数据分析师是干嘛的 数据分析工作太难干了

大家好，关于数据分析师是干嘛的很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于数据分析工作太难干了的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！

在电商行业做数据分析师有前景吗优势如何

电商行业，数据的分析非常重要。

所以数据分析师其实也是很重要的。

至于前景，其实更多跟个人能力挂钩；

再穷不过要饭再穷不过要饭,不死终会出头！

只做报表的数据分析师有前途吗

先说结论，做报表是数据分析师的傍身之术，但不是立身之本。

先从个人能力方面说起，会做报表是一个职场通用能力，对数据分析师来说是必备能力。不论是运营、财务还是数据分析师，做报表都是绕不过去的坎。但是只会做报表必然是天花板很低的，做报表很大程度上是一个执行类的事情，你看见有几个高管会亲自去做报表的？都是安排基层员工去做，所以只会做报表是不能支撑你在职场长久发展的，尤其对于数据分析师来说，对业务理解和对数据的敏感度才是业务型数据分析师的核心竞争力

再说企业报表应用层面，只做报表早晚也会被淘汰掉的，毕竟更多人依靠专业报表工具，大大减少了报表制作、开发的难度和成本，传统的报表分析已经难以满足现在企业对于数据开发的要求了。

从数据分析过程的角度来看，包括数据收集、数据处理、数据展示、数据分析，而大多数报表工作都基本上沦为了数据分析的素材和来源，真正做数据分析是运用多种数据分析的方法与模型对报表数据进行和研究，通过数据分析从中发现数据的内部关系和规律。也就是说，分析是从数据中探索价值的一系列行为的不断迭代，报表的作用只是辅助这一过程。

从企业发展需要的角度来看，大数据时代下的企业数据分析主体，已经从最初的决策者，到后来建立的传统报表系统，一直发展到现在的商业智能BI系统、人工智能等，传统报表无法满足企业对于建立高效可靠的数据处理平台的需求。简单来说，企业的数据价值挖掘不仅需要报表系统的支持，还需要更深层次的数据平台系统，比如FineBI。

从数据分析体系的角度来看，体系架构从下到上依次包括数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层四个层级，其中的报表层只是解决的数据展现问题。现在的市场上，更多企业选择依靠报表工具系统实现架构的建立，例如FineReport是带着数据分析思想的报表，涵盖了早期商业智能的功能。因此，报表工具的先进性同时也促进了数据分析领域的拓展，如果还只停留在报表工作上，绝对会被取代。

现在数据分析师前景怎么样

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、文化娱乐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资源的支持。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资源战略。

数据分析好找工作吗

水平高的的数据分析师，工作是没有问题的，而且工资高，但很多人以为掌握几样数据分析工具就认为自己是分析师了，那就错了，数据分析师最主要的能力还是分析方法和思维方式，工具容易掌握，方法和思维需要经验积累，若想快速入行，可以考虑找一个大咖指导你哦，如赵强老师，舒立克商学院数据分析教授，二十几年数据分析经验。

如何学习成为一名数据分析师

数据分析师是不易被人工智能取代的新兴职业，相比算法工程师、人工智能工程师而言比较好入门。学好数据分析，也可为进一步的数据科学、机器学习打下一定的基础。

目前数据分析、机器学习的应用如火如荼，许多同学都有意参与到这股学习的热潮中来，但是令人苦恼的是，学习资料有很多，但是常常感觉无从下手。

这是因为，这里所涉及到的数据科学是一个综合学科，想掌握他需要熟练使用一门编程语言、了解常用的数据处理工具、深谙线性代数、概率统计、时间序列分析等数学基础以及玩转常用的机器学习算法，这是一条不算轻松的道路。

学习不光要用苦工，更要使巧劲，我们需要精心设计一条有效的学习路径，沿着他一步一个台阶的高效踏上数据科学的学习之旅，每一步都承上启下、收获满满。

我想，一条科学的学习路径应该是这样的：

第一阶段：Python编程语言核心基础。快速掌握一门数据科学的有力工具。

第二阶段：Python数据分析基本工具。通过介绍NumPy、Pandas、MatPlotLib、Seaborn等工具，快速具备数据分析的专业范儿。

第三阶段：Python语言描述的数学基础。概率统计、线性代数、时间序列分析、随机过程是构建数据科学的基石，这里独树一帜，通过python语言描述这些数学，快速让数学知识为我所用，融会贯通。

第四阶段：机器学习典型算法专题。这一部分利用前面介绍的基础知识，对机器学习的常用核心算法进行抽丝剥茧、条分缕析、各个击破。

第五阶段：实战环节深度应用。在这一部分利用已有的知识进行实战化的数据分析，例如：对基金投资策略、城市房屋租赁等热门数据展开围猎。

好了，关于数据分析师是干嘛的和数据分析工作太难干了的问题到这里结束啦，希望可以解决您的问题哈！