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數據分析4大段位，你在哪一層？

時間：2025-08-29來源：愛數據LoveData瀏覽數：94次

1數據分析崗在企業里做什么？

身在數據分析崗，每天最基本的工作不是數據分析，而是提取數據。

比如在互聯網公司最常見的場景是，產品經理對著數據分析喊：

“這周發版本了，快點幫我提取一下這個新功能的點擊率和留存率?！?

“昨天有一場運營活動，幫我看一下這個banner圖的點擊率和下載轉化率?！?

“要發月報了，快幫我導一下這個月的活躍用戶數，下載人數，付費轉化率”

......

身在數據分析崗的你，遇到的分析需求，舉例子來說，從易到難，分別有以下段位：

段位1：給業務部門統計 ，每日/周/月，用戶 PV（即頁面瀏覽量），UV（即獨立訪客，相當于帶身份證參觀展覽會的訪問人數），新增用戶，訂購用戶數，訂單數，銷售額，累計用戶，累計訂單，累計銷售額，環比。用什么工具自己選擇！

段位2：以上原始數據用SQL自己去提取，以上分析變成自動化。每日/周/月 自動運行，節省人工。最近訂單量，銷售額有下降，請分析出原因？

段位3：從數據中分析出相同產品，不同參數對銷售的影響，并找出優化的參數？用什么方法和工具自己選！

段位4：根據訂單，銷售以及不同的產品數據，預測下個月的銷量，指導庫存部門進行合理備貨，減少庫存積壓！



2哪類企業專門設置數據分析崗位？

每個企業都有數據需求，但不是每個企業都招聘數據分析師。

<100人

n 即使互聯網公司，100人以內的公司也不會專門設置數據分析師，除非是專門做大數據的公司。那么數據需求一般有產品經理，運營人員，或開發人員兼著做數據相關工作。

>100人

100人以上的公司，隨著數據需求增加，會專門設置數據部門。數據部門是一個支持部門，完成什么工作呢？首先是對公司其他部門的數據需求響應，也就是數據儲存，提取，統計，報告。更強一點，就是數據分析，預測，數據驅動。


3數據分析方向的6大崗位

數據運營：服務于銷售指標、庫存管理、物流清單管理，在大數據應用中指導銷售團隊做未來戰略規劃，對接業務，接觸較多一線人員；比如：鏈家地產二手房成交指標，根據不同區域給下一階段定銷售目標；

數據分析師：應用最廣的崗位，基于數據運營的架構，分析公司現有業績指標情況；

商業分析師：將數據分析師的結果做可視化展示，比如：金融領域應用，貸款不良率，P2P小網貸，財務報表動態展示；

數據產品：提取數據，打包封裝，設計程序。引流量變現、設計產品、增加內部額外價值，比如：螞蟻森林和螞蟻莊園，種樹換積分與產品；

數倉工程師：在SQL語言基礎上，進行了深入研究。數據倉庫，解答數據從哪里來的問題，專業性強。比如：銀行APP中消費記錄的匯總；

數據挖掘和算法工程師：技術導向，入門門檻最高，薪資較之最高的核心崗位。比如：人工智能與機器學習。


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