能 4 心理學技能 5 能夠解讀數據反映的內容，並且製成圖表 答案3：： 1.市場營銷技能 2 溝通技能 3 作圖技能 4 心理學技能 5 能夠解讀數據反映出來的用戶需求，並且製成圖表。專業數據分析師是長期的積累經驗的。 :::::::::::::::::::請參考以下相關問題:::::::::::::::::::: 互聯網公司的產品策劃專員的工作內容主要是什麼呢？ :::::::::::::::::::請參考以下相關問題:::::::::::::::::::: 請問一下數據分析的前輩，我畢業想從事數據分析專員這個工作，請問... :::::::::::::::::::請參考以下相關問題:::::::::::::::::::: 一般網路游戲公司產品專員的工作內容是什麼？ :::::::::::::::::::請參考以下相關問題:::::::::::::::::::: 數據分析員的工作內容是什麼？ :::::::::::::::::::請參考以下相關問題:::::::::::::::::::: 數據分析專員與軟體工程師哪個的職業壽命長

『柒』 市場數據分析專員

樓主你好，具體我也抄不太襲懂，網路搜索了點，可以拱你參考。
1. 統計學的背景知識是必要的.隨便找個大學的數理統計教材都可以.
2. 軟體最好的是SPSS 和SAS,SPSS應該可以找到免費的,但是SAS很難.它們各有優勢.初學建議學SPSS,容易學,不需要寫程序的技能.
3. 行業知識,就是說你分析的結果需要能作出合理的解釋和指導實踐應用.
4. 資料庫的知識,這個是分析的基礎.只有把數據整理好了,才能做好分析.

『捌』 怎麼寫數據專員工作總結

數據專員工作總結內容中要有：對崗位和工作上的認識、具體做的事情、出現的問題及解決的辦法、正在學習和提高的能力、經驗與教訓、總結與未來發展方向。數據統計可以附上表格，一目瞭然。

『玖』 請問一下數據分析的前輩，我畢業想從事數據分析專員這個工作，請問都需要掌握什麼技能

1 數據分析,一定要有精強的EXCEL表格數據處理能力.
2 要有政策敏感性,分析數據,關鍵版點在分析上權,要對行業及企業的數據對政策等都有較強的理解能力,信息收集能力.
3 要有對企業行業的本質管理有明確的思維,要擅於挖掘數據之間的關系及反應出來的問題,與經營管理有連帶關系.
4 需要為上級領導制定可以影響商業績效的策略和行動計劃,因此要有橫向縱向分析的能力.
5 要熟悉PPT SPSS等資料匯總的方法.
6 要針對財務數據分盈餘利潤等,因此也要有財務管理及成本核算的基礎知識.
7 不同行業還有不同要求,比如說工民建的知識,工程造價的知識,銷售管理知識等等.這一行需要沉澱,不過從事得當並有突破後,極易成為成功人士,為未來奠定極好的基礎.

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