如何使用数据分析(如何使用数据分析库)
如何使用Excel做数据分析 1、,以office07版为例;新建并打开excel表格,如图 2,首先添加数据分析插件,点击左上角...
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大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于数据分析工程师的问题,于是小编就整理了3个相关介绍数据分析工程师的解答,让我们一起看看吧。
目前从事金融大数据相关工作,下面的情况仅限本行业;就接触的情况来看,数据分析这一邻域大概就是这几部分的岗位为主:bi工程师,数据分析师,数据挖掘工程师,建模(算法)工程师,人工智能方向。各岗位异同其他答主已经说的很明白了,就不再说了。 但实际上各岗位间并没有太过明显的界限,例如数据分析师也(掌握sql,R,统计等知识)完全有可能向bi工程师或数据挖掘方向发展,只是技能的侧重不同而已。 数据分析师需求较大,尤其对于较大型的公司,从总部各部门到分公司甚至营业部都可能会配备自己的数据分析师,工作一般以数据查询及完成报告为主,技能侧重于ppt,sql。这类分析师的能力差异主要体现在行业经验及业务理解上。其他岗位包括数据挖掘,建模等岗位主要在集中公司总部,岗位数量上会少于数据分析,编程技能及统计知识要求会更高,往往对相关数据挖掘项目经验也有要求。 关于数据分析师的前景,在未来几年应该还是十分吃香的,但更长远来看就未必像其他答主描绘的那么美好;目前数据分析师吃香很大程度上是由于近几年各种数据相关的概念相继出现,导致数据分析师仍供不应求,但这种供需情况终会达到平衡,红利会逐渐消失。 另外,就目前情况来看,数据分析师入门难度相比很多行业并不算高,不像当医生的需要有医学背景,律师/工程师则要求相关从业资格。我认为,简单的sql查询在不久的未来将会成为一种通用技能,就类似现在office三件套的存在,到那时候简单的数据处理工作就不需要招聘专门的数据分析师了。 所以就长远来看,若想在行业内保持竞争力,要不在就业务方向积累经验建立起自己的壁垒,要么在技术方面有所建树。若留在原地的话,涨潮的时候可是会淹死的哦~~
数据分析师是为了适应大数据时代要求,加强正规化、专业化、职业化的数据分析师人才队伍建设,进一步提升我国数据分析员师的职业素质和能力水平,经国家相关部委统一颁布实施,旨在通过掌握大量行业数据以及科学的计算工具,将经济学原理用数学模型表示,科学合理的分析投资和运营项目未来的收益及风险情况,为做出科学合理的决策提供依据。 报考条件没有限制。
从职位薪水来看,数据分析行业的高薪主要分布在长三角、珠三角和京津地区。
北京、上海和深圳的薪水位列第一方阵,均薪在10k+;杭州、宁波和广州位列第二方阵,均薪在9k+;其他沿海及内陆区域中心城市,如南京、重庆、苏州、无锡等位于第三方阵,均薪在8k左右。从职位量来看,北京、上海、深圳和广州位列第一方阵,职位量在30000+,杭州、成都、南京和天津位列第二方阵,职位量在20000+,武汉、西安、郑州等区域中心或省会城市对数据分析职位的需求也相对较高,职位量在10000+。从行业需求来看,互联网金融、O2O、数据服务、教育、电子商务、文化***领域对数据分析师需求量相比其他行业更大。不管是在企业还是社会,数据都已经开始扮演越来越重要的“角色”。在这种大势之下,数据分析思维已经不只是数据分析师的“专业”了,包括销售、市场、运营、策划、产品等等前端的职位都需要通过数据分析来帮助自己的工作,甚至连后台的财务、法务、人事等也开始需要通过数据分析来提升效率。可以这么说,如果你在企业之中工作,你未来会开始越来越多的和数据打交道,这个时候数据分析已经成为工作的必要条件。这里给大家举几个例子: 现在的产品,由于销售渠道开始开始网络化,所以基本上每个产品在做客群划分、竞品分析、销售预测等等工作时都必须基于数据来进行建模并分析。以前那样只要写写产品分析书,画画产品原型,做做产品交互的“好日子”已经过去了。这么说吧,越来越多的公司里,如果产品不能拿数据出来支撑自己的工作,是基本上获取不到什么***的支持。再拿运营来说,更加离不开数据了。大到做一个活动,目标人群如何划分,不同人群的方案是什么,预计投入多少产出多少,这些都需要数据支持;小到一个营销话术,也需要切分不通人群进行对照实验来决定。可以说,现在不依靠数据分析的运营已经越来越少。最后再举一个后台部门的例子。现在的HR在做人力规划时,从人员结构分析到配置策略分析再到成本分析,无论哪一项都需要使用到数据。除了本公司的人力数据外,还需要业务数据,竞对公司数据乃至于整个行业数据。通过大量数据的分析,可以更加精确的制定公司的人力***战略。到此,以上就是小编对于数据分析工程师的问题就介绍到这了,希望介绍关于数据分析工程师的3点解答对大家有用。
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