数据分析专员岗位职责

『壹』 运营分析专员干什么的

你说的是什么运营分析专员？
如果是财务分析运营专员，那么一般负责以回下工作：答
1、负责公司的年初的预算模版编制、数据的提取、整理；
2、负责每月、每季预算控制结果的分析；
3、负责公司日常、专项成本分析；包括：市场的投放、固定资产的利用情况等；
4、负责收入数据的整理、分析；包括：收入明细的整理，各项收费模式对公司运营成本、税务的影响，收入异常变动的专项分析；
5、整理与提交业务需求，对于新上的业务进行测试与数据核对，保证各项财务数据正确性；
6、逐渐建立公司的成本分析模型；根据互联网的性质跟财务传统的分析模型、理念，建立合理的成本中心、利润中心；
7、负责日常管理报表的编制。
如果是运营数据分析专员，那么工作职责如下：
1、基于海量数据进行提取和整合，挖掘数据规律并建立分析模型，对采集到的各类数据进行分析并根据项目需求定期制作分析报告和进行汇报；
2、探索并固化数据分析角度、规范和评价模型，帮助团队提高数据跟踪、数据分析能力，协助团队完成收入目标；
3、根据数据分析结果，提出运营优化方案为项目运营决策提供足够的支撑；

『贰』 数据分析员是什么职业，未来前景如何

数据分析师职位具有鲜明的时代特点和巨大的需求，在大学本科阶段统计专业积极探索培养大学生的数据分析能力，进而为社会提供合格的数据分析师人才的有效对策，具有重要的研究价值和实践意义。

一、数据分析师培养的意义

（一）数据分析师的培养符合国家战略

为适应世界经济一体化的进程，彻底改变我国“项目数据分析”专业技术人才紧缺的现状，2005 年 4 月，全国第一家数据分析事务所在陕西成立，到目前，我国相继已有北京、陕西、江苏、新疆、甘肃、山东、浙江、上海、黑龙江等 14 个省、市、自治区约 80 家项目数据分析专业机构进入中国市场经济舞台，涉及项目已从最初的分析评估业和金融业，扩展至会计师、投融资机构、政府审批和企业管理等众多领域。随着大数据时代的来临，构建大数据研究平台、整合创新资源、实施“专项计划”等成为各个省市的工作重点之一。

（二）数据分析师的就业前景光明

在被视为“数据元年”的今天，数据分析师以待遇优厚和地位尊崇而闻名国际，曾被Times时代杂志誉为“21世纪最热门五大新兴行业”。今天，国内数据分析行业专业人才每年以千位数非速增长着，同期各行业领域空缺岗位已达近二十万，未来中国对数据分析师的需求更是呈井喷之势。

在数据分析人才培养上，国外已经将数据分析师人才作为国家战略。据统计，目前世界 500 强企业中，有90% 以上建立了数据分析部门。大数据时代对数据分析师的巨大需求也大大刺激了高等院校的培养热情。

二、数据分析师职业素养的培养

通过对各大招聘网站数据分析师、市场调查分析师等职位招聘信息的搜集整理和深入分析，挖掘并归纳出社会用人单位对数据分析师职位的知识技能和道德素质等方面的具体要求如下：

（一）数据分析师的职业内涵

数据分析师是指在不同行业中，专门从事数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业或市场研究、评估和预测的专业人员；是以实际数据为依据，对项目现状及远期进行统计、分析、预测并转化为决策信息的专业人才。数据分析师可以通过掌握的大量行业数据，运用科学的计算工具，将经济学原理与数学模型结合，进行科学合理的定量分析，数据分析师可以预测企业未来的收益及风险，为企业经营决策提供科学量化分析的依据。

目前数据分析师的认证主要有 2个：一是注册数据分析师（CDA），由CDA注册数据分析师协会Certified Data Analyst Institute）在顺应大数据、云计算的潮流下发起成立的职业简称；二是项目数据分析师（CPDA），由中国商业联合会数据分析专业委员会以及工信部教育考试中心共同考核认证，证书是申请成立项目数据分析事务所的必备条件之一。

（二）数据分析师的知识要求

掌握多元统计分析、应用回归分析、时间序列分析、计量经济学、经济预测研究等统计建模方法，了解本行业统计方法的新进展；掌握 SQL/oracle 等数据库的数据整理、查询、提取等方法；熟练使用相关的统计软件，准确解读软件的运行结果；了解相关行业的业务知识和数据构成。

（三）数据分析师的能力要求

对信息、数据敏感，具备较强的文字功底，能独立撰写研究报告；能熟练使用 SPSS/SAS/Eviews 等统计分析软件，具备数据分析或数据挖掘的综合能力；掌握数据库体系结构及数据架构，具备 Excel/SQL 或 Access 的查询语句运用技能与知识，有良好的数据处理、建立统计模型能力。

