高级数据分析师具体工作内容

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壹、大数据分析师

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大数据分析师

岗位职责

大数据分析师是Pvthon、R等互联网行业常见的招聘职位。 熟悉MySal等一种或多种常见数据库、SQLserver、Oracle等，并具有数据挖掘和分析功能。 工作内容包括：

1根据数据分析需求和数据集现状，设计数据平台架构和数据产品。

2.根据发展需要建立数据分析方法和标准，建立完整的指标体系。

3负责开发和维护计算机模型以及撰写技术报告。

4负责根据用户反馈创建数据报告并持续优化产品功能。

5负责编写标准化的产品开发文档并保持正确，编写产品功能列表和用户手册。

6.完成公司交办的其他相关职责。

能力要求

1专业技能

非常直观的是，大数据分析师必须具备扎实的数据分析专业技能。

（1）熟练使用分析工具。 熟练使用常用数据分析工具，熟练掌握至少一种数据分析软件，是大数据分析师最基本的要求。

（2）自由运用分析方法。 大数据分析师必须能够自由地运用数据分析方法来执行相应的数据分析任务，这也是他们最基本的能力。

（3）理解开创性的分析理论。 很多企业对大数据分析师的理论水平提出了要求，不仅需要系统分析、建模方面的理论应用能力，还需要数据分析方面的理论探索能力。

2管理技能

技术人才掌握相应的管理技能并不是什么新鲜事。

（1）战略管理。 大数据分析师必须利用数据分析的结果发现运营中潜在的问题和机会，提出清晰的分析结论和对策建议，为公司的战略决策提供支持。 如果没有相应的战略管理技能，数据分析的结果只是僵化的信息，无法实现其价值。

（2）团队管理。 大数据的分析和应用主要依靠团队合作团队管理已经成为大数据分析师的一项重要技能。

（3）项目管理。 大数据分析师不仅要善于通过团队合作完成数据分析，并将分析结果应用到公司的战略决策中，还要具备相应的项目管理技能，持续推进所承担的项目。 但不同的公司在这方面有不同的要求。

3.实践经验。 实践经验是企业对大数据分析师的基本要求之一。

4.基本特征。 企业对数据分析师的基本特征也有相应的要求，主要表现为学历高、能力明确。 在学历方面，要求申请人具有大专及以上学历。

5.研究能力。

（1）抽象归纳法。 大数据分析师必须善于从数据和数据分析结果中抽象总结事物发展变化的规律和趋势，以预测潜在的机会和威胁，支持公司的战略决策。

（二）分析评估。 大数据分析师还应该善于分析和挖掘数据，利用一定的建模工具来分析和评估业务运营中的问题，并提出解决方案。

（3）文本表达。 研究活动离不开书面表达，拥有优秀的写作能力，能够写出严谨、深入的研究报告，也成为大数据分析师的重要能力。

薪资

1平均年薪：全国主要数据分析师职位平均年薪约为234060

2年收入分配：17%以下。 36%在10万之间，47%在20万以上

3不同工作年限的年薪分配：118,059年164,324元234,676元277,486元；。

4大数据分析师需求量最大的地区是深圳、北京和上海。

5对于薪资最高的大数据分析师来说，最常见的技能需求是SQL、数据分析和PYTHON。

6对大数据分析师需求最大的行业是互联网、计算机软件和电子商务。

就业前景

数据分析师的前景非常乐观，发展前景巨大。 所以我们不必担心大数据分析的前景。 如果数据分析师向业务方面发展，他或她最终可以成为高级业务专家、总经理或首席执行官。

如果你往技术方面发展，如果你有优秀的技术和技术能力，你可以担任公司数据科学部门的负责人，一个常见的职位头衔是数据科学家。

如果你理论能力很强，会写文章，你可以担任研究所的高级经理。 由于研能力较强，我的导师现在是某科研单位计算机部的负责人。

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贰、数据分析员具体工作是什么?

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1.数据采集​​

数据采集的意义是真正了解数据的本来面目，包括时间、条件、模式、内容、长度、限制等。 的数据量。 这将有助于大数据分析人员更针对性地控制数据的生产和采集过程，避免因违反数据采集规则而导致的数据问题。 同时，对数据收集逻辑的了解可以提高数据分析师的理解。 对于数据的异常变化尤其如此。

2.数据访问

数据访问分为存储和检索两部分。 数据存储，大数据分析师需要了解数据存储的内部运行机制和流程。 核心是知道根据原始数据需要进行哪些处理，最终得到什么样的数据。

3.数据提取

大数据分析师首先必须能够提取数据。 第一个层次是能够根据条件从单个数据库中提取数据。 第二个层次是掌握跨数据库表提取数据的能力。 第三个层次是优化SQL集，通过优化嵌套和选择的逻辑级别以及周转时间，减少个人时间浪费和系统资源消耗。

4.数据挖掘

在这个阶段，大数据分析师首先要掌握数据挖掘、统计学等数学的基本原理和知识；二是掌握一个数据挖掘工具。 Python或R都是选项。 三是了解常用的数据挖掘算法和使用场景，以及每种算法的优缺点。

5.数据分析更多的是关于业务使用和解释，而不是数据挖掘。 如何从结果、可信度、显而易见性等方面解释该算法对公司的实际重要性？

6.数据可视化

在这一部分，大数据分析师不仅需要遵循各公司统一的标准原则，还可以根据实际需要、根据场景来具体表现形式。 数据可视化是数据内容的永久辅助，有价值的数据报告是其关键。