数据分析职业发展-数据分析岗位发展前景

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业发展的问题，于是小编就整理了4个相关介绍数据分析职业发展的解答，让我们一起看看吧。

1. 公交行业数据分析职责？
2. 作为一个数据分析应该如何培养自己的职业技能，在职场快速成长？
3. 行业数据分析思路？
4. 如何建立零售行业的数据分析模型？

公交行业数据分析职责？

1.负责提供平台数据运营服务，包括制定数据运营方案，参与落实数据运营各事项；

2.负责平台数据分析指标的制定和挖掘，熟悉各业务关键指标的内在关联；

3.负责对接运营业务和产品设计需求，使用大数据平台和BI分析工具对指标进行提取并拆分，输出数据分析报告；

4.负责实时监控关键数据指标，主动对运营业务问题进行深度分析，并给出可行性建议。

作为一个数据分析应该如何培养自己的职业技能，在职场快速成长？

笔者作为一个有幸在数据分析与建模领域摸索过的数据从业者，有一些总结与思考。成为优秀数据分析师的道路千万条，其中比较扎实的一条便是从最底层的数据开始做起，积累对数据的认识，了解整个数据生命周期的全貌以及数据生态链都有哪些环节。

当理解了数据是如何产生、存储、使用和销毁的，就会知道为什么公司的数据会有一定的存储周期，为什么有价值、高质量的数据会这么稀缺，为什么数据处理环节如此耗时却又至关重要等等。而这些，恰恰是一名优秀的数据分析师需要懂得的。

以下就抛砖引玉，简单分享一下我所理解的数据分析师成长之路和必备知识技能。先上一份数据分析师成长的路线图，看看在不同阶段的数据分析师都应做到什么。

那么从数据分析的菜鸟，一路升级到优秀的数据分析师，需要哪些知识和技能呢？

知业务

数据分析不是无源之水，具体的业务场景才是数据分析的初始目标和最终归宿。要做到从业务中来，到业务中去，就要求数据分析师熟悉行业知识、公司业务及流程。

比如做一个信贷相关的数据分析项目，如果对相关信贷产品的设计，***的申报、审批、发放、风控等业务流程，以及流程内诸如客户经理、审批人员、放款人员、贷后监督人员的职责分工和工作内容有一定的了解，便可以从庞杂的业务信息流中有的放矢地选取分析目标和有用数据，产出真正业务人员用得上、用得好的数据分析模型、策略和产品。

会分析

需要掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。在知识库中提前储备一些如对***析法、交叉分析法、综合评价分析法等基本的分析方法，以及回归分析法、聚类分析法、其他机器学习与人工智能算法等高级的分析方法，做到心中有数，随时可用。

而想要在数据分析之路上走得更远，成为专家乃至数据科学家，对各类方法的理解不仅要知其然，更要知其所以然。比如，构建评分卡常用到的逻辑回归模型，可以了解它的基本***设、损失函数、优化方法是什么，如何处理数据才能提高该类模型的稳定性和准确率，与其他可替代方法相比的优缺点等。

用工具

数据分析方法是理论基础，数据分析工具就是实现数据分析方法理论的抓手。面对越来越庞大的数据，仅仅依靠Excel等基础工具已无法满足需求，掌握更强大、专业的数据分析工具或编程语言（如BI、SQL、SAS、Python等）以及常用的数据分析库（如Python中的Pandas和Scikit_learn等），***完成数据分析工作，可以达到事半功倍的效果。

擅表达

虽然常常被忽略，但这可能是最为关键的一部分。一方面，多数分析成效不佳的问题都和前期同业务与开发人员沟通不足、理解不够有关。和相关业务人员、开发人员的沟通涉及业务术语与技术术语的翻译与转化，不同角色间思维方式和表达习惯的差异对数据分析师的沟通表达能力提出了很高的要求。