（四）数据分析师的岗位职责

承担行业、企业有关信息、数据的调查、搜集、整理、分析研究和发布工作；参与专项研究、课题和调研咨询项目，撰写行业分析文章和研究报告；对大数据进行深入挖掘，建立相关模型进行预测、分析，找出相关的联系，揭示内在规律，为行业、企业决策提供依据。

三、数据分析师的培养方案

培养方案是高等教育办学思想和办学理念的集中体现，为突出数据分析的培养特色，统计专业应在深入分析数据分析职业需求的前提下，最终制定出符合数据分析师培养要求的课程体系。

（一）培养目标

为学生毕业后能够成为各行业中数据分析领域的专门人才，确定了统计专业学生在本科教育阶段的培养目标：一是具备良好的经济学、管理学和财务管理等基本素养；二是了解相关行业知识、公司业务流程；三是掌握统计学的基本理论与方法，具备熟练使用 SPSS/SAS 等统计分析软件进行数据分析或数据挖掘的综合能力；四是掌握数据库体系结构及数据架构，具备 Excel/SQL 或Access 的查询语句运用技能与知识，有良好的数据处理、建立统计模型能力；五是具备较强的文字功底，能独立撰写数据分析研究报告。

（二）课程体系设立原则

在本科教育阶段，培养数据分析师的课程设置应贯彻“三结合”的原则。

1. 多门学科相结合。数据分析工作是多个学科、多门专业在企业决策中的综合应用，要成为优秀的数据分析师，必须做到多门学科的融会贯通。需熟悉或了解数学、统计学、经济学、金融学、管理学、营销学等学科的相关知识。

2. 理论研究与实践应用相结合。高等学校一般都建有比较成熟的教学实践基地和实习基地，学生在理论学习后，可以到企事业单位或财政、金融、保险等行业进行针对性的实习实践，了解相关行业的业务知识和数据构成，运用所学知识进行数据分析，独立或合作完成数据分析研究报告。

3. 专业教育与技术资格教育相结合。通过学习，学生可获得统计学专业理学学士学位或者经济学学士学位；通过参与社会上的技术资格考试，可获得数据分析、统计师、调查分析师等专业技术资格证书。两者的结合，更有利于学生从封闭校园走向开放社会，增加技能的同时，更好地融入社会、适应社会。

（三）课程体系的基本框架

在整个教学过程中，可以将每个学期分为长、短两个小学期，短学期内设置一些与就业岗位相关的、以技能培养为目标的短期集中实践教学环节，主要是岗位实训课程。长学期课程分为4个系列：基础课程、方向课程、综合实践课程、职业拓展课程。通过整合相关知识，优化课程结构，强化实践技能，突出岗位技能实训等手段构建课程体系，以达到培养学生具有数据分析师的基本技能和素养的目的。

四、数据分析师培养过程中的策略

（一）教学内容整合策略

在课程体系和课程设置的总体构建下，按照课程模块化的思路，重新梳理课程教学内容、教学进度和深度，剔除陈旧、重复的内容，加强理论联系实际内容，增添培养综合运用能力内容，实现教学内容的整合优化。例如，《应用回归分析》与《计量经济学》的内容多有重复，可以将《应用回归分析》并入《计量经济学》；又如，《描述统计学》《数理统计》《计量经济学》和《统计预测与决策》等课程有部分重复内容，必须在对知识的审慎梳理基础上，整合相应的教学内容，重新制定教学文件。

（二）实验环节设置策略

找准专业知识方法与实际问题的结合点，并分析研究当前的热点和难点问题，充实和丰富实践教学内容，编写具有应用背景、切实达到锻炼效果的实验指导书和指导材料，以明确实验的具体环节、目的与要求。每个实验项目应包含实验性质、实验目的、实验要求、实验内容、实验步骤和结果分析等部分。所有课程的实验内容由浅入深，循序渐进，实现实践教学规范化。

（三）软件教学安排策略

为使学生充分掌握相关的统计软件，熟练使用恰当的软件从事数据的整理、分析，将统计软件的教学分为三个层次：一是单独开设 SPSS、SQL Server 数据库课程；二是课堂内开设Lingo、Eviews、SAS 等软件实验；三是短学期和综合训练开设 Latex、R 等软件课程，实现软件教学层次化。

（四）实践课程操作策略

为了强化学生的实践能力和就业竞争力，在短学期实践开设职场礼仪与沟通实、PPT 制作、统计模型、实训统计调查方法与实务、办公自动化实训等项目；各学期综合训练分别开设统计流程与分析写作、会计实践软件、统计分析案例等项目，实现综合实践职业化。

