大数据分析师助理

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<6.76 29%

6.76-9.41 27%

9.41-12.06 18%

12.06-14.70 10%

>14.70 16%

职位问答

以目前发展状态来说,国内数据分析师工作可以分为以下几大类: 1、日常数据统计指标分析; 2、数据波动分析; 3、指标体系构建及报表建设; 4、KPI 指标拆解和北极星指标趋势预测; 5、AB 测试设计及结果分析; 6、因果分析; 对于刚入门的分析师,前两项最为常见,业务方需求描述多为:我想看看这个数的均值,我想看看那个数的中位数,我想看看这些明细数据等等;或者就是这个指标跌了,你给看看怎么回事?那个指标涨了,你看分析一下怎么回事?也就对应问题所说,只涉及 sql 和可视化。从这方面看,楼主还是比较认真,其实这些问题不用可视化也能解决,就是描述起来没那么直观罢了! 但是,但是,作为一名分析师,如果你想有一个光明的前途,好的发展。千万千万不要被这两个方面的需求占满时间!一定一定要把时间逐渐转移到 3 到 6 这些需求上,这才是作为分析师的核心竞争力,没有核心竞争力,那就永远是取数机,而且最近我们在研究应用图神经网络与数据库交互,实现自助取数功能(大概意思就是,业务方的需求直接跟机器说,机器直接自动取数),这必然对国内大量取数机分析师造成巨大的冲击! 如果你要问,如何从这些取数需求中走出来,那么我这里简单给你提供几条捷径: 1、移花接木:招实习生,让实习生做; 2、给予颜色:问业务方为什么?跟她讨论这些有用吗?不重要的需求排期很久,让它自然消失!跟业务方讨论时候切记一点,抛弃自己数据分析师的职位,不要谈数据,只谈业务,只盘逻辑,让她心服口服的取消需求! 3、一劳永逸:完善数据报表和数据产品,让业务方自助。 当然,脱离这些需求不是为了摸鱼,主要是要培养分析师的核心竞争力:业务逻辑,业务框架结构,问题分析思路,应用统计理论以及数据挖掘能力。 有剑在手不用和没有剑完全是两码事!!! 文章搬运自公众号:人人都是数据分析师,一个数据分析师都应该关注的公众号。

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