⑴ 為什麼招聘很多找數據分析的崗位

因為計算機大數據行業的發展,有大量的統計大數據需要進行數據分析成為有效信息。
隨著各行業計算機應用以及信息化水平提高,各行業企事業單位已裝備了非常完備的計算機系統,搭建了暢通無阻的互聯網平台,信息化「硬體」設施已初具規模,但與此同時,隨著業務發展以及市場信息不斷積累,商業領域和行業部門產生了大量的業務數據,很多企業信息中心或統計部門數據量非常之大已成為名副其實的信息海洋,大量的、雜亂無章的
數據以及錯誤的數據分析方法非但沒有給企業創造競爭力,相反給企業帶來人力、物力、時間巨大浪費和難以擺脫的長期壓力,甚至由於誤用錯誤的數據分析方法或使用不完整的數據,給企業發展帶來負面影響或相反作用。因此,面對用於決策的有效信息隱藏在大量數據中的現實問題,如何採用正確的數據分析統計和數據挖掘方法,從大量的數據中提取對人們有價值、有意義的數據,獲得有利於商業運作、提高競爭力的信息,已成為企業面臨的共同問題。
目前,政府經濟部門、金融機構、投資公司以及企業統計和分析人員對國家數據分析師的需求正在與日俱增。
項目數據分析行業在歐美發展得十分成熟,數據分析這一幫助企業決策的方式已經深入到各行各業。而在中國,數據分析剛剛走過了7個年頭,巨大的市場潛力和人才缺口使得數據分析行業進入了發展的黃金時期,而數據分析師則成為了一個朝陽職業。

⑵ 大數據分析師薪資待遇如何

在一些發達城市,比如美國,大數據分析師每年平均薪酬高達17.5萬美元,版而國內頂尖互權聯網公司,大數據分析師的薪酬可能要比同一個級別的其他職位高20%至30%,且頗受企業重視。
國內某大型招聘平台給出的數據分析師的平均薪酬為:9724(取自 1139 份樣本),在北京、上海、廣州、深圳、杭州、南京、武漢、成都、長沙等城市,大數據分析師需求量也是非常大的,因此,大數據分析是很有發展前途的。

⑶ 學完大數據分析師出來工資多少

那就看你有多少經驗了,還有能力
剛入門的,大概三四千
有七八年工作經驗的,兩萬也輕松拿到

⑷ 怎麼才能招聘到一個好的數據分析師

當下最緊缺的是什麼?是人才,競爭靠什麼?還是人才,那麼怎樣才能招聘到人才?小編分享經驗(懸賞任務)。

想招聘到好的數據分析師,離不開網路招聘、獵頭挖掘,但現有的可以查找的數據分析師不多,而且分布比較集中,許多新生力量還在學校培訓、培養;怎麼辦?小編認為有以下辦法可以嘗試:

挖其他單位現有的知名數據分析師,好處是可靠(真實、可信度高),熟悉一下情況,就可以投入工作,壞處是代價比較高(高於原單位的薪資、待遇),風險大(隨時可能被挖);

本單位儲備人才培養,比較慢,短期不能排上用場,時間不等人,火燒眉毛;

挖掘潛在資源(非數據分析師,但有此方面特長),給予數據分析師的待遇,好處你是伯樂,千里馬一定歸你所用(會知恩圖報),壞處是不容易找(人才奇缺,但還是能找到的,小編就認識一位業余精算師,常常看他對數據進行分析),需要短期培訓、實踐;

好的數據分析師:對數字敏感,數學功底好,數理統計專業、兼修計算機專業,邏輯思維清晰(邏輯混亂的,不適合做數據分析師),當然,口才好更好,不過會說不如會干。

⑸ 一名專業的足球數據分析師需要具備哪些條件或者說技能

所謂數據分析師,是指不同行業中專門從事行業數據搜集、整理、分析,並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。因此,想要成為一名優秀的數據分析師,應用數學、統計學、數量經濟學專業本科或者工學碩士層次水平的數學知識背景是不可少的。其次,作為一名數據分析師、至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大數據魔鏡等數據分析軟體中的一門,至少能用Acess等進行資料庫開發,至少掌握一門數學軟體如matalab、mathmatics進行新模型的構建,至少掌握一門編程語言。此外,想要成為一名優秀的數據分析師,還得考慮數據分析的應用,這就需要學習專業本身的同時還能補充些其他應用領域方面的知識,比如市場營銷、經濟統計學等。總之,一個優秀的數據分析師,應該業務、管理、分析、工具、設計都不落下。

⑹ 數據分析師好找工作嗎,待遇怎麼樣

數據分析師的薪資待遇不一般來說要比同級的職位高很多,大多數都是在兩成到三成。同時,數據分析師備受企業的重視。在眾多的一線二線城市中,數據分析師的年薪都很高,所以想進入數據分析行業的朋友們不必擔心數據分析的薪資高低。

並且現在科技發展的越來越快,使得數據分析發展的方向更多,數據分析人才會更加稀缺。尤其是在發展飛快的中國,會大力發展數據分析行業。由此可見,數據分析師的前景優渥。同時數據分析師的地位也不低,無論是在哪個行業都是如此,並且數據分析師是通用職業,很容易適應各行各業的數據分析職位。

數據分析師工作的流程簡單分為兩部分,第一部分就是獲取數據,第二部分就是對數據進行處理。

獲取相關的數據,是數據分析的前提。每個企業,都有自己的一套存儲機制。因此,基礎的SQL語言是必須的。具備基本SQL基礎,再學習下其中細節的語法,基本就可以到很多數據了。當每個需求明確以後,都要根據需要,把相關的數據獲取到,做基礎數據。

