数据分析师的工作职责

通过一段时间的学习，增加了对数据分析师这个职位的了解，没有想象中的对算法和数学很高要求，可能大部分公司还只用EXCEL整理数据，更需要有对业务的敏感度和对业务的了解。

工作职责：
- 负责提取数据，设计报告：供管理层和总监检测公司的运行是否正常
- 出具分析报告：汇报当前增长情况，及是否符合预期
- 通过类似Dashboard页面,监控用户的访问：如判断网站流量是否正常
- 指导运营和设计优化产品设计：判断A、B方案的转化率，提供数据分析的支持
工作方向
从公司战略到广告投放到客户服务等，公司各个部门都需要数据分析师，或者统一的数据分析部门来支持业务的分析。

数据角色工作区别（根据公司数据的产生、加工、使用的逻辑）
- 开发工程师：负责公司业务的开发，满足用户的要求，服务于不同产品。
  分为前端和后端：
  前端工程师（IOS、Android、小程序）负责功能的开发，与用户进行交互，后端（服务器端）负责用户和服务的匹配。
- 大数据工程师、数据产品经理（数据的加工者）：共同负责数据基础设施建设，建立数仓，BI分析报表接口。
- 数据分析师/科学家（数据的使用者）：工作的对象是人，交付的是数据分析报告、报表、PPT
- AI工程师/科学家（数据的使用者）：工作的对象是机器，交付成果是机器学习模型，用于实现个性化推荐、无人驾驶。
技能要求：面向商业的角色
数据分析师 vs 数据科学家
数据分析师：主要是商业业务的要求。
数据科学家：数据分析师的进阶。（ML工程师更容易转DS）
市场人才需求
市场需求大：从拉勾网获取数据，发现每天有2000多个职位在招聘，需求最多的3-5年经验的分析师。
技能要求
侧重软技能的要求，最重要的三个软技能：团队协作、影响力、逻辑思维能力。
专业技能要求：
√用SQL进行数据的提取，
√掌握基本统计学知识，对数据进行分析
√有效地进行汇报、沟通
职业发展
数据分析线：适合对商业分析有兴趣，想从事咨询、顾问方向的角色。
运营线
从数据分析转做运营，很有优势。
数据分析不能单独产生价值，要影响产品、运营的人。一半的人转做运营。
数据科学家线
对技能要求高。
面试官喜欢什么样的应聘者？
分析公开的数据集，因为一个人的能力能被迁移，可以迁移到分析用户、市场影响等，可能拿到Offer。
有强烈的兴趣是很好的加分项（怎么展现？看的书？）

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