不同层次数据分析师的工作场景

开课吧小一2021-07-21 14:42

    众所周知不同层次的数据分析师,不仅工作场景是不同的,同时工作内容也存在差异,而作为数据分析师,不仅需要了解清楚数据分析师的工作场景,同时还需要数据分析师的种类有哪些。

不同层次数据分析师的工作场景

    数据分析师常见的种类都有哪些?

    1、数据产品经理

    在产品经理的能力基础上,增加数据思维。数据产品经理不仅懂得埋点原理,能够通过抓包等工具抓取数据并进行分析。同时还能够参与数据化产品的制作,如BI报表、CRM系统、ABtest试验后台等。

    2、数据分析师

    这就是我们常说的商业化数据分析师,主要负责0-1搭建可视化监控报表,利用数据挖掘和洞察业务,为需求部门提供数据支撑、分析报告、商业化模型等服务,这里面的核心是监控、挖掘、有价值和服务,在公司里担任领导的眼睛与大脑的角色。

不同层次数据分析师的工作场景

    3、数据建模师

    数据建模师也叫算法工程师,是数理统计知识、编程与业务思维集一身的模型大师,通过建立数学模型、利用算法实现增长,可以说是一家产品的灵魂工作者,比如信息流产品的推荐算法、金融行业的反欺诈和信用评级等。

    4、数据工程师

    数据工程师的职能更偏向技术工程,主要的工作职责是搭建数据仓库、创建ETL、进行数据治理、数据安全等方面的工作、通过提升运行速度,优化数据结构,更好地服务于数据使用方,比如数据分析师、数据产品经理及数据建模师等。

    5、数据科学家

    综合性人才,数据分析能力、统计学基础、业务能力、算法与沟通能力集聚一身的人才。包含以上所有的技术与能力。

不同层次数据分析师的工作场景

    在国内不同层次的数据分析师每天的工作场景都不一样。

    基础的数据分析师,每天基本上都是整理数据报表,写SQL,查数据。任何一个数据分析师都无法跳过这个阶段,都需要从基层做起。

    中层的数据分析师,具备一定独立工作能力,除了做些数据报表工作,会独自承接一些独立问题做专题分析,比如为什么销售会下降、运营现状怎么样,然后搭建一套数据指标体系去描述现状,分析问题。

    高级的数据分析师,或者说部门领导/总监,每天基本上都是在开会。管理层的会议、其他业务部门的会议,都会拉上。他们一般都不怎么碰数据,大部分工作就是沟通。当然除了开会以外,也会分析问题,站在高层的角度,梳理决策建议。

    但无论处在什么岗位,数据分析只是起点,用数据驱动业务驱动企业管理,做到这个地步才是真正的价值终点。因此大家多去了解业务。看看各部门是如何开展工作的,熟悉业务流程,看看报表,主动思考和发现问题,看观察他们如何将问题转化为具体举措落地的。相信沿着此路线学习,你会在数据分析道路上有所收获。

    以上就是开课吧广场小编为大家整理的“不同层次数据分析师的工作场景”一文,更多相关信息尽在开课吧广场数据分析教程频道。

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