數據分析師屬于哪種崗位

數據分析師屬于哪種崗位？數據行業從廣義上講可以分為以下幾個職位：

1、數據分析師

數據分析師更注意是對數據、數據指標的解讀，通過對數據的分析，來解決商業問題。主要有以下幾個次層次：

1）業務監控  2）建立分析體系：  3）行業未來發展的趨勢分析主要技能要求：

數據庫知識（SQL至少要熟悉）、基本的統計分析知識、EXCEL要相當熟悉，對SPSS或SAS有一定的了解，對于與網站相關的業務還可能要求掌握GA等網站分析工具，當然PPT也是必備的。

2、數據挖掘工程師

數據挖掘工程師更多是通過對海量數據進行挖掘，尋找數據的存在模式、或者說規律，從而通過數據挖掘來解決具體問題。數據挖掘更多是針對某一個具體的問題，是以解決具體問題為導向的。  主要技能要求：

1）數據庫必須精通。  2）必須要會成熟的數據挖掘工具、數據挖掘算法。

3、數據建模師

數據建模師這個職位與數據挖掘工程師還是有本質區別的。數據建模師，更多偏向于中、小數據量，而且其使用更多更多是統計學的方法，而數據挖掘中的例如：決策樹、神經網絡、SVM等在這里是根據不會涉及的。

新進入數據行業的同學，可以根據自己的背景背景選擇相應的職位，學數據、統計學的朋友更多可以偏向于建模師，而計算機特別是寫編程出現和同學，可以走數據挖掘工程師，也許適應性更好，但這不是絕對的。

數據分析師的職位級別劃分

不同公司對數據分析師的職位劃分騷有不同，在一些中小型企業，沒有成立獨立的數據中心前，數據分析的相關職位往往是在譬如市場部、運營部這些部門之下，通常數據分析成員在2-4人不等。對于一些大型企業，有獨立的數據部門的企業，其數據分析團隊人員則是十到百人不等，其職位頭銜有通俗的總監、經理、主管劃分，也有助理、資深、專家之類的劃分。

數據分析師這個職位目前呈現是二八原則，好的數據分析師的收入是非常高，差不多平均水平在13k左右，但是處境不好的數據分析人員只能拿到跟內勤同等收入的水平。

傳統行業的數據分析師差不多只能拿到3-5K水平，這些大多數是處在數據處理、整理數據為統一口徑的數據農民工，一般只接觸的工具只有EXECEL，這類崗位三大招聘網站上有很多的傳統行業里都有招這些數據分析專員，你可以對應看一下；第二階段是剛剛進入互聯網數據分析師行業的初中級數據分析師，待遇范圍一般在5-8K，一般承擔是從數據庫里取到數據進行初級數據分析并形成報告，一般接觸到的工具有SPSS、SQL等，比如@數據分析微招聘，185號崗位，這是一家公司需要大量招聘初級的數據分析師進行長期的培養廣告公司。

編者對于數據分析師的理解給大家分享一下，一邊是人工智能，這塊我沒有接觸的太多就不說了，不過這塊也是熱門的職業；另一邊是我們說的數據分析相關的職業，如果從行業分的話有傳統行業與高利潤行業比如互聯網行業、金融、通迅等行業這些行業只要你的能力出色給的待遇不會太差，同時如果我們要換工作，也可以輕松的轉向。

大多數的互聯網行業特別是電商行業對于數據分析師這塊還是比較看重，主要的原因其主要的資產除了產品、人員就是長期積累的數據而這些海量的數據已經不能用人工經驗來還原業務，這就需要數據分析師對于數據進行歸納與還原商業規則與邏輯，一般主要涉及商業分析、用戶分析、產品分析、運唯支撐等這幾塊；從中國統計網對于300多個崗位進行歸納后，我們發現，要求幾乎雷同，同時也說明這個職業的互通性很強，說白了就是換個行業都可以在職場上存活下來；一般需要以下幾個要求：

1、數據分析經驗；

2、商業數據敏感度；

3、基本工具（SAS、SPSS、SQL、EXECEL等）；

4、建模；

5、知識點（統計學、會編程）；

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