（五）拓展课程设计策略

聘任有丰富实践经验的统计师、调查分析师和企业家为兼职教授或校外导师，强化校外实践；结合第二课堂，开展与专业教学相结合的、丰富多样的课外活动；同时利用大学生统计建模大赛、大学生市场调查分析大赛、大学生数学建模竞赛等学科竞赛锻炼学生综合能力，实现职业拓展多样化。

五、数据分析师培养的保障措施

（一）整合各种教育资源，提高教学效率

没有经费的保证，数据分析师的培养只能纸上谈兵。所以，学校、二级学院应设立加大资金投入，从软硬件两方面大力支持，保证经费落到实处。利用学校现有资源 , 筹建开放实验室与实习基地，创造培养数据分析师的良好环境。

数据分析师培养必须实行产学结合，坚持开门办学，与企业联合培养的方式。创立高校与行业企业联合培养人才的新机制，改变目前高校人才培养和行业企业需求脱节的现象。通过联合办学、共建等方式利用社会资源设立实习、实验基地。

（二）建立导师制，强化教师的指导作用

为提高学生数据分析的水平，进入大二后 , 二级学院应推行本科“导师制”；到了大三 , 已经具备了一定的科研能力的本科生可以在导师的指导下参加各种与数据分析有关的专业竞赛和创新实践活动，亲身体验数据分析活动的整个过程 , 提高数据分析的基本技能与创新意识；在导师的全程参与和指导下，完成大四阶段的校内综合实训、校外毕业实习和毕业论文的撰写工作，使实践锻炼全程得到有效监控，保证教学质量。

（三）充分利用各级社团组织，

开展第二课堂的活动第二课堂是课堂教学的延伸和补充。在各级社团组织的规划和部署下，加大人力、物力的投入，将第二课堂与第一课堂进行系统性、综合性考虑与设计，实施规范化管理与组织运作，制订好一系列的活动方案，为培养数据分析师通过更多的锻炼途径和方式。

（四）改革评价机制，激发学生的学习兴趣

评价是引导师生的指挥棒，大多数学生和教师总会在现行的评价体系引导下来寻求“佳绩”。要培养出未来的数据分析师，必须增强学生的学习主动性，提高学生的实践能力。通过各种活动、各种途径加强对学生能力的培养，必须要靠科学的评价体系来衡量。为此，建立“N+2”过程考核评价体系 , 对学生能力培养、训练的全过程进行跟踪调查，通过测试、信息反馈的结果来反映教育、培训的效果和评价学生创造力的变化。

总之，项目数据分析（师）事务所在国内正迅速增长，并为政府、金融机构、企业的决策提供着日益重要的参考信息，具有良好的成长和发展空间。如何在信息海洋中找到有效的信息，如何通过有效的数据来科学决策变得尤为重要，因此数据分析师的前景必定辉煌。

『叁』 作为一个公司的数据分析职位人员，应该做哪些工作

这个主要抄看你的岗位职责，与具袭体企业也有关系。
但要做一个出色的数据分析员，以下几点需要注意：
1、数据储存和运算
这部分工作是基础工作，别人可能都看不到，但对于你却很重要。
所有数据，要按数据库的思想存储，经常需要的指标，要做好模板或列好运算法则。
总之，这部分的要求是数据信息齐全、计算及时。
不要领导说完需求，很久才出一个结果。
平时感觉哪部分信息有可能被用到，要提前收集。

2、报表管理
常用的分析科目，都要有报表管理。
出哪些表、什么时间出表，谁出表，谁检查，都要报给谁，格式如何，是否保密等是一套制度，
都要注意到。

针对1、2两项，还可以提出软件硬件的需求，提高工作效率！

3、分析报告
整体经营报告和分项报告，有的公司还会要求PPT格式，用来在经营会上讨论分析。
所以，要会写分析报告。

4、沟通交流
分析报告好写，但是因素分析，就比较难了。
因为涉及各个部门和业务，就得多和他们沟通。
平时也要多交流联系，熟悉业务，要不别人也不愿意给你多说。
比如，这个月销售业绩下降20%，原因在哪？
你调查一下，可能会知道，天气、物流配送、价格是主要问题。

『肆』 数据分析专员需要掌握什么技能

数据分析专抄员就是数据分析员。
关于数据分析员：
数据分析员是根据数据分析方案进行数据分析的人员，能进行较高级的数据统计分析，负责公司录入人员的管理和业绩考核，以及对编码人员的行业知识和问卷结构的培训，和录入数据库的设立，数据的校验，数据库的逻辑查错，对部分问卷的核对等职责。
数据分析员的工作内容：
1、根据数据分析方案进行数据分析，在既定时间内提交给市场研究人员；
2、能进行较高级的数据统计分析；
3、公司录入人员的管理和业绩考核，以及对编码人员的行业知识和问卷结构的培训；
4、录入数据库的设立，数据的校验，数据库的逻辑查错，对部分问卷的核对。