另一方面，撰写分析报告，将数据分析的结果和得出的观点借助文字、图表甚至影像简明而高效地传递给目标受众（经理、客户等），也是优秀数据分析师的必备能力。

懂管理

从一个数据分析项目的规划和启动，到中间的执行和监控，直至项目的报告和收尾，每一个环节都需要一定的管理协调能力。比如，在项目规划启动阶段，需要协调业务人员对需求进行分析，对现状进行评估，也需要组织分析人员对项目进行可行性分析，形成***书，还需要协调开发人员进行数据完备性调研。在合适的时间、以恰当的方式将有限的***调配到各项工作上，持续推进项目直至按时保质保量完成，无不考验着管理能力。

知业务、会分析、用工具、擅表达、懂管理，这些技能的磨练难以一蹴而就，最为直接的途径就是多参与项目，可以是手头正在参与的各种数据分析类工作，可以是Kaggle竞赛上的项目，甚至可以“无中生有”，就一些日常工作生活中的小事做一点探索，比如研究一下车牌拍卖数据来做一个竞拍策略，或利用Excel的宏模块做一些数据的自动化可视化展示。总之，get your hands dirty，行动起来，踏上成为一名优秀数据分析师的道路。

文源：数据治理周周谈

数据分析师需要的技能大致有这些：Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。建议从Excel开始，因为Excel是使用最多，也是最强大的数据分析工具，入门简单，因为大部分人都接触过Excel。

行业数据分析思路？

行业数据分析是指对某个特定行业的各种数据***进行收集、分析和解读，以深入理解行业发展趋势、市场竞争情况、消费者需求等方面的动态及规律。下面是行业数据分析的基本思路：

确定研究目标：明确研究的具体目的和问题，例如探究某一行业的市场规模、消费者需求、竞争格局等。

收集数据***：通过***取各种数据收集方法，包括调查问卷、统计资料、行业报告、监测数据等，收集与研究目标密切相关的数据***。

数据预处理：对收集到的数据进行清洗、整理、加工等预处理，并筛选出有效数据，为后续分析做好数据准备工作。

数据分析：根据研究目标和问题，运用适当的数据分析方法，例如描述性统计、回归分析、因子分析、主成分分析等，对数据进行深入分析，挖掘数据背后的信息和潜在规律。

结果解释：将数据分析结果进行解释和表达，提出针对性的行业建议和意见，并结合实际情况进行解释和说明，使分析结果更具说服力和可操作性。

结果呈现：将数据分析结果以图表、报告等形式进行呈现，直观地展示研究结论和数据趋势，并为相关人员提供决策支持。

总之，行业数据分析需要遵循严谨的方法和流程，全面深入地了解行业情况并透过数据看见问题，为企业的发展提供重要依据和决策参考。

行业数据分析的思路可以分为以下几个步骤：

1.明确分析目的：首先需要明确分析的目的，例如了解行业发展趋势、市场规模、竞争格局、消费者需求等方面的情况。

2.收集数据：根据分析目的，收集相关的数据，包括宏观经济数据、行业统计数据、市场调研数据、竞争对手数据等。可以通过各种途径获取数据，例如***公开数据、行业协会报告、市场调研公司报告、企业年报等。

3.数据清洗和整理：对收集到的数据进行清洗和整理，包括去除重复数据、填补缺失值、纠正错误数据等。同时，还需要将不同来源的数据进行整合和统一格式化，以便后续分析。

4.数据分析：根据分析目的，选择合适的数据分析方法，例如描述性统计分析、回归分析、聚类分析、时间序列分析等。通过对数据进行分析，可以得出行业发展趋势、市场规模、竞争格局、消费者需求等方面的结论。

