今天小编就来带大家迈入深不可测（bushi）的数据分析之门。

01数据分析岗在企业里做什么？

身在数据分析岗，每天最基本的工作不是数据分析，而是提取数据。

比如在互联网公司最常见的场景是，产品经理对着数据分析喊：

• “这周发版本了，快点帮我提取一下这个新功能的点击率和留存率。”
• “昨天有一场运营活动，帮我看一下这个banner图的点击率和下载转化率。”
• “要发月报了，快帮我导一下这个月的活跃用户数，下载人数，付费转化率”
• ......

身在数据分析岗的你，遇到的分析需求，举例子来说，从易到难，分别有以下段位：

段位1：给业务部门统计 ，每日/周/月，用户 PV（即页面浏览量），UV（即独立访客，相当于带身份证参观展览会的访问人数），新增用户，订购用户数，订单数，销售额，累计用户，累计订单，累计销售额，环比。用什么工具自己选择！

段位2：以上原始数据用SQL自己去提取，以上分析变成自动化。每日/周/月 自动运行，节省人工。最近订单量，销售额有所下降，请分析出原因？

段位3：从数据中分析出相同产品，不同参数对销售的影响，并找出需要优化的参数？用什么方法和工具自己选！

段位4：根据订单，销售以及不同的产品数据，预测下个月的销量，指导库存部门进行合理备货，减少库存积压！

02哪类企业专门设置数据分析岗位？

每个企业都有数据需求，但不是每个企业都招聘数据分析师。

<100人

n 即使互联网公司，100人以内的公司也不会专门设置数据分析师，除非是专门做大数据的公司。那么数据需求一般有产品经理，运营人员，或开发人员兼着做数据相关工作。

>100人

100人以上的公司，随着数据需求增加，会专门设置数据部门。数据部门是一个支持部门，完成什么工作呢？首先是对公司其他部门的数据需求响应，也就是数据储存，提取，统计，报告。更强一点，就是数据分析，预测，数据驱动。

03数据分析方向的6大岗位

• 数据运营：服务于销售指标、库存管理、物流清单管理，在大数据应用中指导销售团队做未来战略规划，对接业务，接触较多一线人员；比如：链家地产二手房成交指标，根据不同区域给下一阶段定销售目标；
• 数据分析师：应用最广的岗位，基于数据运营的架构，分析公司现有业绩指标情况；
• 商业分析师：将数据分析师的结果做可视化展示，比如：金融领域应用，贷款不良率，P2P小网贷，财务报表动态展示；
• 数据产品：提取数据，打包封装，设计程序。引流量变现、设计产品、增加内部额外价值，比如：蚂蚁森林和蚂蚁庄园，种树换积分与产品；
• 数仓工程师：在SQL语言基础上，进行了深入研究。数据仓库，解答数据从哪里来的问题，专业性强。比如：银行APP中消费记录的汇总；
• 数据挖掘和算法工程师：技术导向，入门门槛最高，薪资较之最高的核心岗位。比如：人工智能与机器学习。

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