CDA數據分析師原創作品

馬云在2018年云棲大會上提到：“按需制造的核心是數據，數據是制造業必不可少的生產資料，以前制造業發展好不好是看電力指數，未來我們看數據”。

有前瞻眼光的企業家早已把數據看作重要的資產，搶占未來市場的利器。如何挖掘數據這座“大金礦”已經成為很多企業的重要任務，而其中充當這座“大金礦”礦工的首要職業就是——數據分析師。

那么，數據分析在一個企業中起到哪些關鍵性作用呢？我們可以通過分析招聘網站中數據分析崗位的“崗位職責”信息來得到一些我們想要的答案。

CDA數據分析研究院于2018年9月爬取某知名招聘網站中以“數據分析”為關鍵字的招聘信息。經過數據清洗之后，我們對剩下的5298條招聘信息進行分析。

我們發現，數據分析在不同的企業所起到的作用大小會有所不同：

從上圖可見，當前數據分析主要在互聯網/電子商務、計算機軟件、IT服務這三個行業起作用，這些行業對數據分析的招聘需求占了就業市場的60%以上。接下來我們也會對這些行業進行重點分析。

我們對所有行業的“崗位職責”信息生成詞云圖：

通過對高頻詞匯的分析，CDA數據分析師總結出數據分析在企業中所起作用的主要幾個方面：

1、市場營銷方面：

（1）精準尋找目標用戶

利用數據挖掘技術，發現用戶特征，構建用戶畫像，預測用戶行為，對用戶進行合理分群，用戶偏好預測、用戶個性化推薦等。

（2）用戶行為研究

用戶行為分析研究，針對用戶的多維度屬性、標簽和行為數據，用戶流失預警、用戶生命周期分析、用戶影響力分析、用戶價值分析等相關用戶行為研究。

（3）行業競爭品和行情監控

監測并分析行業競品情況，收集并解讀相關用戶和市場研究報告，為公司產品規劃提供支持。

2、運營管理方面：

（1）提供最新運營情況

對日報、周報、月報等日常報告和數據的制作與維護，即使反饋最新的運營情況。

（2）為運營管理提供決策支持

基于公司業務的運營情況展開深入分析，提出運營業務發展策略建議。

（3）監控運營活動效能

監控、分析運營活動，評估運營活動效能，提出營銷活動優化和成本控制解決方案，并主導或協助落實。

（4）團隊績效考核

針對運營團隊整體KPI考核及情況制定對應績效考核方案并跟蹤績效考核實施。

如果我們對互聯網/電子商務的數據分析崗位職責描述作詞云分析（上圖），會發現互聯網/電子商務行業對數據分析在市場營銷和運營方面的作用尤為重視。

3、產品研發方面

（1）產品優化支持

對相關業務線產品進行用戶分析，營收分析，行為分析、活動效果評估等，產出相應報告，為產品優化和業務運營提供支持。

（2）新產品研發支持

根據已有數據為新產品的開發提供決策依據和方向，實現業務所需的數據分析、數據產品設計。

4、大數據平臺支持方面

對于數據量容易達到海量級別的行業，比如金融行業（基金、證券、期貨、投資），或者是提供數據服務的IT企業，往往會有大數據平臺搭建和維護等需求。

我們通過下面兩個行業的詞云圖可以看出，詞云里面有大量大數據平臺和工具的高頻詞匯，比如Hadoop、Spark、Hbase、Hive等。

我們可以從中歸納出數據分析在這方面工作所起到的作用：

（1）對公司Hadoop/Hive/Spark等大數據基礎設施的研發與運維，提升運行效率、穩定性和可用性；

（2）大數據項目的數據挖掘和建模，并對實現BI分析、數據產品開發、算法開發提供系統性支持；

除了上面提及的作用，數據分析在不同的行業也會起到其他不同的作用。比如在教育行業可能還會需要數據分析師發表學術論文或專利，或者科研成果轉換等。物流企業會需要數據分析師對倉儲效率、成本、庫存等方面分析挖掘?；ヂ摼W金融企業會對反欺詐信用風控系統、策略、模型開發有更多的需求。

總的來講，有數據產生的行業就需要數據分析崗位，以數據驅動的產品和經營活動更需要數據分析師。數據分析師在不同行業、不同職能部門，其所起到的作用也會有所不同。但是在DT時代，能更好發揮數據分析作用的企業必定能搶占到發展先機。