5.结果呈现：将分析结果以图表、报告等形式呈现出来，以便更好地传达分析结论和洞察。

6.结论和建议：根据分析结果，提出相应的结论和建议，例如行业未来发展趋势、市场机会、竞争策略等，以帮助企业做出更好的决策。

如何建立零售行业的数据分析模型？

商品分析应该是零售行业最最关注的点，无论是领导或是业务人员，都会面对以下问题：

到底哪些商品能够获得消费者青睐，一路飘红？哪些商品应该淘汰？应该淘汰的商品销售额占比是多少？同一种商品的价格区间分布是怎样的等等。

为此，我用FineBI整合了多个业务系统中的数据，进行数据加工、清洗后，进行下面三个分析，ABC分析：根据商品对店面销售的贡献度及顾客对商品的本身的需求，按照70%，20%，10%将商品分为A，B，C分类，并进行分类数据分析，包括 SKU数量，销售金额，库存金额。商品价格带分析：商品价格带分析是零售商在做市场研究时经常使用的方法，通过分析同类商品不同价格带的销售额，销量，掌握此类商品用户的消费层次及数量，勾画出超市对该商品的基本需求。从而超市***购再根据店面定位来选择商品的***购层级及数量。品牌效益分析：通过对各品牌对应的销售额，利润，客单价，销售成本率等指标的月度变化趋势，进而评估该品牌的效益。

零售数据分析BI方案是奥威BI软件独有的行业解决方案，主要特点是务实、高效，用于针对性分析零售不同主题的销售数据，为提升销售额、销售利润提供直观高效的可视化分析报表（决策支持）。但这样说太虚，零售数据分析BI方案到底能够为零售企业提供怎样的决策支持，具体针对哪些零售实际问题？透过下文，我们来简单了解一下。

零售数据分析BI方案——商品销售分析 如商超，大大小小不同品类的商品众多，但这些商品受欢迎程度不同，销售量、销售利润也各不相同，怎样及时让时下最受欢迎的商品出现在客户眼前？奥威BI软件的零售数据分析BI方案基于商品信息和销售数据进行分析，能够直观凸显时下明星商品类别，让商超管理者得以及时调整商品陈列***，改变商品结合配置，让明星商品得以大幅度曝光，拉动销售额增长，同时通过合理的商品销售套餐等拉升相关商品销售额，提升销售利润。 零售数据分析BI方案——门店销售分析 如果说商品销售分析更多地是从单个门店的商品销售分析上入手，帮助该门店及时把握市场风向，灵活调整商品陈列、销售***，那么这里的门店销售分析则是从整个销售区域或整个企业的管理角度去分析各个门店的销售盈利能力，通过门店销售数量、销售金额、毛利润等指标进行分析，快速洞悉企业不同门店的销售盈利情况，并从中找出销售盈利不佳门店，进一步分析找出该门店存在的销售问题，及时调整营销策略，提升门店销售盈利能力。 奥威BI软件独有的零售数据分析BI方案，不仅囊括了商品、会员、门店、仓库等符合零售行业特色的可视化分析模块，更具备高效灵活适应，及时完成海量数据分析、筛选，帮助零售企业更快人一步读懂市场风向，更快把握市场流行风向，将时下最热、最新商品调整到明显货架，并根据销售数据反馈及时调整配套商品销售策略，提升整体销售额、销售利润。 从整体看，奥威BI软件推出的这套零售数据分析BI方案是一个全方位、高效落地的零售决策***方案，一旦落地不仅仅是商品销售额、销售利润得以提升，更能***企业合理进货，减少库存积压。某种意义上，奥威BI软件这套拎手数据分析BI方案不仅是用于***决策的方案，还是一款零售企业开源节流方案，能在减少损耗的同时提升利润。目前，这套零售数据分析BI解决方案已在奥威BI软件官方网站上有详细介绍展示，在***的BI可视化分析报表展示平台上还有现成的零售数据分析BI解决方案报表效果展，欢迎零售行业各大小企业随时浏览，进一步了解评估该套零售数据分析BI方案落地效果。

到此，以上就是小编对于数据分析职业发展的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析职业发展的4点解答对大家有用。