数据分析职位-数据分析岗位

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析职位的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析职位的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据运营的具体工作内容是什么？
2. 数学成绩还不错，能从事大数据方面的工作吗？

数据运营的具体工作内容是什么？

很多文科的运营宝宝看到数据就头疼，经常一不小心就花了半天的时间在数据分析上，到头来还是一头雾水。

我想说，数据分析真不难，数据分析无非是：

① 界定清楚要评估的指标有哪些

② 确定从哪些维度去看这些指标，偶尔可能还需要在不同维度间做一下交叉分析

③ 最后以图表的形式呈现结论就行啦

不信？往下看：

学会公式拆解，试着让70%的事可控

一个特别靠谱的运营在着手解决问题时，会尽力让70%以上的事变得可知可控，只留下30%的不确定。而一个不那么靠谱的运营，则可能恰恰相反——让70%的事变得不确定。

如何才能让事情变得可控呢？答案就是：围绕着大目标，把任务拆分，最好落地。

一、 界定这个指标是由哪些分支指标或要素构成的。

你需要把目标指标和这些要素间的关系界定出来，最好变成一个公式的样子。

二、 被你提炼出来的分支指标是否还有可提升空间？

三、 当要提升某个分支指标时，我们需要将其拆分和落实为哪些具体的运营手段？

这么说有点抽象，我们举个例子实操一下：

***设老板想在双十一大促期间实现营业额提升5倍，该如何实现？

1、 梳理：营业额这个指标主要和哪些分支指标有关？

营业额=流量*付费率*客单价

思路是不是一下子清晰了？

2、 显然流量、付费率和客单价都有提升空间。***设其它两个因素不变，将其中任意一个指标提升5倍，都能实现营业额提升5倍的总目标。

3、 分别提升流量、付费率和客单价

流量：流量又可以细分为内部流量和外部流量。内部流量方面，我们能否拿到更好的广告位？外部流量方面，渠道（比如微博、抖音、b站）有哪些？我们可以在哪些渠道上发力？

付费率：是不是可以梳理一下用户从进入活动页面到付费，共分为哪几个关键步骤？我们可以通过怎样的运营手段，提高每一个的转化率？

客单价：提高客单价这块可以做的事就更多了，什么包邮，送券，换购，拼单。

为什么一定要数据分析？

一、 数据可以客观反映出一款产品当前所处的状态（是上升期，还是下降期）

二、 做了一项运营但效果不好，数据可以告诉你，问题在哪里

三、 ***如想实现某个目标，数据可以帮你找到实现目标的最佳路径

四、 数据分析可以通过层层拆分，帮你更了解用户

五、 数据中可能隐藏着彩蛋

为此需要：

1、 先找出产品中可能存在问题的某个指标；

2、 从这个指标的构成去看，是否所有用户的这个指标都很差；

3、 如果有部分用户的指标显著更好，可以进一步挖掘，寻找其背后共同的特征，然后放大这些特征。

数学成绩还不错，能从事大数据方面的工作吗？

谢谢邀请！

大数据目前正处在产业落地阶段，整个大数据产业链的相关工作岗位也比较多，数学作为大数据的基础学科之一还是比较重要的，如果数学比较好的话，选择岗位的余地也比较大。

大数据的岗位从大的角度来说包括基础平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维，这些岗位中基础平台研发和大数据分析对数学的要求比较高，其中大数据分析岗位的用人需求量比较大，可以重点考虑一下。

大数据分析岗位的主要职责是找出数据背后的各种规律（相关性），通常情况下涉及到算法设计和数据呈现两个任务，其中算法设计就需要扎实的数学基础，也是做大数据分析的重点和难点。

做数据分析通常情况下可以***用各种现成的分析工具，分析工具可以极大的简化分析流程，也会集成一些常见的算法，使用起来还是比较方便的，比如各种BI工具就是比较常见的数据分析手段。通常情况下，使用BI工具对数据库操作的要求比较高，如果不涉及到复杂的数据分析，通常系统集成的算法就能够满足大部分数据分析的任务要求。

目前***用机器学习的方式实现数据分析也是一个趋势，这种情况下不仅要求大数据分析师掌握扎实的数学基础，同时还要能够完成算法的实现、验证和使用的过程，目前***用Python语言来完成机器学习的实现是一个比较常见的选择，Python语言自身也比较简单，使用起来也非常方便，从目前的发展前景来看也不错。

大数据分析是目前大数据应用的重要方式之一，通过场景大数据分析来呈现大数据价值是目前一个比较常见的做法，所以大数据分析在未来的应用会非常广泛，也需要大量的从业人员。

大数据是我的主要研究方向之一，目前也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。

谢谢！

到此，以上就是小编对于数据分析职位的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析职位的2点解答对大家有用。