想轉行的話,可以先評估一下自己的基礎和專業背景,一般數學、統計學和計算機專業的,轉行是最有優勢的,其次是市場營銷、電子商務、經濟學等專業,這些專業也有一定的數據分析基礎能力,轉行也能比較快上手。

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數據分析師要求:

1、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務,即熟悉行業知識、公司業務及流程,最好有自己獨到的見解,若脫離行業認知和公司業務背景,分析的結果只會是脫了線的風箏,沒有太大的使用價值。

2、懂管理。一方面是搭建數據分析框架的要求,比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導,如果不熟悉管理理論,就很難搭建數據分析的框架,後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。

3、懂分析。指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法,並能靈活運用到實踐工作中,以便有效的開展數據分析。

⑺ 什麼是大數據分析師

大數據抄與大數據分析

數據分析是用包括檢查、清洗、轉換和建模等方法對數據進行處理。其目的是探索有用的信息、給出有建設性的意見,從而輔助壓制決策。

數據挖掘是一個特別的數據分析技術,與傳統的以純描述為目的的技術相比,它專注於預測模型和對潛在知識的挖掘。

大數據分析師就是一群玩數據的人,玩出數據的商業價值,讓數據變成生產力。而大數據和傳統數據的最大區別在於,它是在線的、實時的、規模海量且形式不規整,無章法可循,因此「會玩」這些數據的人就很重要

⑻ 現在大數據分析師工資好高,想從事這一行業應該怎麼做

可以轉行過去呀

做大數據分析師的基本能力:

概率論與統計學

掌握數據分析工具:掌握基礎的內數容據分析工具Excel與統計分析工具SPSS的用法

編程語言:Python/R

數據可視化工具

對行業的了解程度

數據分析師:從事數據採集、整理、分析,發現問題,分析問題,得出結論,為公司的決策層提供數據支持。偏向於業務。

⑼ 大數據分析師的工資待遇怎麼樣

在一些發達城市,比如美國,大數據分析師每年平均薪酬高達17.5萬美元,而國內頂尖互聯網版公司權,大數據分析師的薪酬可能要比同一個級別的其他職位高20%至30%,且頗受企業重視。

國內某大型招聘平台給出的數據分析師的平均薪酬為:9724(取自 1139 份樣本),在北京、上海、廣州、深圳、杭州、南京、武漢、成都、長沙等城市,大數據分析師需求量也是非常大的,因此,大數據分析是很有發展前途的。

⑽ 做大數據分析師能掙多少錢

二、大數據分析師的薪水在世界各地是否一致?

如您所料,大數據分析師角色的薪水因地點而異。數據科學中心確定以下十一個國家是大數據分析師薪酬最高的國家 ; 美國,瑞士,瑞典,新加坡,丹麥,加拿大,澳大利亞,荷蘭,德國,中國和英國。毫不奇怪,該列表與經濟發達國家的當前中位收入排名緊密相關。我們還可以查看與國家的平均薪資相比,以及與Web開發或UX設計等技術領域中其他流行的高薪專業相比,大數據分析師的薪水如何累積。讓我們更深入地看一下歐洲和北美的兩個最大市場。德國和美國。

德國的大數據分析師每年的收入在32,000歐元至60,000歐元之間,具體取決於企業的資歷水平,行業,所在地和成熟度。德國大數據分析師的中位收入略低於4萬4千歐元,比德國3萬歐元以上的中位收入高出30%以上。它還可以很好地衡量其他技術工作;例如,它高於網路開發人員的平均工資,即41k歐元。在美國,大數據分析師的收入要比德國同行高得多。平均薪資為$ 60k(約€53k),比$ 43k的平均收入高出20%以上,與網路開發人員的預期收入相同一般。紐約的薪水在50,000至96,000美元之間,而舊金山的平均薪水在65,000至120,000美元之間。在整個池塘中,倫敦的大數據分析師職位的薪水在24,000英鎊至47,000英鎊之間,中國大數據分析師的薪水在5萬左右。



大數據分析師的薪水范圍。

四、大數據分析師根據他們的行業而獲得不同的薪水嗎?

成為大數據分析師的美妙之處在於,幾乎所有行業都可以找到這樣的角色。大多數企業都根據自己的數據制定決策,因此他們需要一名大數據分析師才能做到這一點。

LinkedIn將采礦業列為大數據分析師薪酬最高的行業,在美國,這些職位的平均薪酬為106,000美元至117,000美元。科學和公用事業部門的薪水也高於平均水平,平均薪金範圍為74,000美元至80,000美元。在薪資范圍的低端,從事製造業和金融業的大數據分析人員的薪水預計在55,000美元至65,000美元之間。

五、頂尖高科技公司向大數據分析師支付的工資

由於提供的高薪水,經常尋求在世界頂級科技公司擔任大數據分析師的角色。蘋果和Facebook 向其大數據分析師支付的薪水遠高於平均水平。除了薪水美麗,設備齊全的辦公室外,如果需要高超的學習經驗,從事技術工作也將是不可思議的。員工可以體驗快速變化,同時獲得對塑造我們世界的技術的見識。

鑒於科技公司每天都會收集大量數據,因此大數據分析師在科技行業中扮演著重要角色也就不足為奇了。做大數據分析師能掙多少錢亞馬遜的工作大數據分析人員可以在美國得到報酬高達$ 106,000名,與Facebook提供類似數額,根據的確。在倫敦,亞馬遜的大數據分析師薪水高達38,000英鎊。在倫敦為Google工作的大數據分析師可以期望得到更高的薪水,工資在42,000英鎊到52,000英鎊之間。對於那些在網路、騰訊、阿里北京辦公室工作的人來說,薪水可能高達95,000美元。