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数据分析
数据分析师日常工作是什么?
发布时间:2019-12-25    信息来源:未知    浏览次数:

  知于数字营销应用平台是国内首个专业的大数据轻应用自助平台,提供传播管理、舆情管理、网站管理等大数据轻应用解决方案。(1)写SQL 脚本:俗称“跑数据”。leader要一组 季度数据/月数据/周数据 ,写一段或者N段SQL把数据跑出来。一般是临时性需求,不过当发现默默地演变成一个常规性需求时,最好直接封装SP(存储过程)了……每次跑一下方便省事。这项工作内容需要的技能点有:数据库,SQL(2)数据分析项目前中期:这个是耗时很长很麻烦的部分。前期是基础数据的处理清洗,基础汇总聚合,然后设计监测指标,指标的设计不仅仅是数学分析,更多需要跑业务需求方那边了解,毕竟最终目的是要让别人用,提升效率,不是为了凸显模型高大上。所有需要的数据都有了之后,开始建立业务模型(数学模型),整个建模的过程也是反复探索数据的过程,在一定数据量的情况下,初期的建模应用起来一定会这种问题那种问题balabala烦死人……以后边应用边调整优化。技能点:数据库,SQL,excel,R语言,数理统计,数据挖掘,业务知识。(3)兼职产品经理:业务模型完了后,就有了指标结果。把数据落地到数据库中。然后接下来需要找开发帮你做可视化站点。作为数据分析师我是最了解这个项目 逻辑流程、核心算法、业务应用的。找开发帮你做可视化站点:曲线图啊 柱状图啊 饼图啊 balabala 让别人一眼就能看到指标的整体状况。技能点:逻辑思维,流程规划,数据可视化,一定的开发知识(方便和开发沟通),表达能力力和表情。(4)模型和指标正式应用起来自后:收集业务部的反馈,不停的跟他们沟通邮件,不停地优化模型,数据表。以及给业务部一些特定需求的分析评估报告(临时性需求)。技能点:逻辑思维,表达能力(5)个人学习:有时候会遇到等待别人工作进度的情况,比如别人的上一批数据没出来,你完全没法工作。那就上网或者看书 学习知识。数理统计和数据挖掘博大精深,如何能应用得好,产生最高性价比更是一门学问啦。多了解些总是没坏处的。(6)大数据部分:涉及到”大数据“已经不是我个人工作内容部分了,而是整组的工作内容。具体需要有专门比较懂hadoop和spark的人负责在上面跑数据,写最终实现代码。我们组里的分工大概就是:数据分析师,数据工程师,(半个产品经理),有人身兼三种,有人只爱专精。技能点:无特定加点法则,团队加点。

  成都加米谷大数据科技有限公司是一家专注于大数据人才培养的机构。公司由来自华为、京东、星环、勤智等国内知名企业的多位技术大牛联合创办。面向社会提供大数据、人工智能等前沿技术的培训业务。

  将花费大部分时间沉浸在原始数据中,试图找出如何最好地使用它来驱动伟大的业务决策。必须了解公司真正需要什么,并清楚地沟通一切。所有这些都包括:

  一为产品经理服务,国内产品经理不懂数据分析,而新产品的竞争情报分析、产品敏捷测试等都需要数据分析师帮助完成,后期产品迭代优化还是需要数据分析师采集用户行为、习惯、评价等数据来完成;

  二是为运营服务,产品运营中的用户流量、促销、顾客关系管理等需要数据分析师帮助完成;三是公司数据制定和标准建设、各部门数据打通,数据化管理等工作需要数据分析师完成;

  从以上四个方面看商业分析能力和业务知识能力就显得尤为重要,这个时候是考验分析师的业务理解能力及通过数据为企业解决实际问题的能力了。比如分析师的分析流程、分析思维、分析技能、展示说服能力。可以考虑进这方面专业的公司,或者运气好碰到有经验的老师带你一段时间,像我运气不错刚进了决明就碰到了老师带我,进步的很快,所以现在基本把这一套搞得很熟练了。

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