『伍』 对数据分析岗位的岗位分析维度有哪些

数据分析员的主要工作内容：
1、根据数据分析方案进行数据分析，在既定时间内提内交给市场研究人容员；
2、能进行较高级的数据统计分析；
3、公司录入人员的管理和业绩考核；以及对编码人员的行业知识和问卷结构的培训；
4、录入数据库的设立，数据的校验，数据库的逻辑查错，对部分问卷的核对；

数据分析员任职要求：
知识/经验：具有数理统计，经济学，数据库原理以及相关知识；能熟练使用EXCLE、SPSS、QUANVERT、SAS等统计软件。
工作能力： 严谨的逻辑思维能力、学习能力、言语表达能力、管理能力
工作态度：积极主动、工作认真、工作严谨

互联网公司招数据分析员比较多，在一些对业绩和绩效比较注重的公司也会招数据分析员

『陆』 互联网公司的数据分析专员主要是什么工作内容

_问题描述：答案1：： 1、根据数据分析方案进行数据分析，在既定时间内提交给市场研究人员； 2、能进行较高级的数据统计分析； 3、公司录入人员的管理和业绩考核；以及对编码人员的行业知识和问卷结构的培训； 4、录入数据库的设立，数据的校验，数据库的逻辑查错，对部分问卷的核对.追问 要求有什么专业背景呢？再比如，要求什么技能？ MatLab?EXCEL？ 回答 要能熟练应用excel的各种自带的函数，例如：筛选、统计、求和、平均值等函数，能熟练掌握SQL等数据库编程，对你在工作中更能得心应手。如果对要应骋特定的那一家企业的特定的工作岗位，可能要求会有一些特定的岗位技能要求。提问者的评价：谢谢你的耐心解答，好详细呀答案2：： 1.市场营销仅能 2 沟通技能 3 图标技能 4 心理学技能 5 能够解读数据反映的内容，并且制成图表 答案3：： 1.市场营销技能 2 沟通技能 3 作图技能 4 心理学技能 5 能够解读数据反映出来的用户需求，并且制成图表。专业数据分析师是长期的积累经验的。 :::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: 互联网公司的产品策划专员的工作内容主要是什么呢？ :::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: 请问一下数据分析的前辈，我毕业想从事数据分析专员这个工作，请问... :::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: 一般网络游戏公司产品专员的工作内容是什么？ :::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: 数据分析员的工作内容是什么？ :::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: 数据分析专员与软件工程师哪个的职业寿命长

『柒』 市场数据分析专员

楼主你好，具体我也抄不太袭懂，网络搜索了点，可以拱你参考。
1. 统计学的背景知识是必要的.随便找个大学的数理统计教材都可以.
2. 软件最好的是SPSS 和SAS,SPSS应该可以找到免费的,但是SAS很难.它们各有优势.初学建议学SPSS,容易学,不需要写程序的技能.
3. 行业知识,就是说你分析的结果需要能作出合理的解释和指导实践应用.
4. 数据库的知识,这个是分析的基础.只有把数据整理好了,才能做好分析.

『捌』 怎么写数据专员工作总结

数据专员工作总结内容中要有：对岗位和工作上的认识、具体做的事情、出现的问题及解决的办法、正在学习和提高的能力、经验与教训、总结与未来发展方向。数据统计可以附上表格，一目了然。

『玖』 请问一下数据分析的前辈，我毕业想从事数据分析专员这个工作，请问都需要掌握什么技能

1 数据分析,一定要有精强的EXCEL表格数据处理能力.
2 要有政策敏感性,分析数据,关键版点在分析上权,要对行业及企业的数据对政策等都有较强的理解能力,信息收集能力.
3 要有对企业行业的本质管理有明确的思维,要擅于挖掘数据之间的关系及反应出来的问题,与经营管理有连带关系.
4 需要为上级领导制定可以影响商业绩效的策略和行动计划,因此要有横向纵向分析的能力.
5 要熟悉PPT SPSS等资料汇总的方法.
6 要针对财务数据分盈余利润等,因此也要有财务管理及成本核算的基础知识.
7 不同行业还有不同要求,比如说工民建的知识,工程造价的知识,销售管理知识等等.这一行需要沉淀,不过从事得当并有突破后,极易成为成功人士,为未来奠定极好的基础.

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