文档介绍：做数据分析前我们首先要明确分析目的和内容,对于数据分析师而言,他们的进阶需求无外乎是各个企业对数据分析师的职位要求。在前程无忧、中华英才网以及智联招聘上,我们随便搜索下数据分析的岗位信息,都能找到大量类似于下面的一些职位要求信息: 别看岗位职责,任职要求这么多,说白了主要就三点要求: 1)对相关业务的理解;2)掌握一到二种数据分析工具;3)良好的沟通。可能不同的公司因为需求不同,会在要求上有点小小的不同,而这个不同主要集中在数据库上。了解数据分析师的具体需求之前,我们有必要先了解数据分析师的职位体系。数据分析师的职位体系在传统行业中,数据分析更多存在移动、银行、超市等行业,在这些行业中你才会偶尔听到数据分析师这个职位,也许更多是听到数据挖掘工程师、数据建模师。在中国也许只在电信的项目中,才会存在真正的意义上的数据挖掘。数据行业从广义上讲可以分为以下几个职位: 1 、数据分析师更注意是对数据、数据指标的解读,通过对数据的分析,来解决商业问题。主要有以下几个次层次: 1)业务监控:诊断当前业务是否正常?是否存在问题?业务发展是否达到预期( KPI )?如果没有达到预期,问主要问题在哪?是什么原因引起的? 2)建立分析体系:这些数据分析师已经对业务有一定的理解,对业务也相对比较熟悉,更多帮业务方建立一套分析体系,或者更高级是做成数据产品。例如:营销活动。分析师会告诉业务方,在活动前你应该分析哪些数据,从而制定恰当的营销计划。在营销过程中,你应该看哪些数据,从而及时做出营销活动调整。在营销活动,应该如何进行活动效果评估。 3)行业未来发展的趋势分析:这应该是数据分析师最高级别,有的公司叫做战略分析师/商业分析师。这个层次的数据分析师站的更高,在行业、宏观的层面进行业务分析,预测未来行业的发展,竞争对手的业务构成,帮助公司制定战略发展计划,并及时跟踪、分析市场动态,从而及时对战略进行不断优化。主要技能要求: 数据库知识( SQL 至少要熟悉)、基本的统计分析知识、 EXCEL 要相当熟悉, 对 SPSS 或SAS 有一定的了解,对于与网站相关的业务还可能要求掌握 GA等网站分析工具,当然 PPT 也是必备的。 2 、数据挖掘工程师更多是通过对海量数据进行挖掘,寻找数据的存在模式、或者说规律,从而通过数据挖掘来解决具体问题。数据挖掘更多是针对某一个具体的问题,是以解决具体问题为导向的。例如:聚类分析,通过对于会员各种人口统计学、行为数据进行分析,对会员进行分类,对不同的类型的会员建立相应的 profiling ,从而更好的理解会员,知道公司会员是到底如何?高、中、低低价值的会员构成,既可以后期各种会员的运营提供指导,提高活动效率,可以指导公司的营销,例如广告的投放策略。以及用于公司各种战略的制定。主要技能要求: 1)数据库必须精通。很多时候,你模型的数据预处理,可能完成在数据库里完成,你用到的数据库技巧更高。 2)必须要会成熟的数据挖掘工具、数据挖掘算法,例如:SPSS/CELEMENTINE 、 SAS/EM 等,当然如果你会一、二款开源软件,并会写一些程序代码那是最好的, 大公司都喜欢用开源的软件,例如: R、WEKA 。 3 、数据建模师这个职位与数据挖掘工程师还是有本质区别的。数据建模师,更多偏向于中、小数据量,而且其使用更多更多是统计学的方法,而数据挖