A. 怎麼才能招聘到一個好的數據分析師
好的標準是什麼？應該是適合你的就是好的
B. 數據分析員招聘要求有哪些
崗位職責：承擔需求調研、數據分析、數據挖掘、數據提取等相關工作，搭建數據看板;多維度對數據進行分析，給出數據支持、分析報告建議、問題解決方案;智能化報表與數據可視化平台設計;構建各種分析和預測模型，通過跟蹤和監控重點數據，發現潛在的問題點和機會，為業務決策提供數據支撐。
任職資格：
統招本科以上學歷，統計學相關專業優先;
3年以上數據挖掘分析工作經驗，熟練使用一種或幾種分析統計及數據挖掘工具，如：python、Finereport等;
能將各類業務需求轉化為適合的數學模型，熟練編寫各類業務需求分析、數據分析文檔，文檔的樣式整潔、描述清晰、完整的覆蓋分析要求;
有較全面的技術知識面，能迅速掌握不同行業的技術要領。
C. 我們公司是做電商的，每天產生的數據超多，有沒有必要雇個數據分析師
這個要看具體情況。如果你們能夠自己處理這些數據或者不看數據，則不需要僱傭新的人。
如果你們不能處理，則需要專門的人來進行處理。
D. 現在大數據分析師工資好高，想從事這一行業應該怎麼做
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數據分析師的工作內容？
數據分析師主要負責挖掘和分析海量數據，以滿足企業具體的商業需求。毫無疑問，越來越多的企業開始依賴數據推動決策，而且也有更多的企業開始將雲計算、自動化、AI等新興技術作為IT戰略的核心組成部分，這意味著，數據分析師在企業中的作用將愈發重要。
通常，數據分析師會藉助BI工具來組織和分析海量數據，而分析結果應當便於所有與業務相關的人查看並理解，特別是對於那些非IT人員。
需要掌握的技能&工具？
Quora數據科學家William Chen認為，一名優秀的數據分析師應具備以下技能：
編程：這是數據分析師最基本的技能，編程可以提高你的統計能力，幫助你分析海量數據，同時也可以創建自己的工具。
定量分析：這是分析大數據集的重要技能。定量分析可以提高實驗分析能力，擴展數據策略，並幫助你實現機器學習。
產品直覺：深入了解產品將有助於你進行定量分析，此外，這還將幫助你預測系統行為、建立衡量指標以及提高調試技能。
溝通：可能是每個行業最重要的軟技能，強大的溝通能力將幫助你「利用上述的所有技能」。
團隊合作：團隊合作對於數據分析工作的成功至關重要，這需要你無私接受反饋意見，並與團隊分享見解。
數據分析師也應掌握相應的分析工具。技能和方法只是理論，展現數據價值則需要通過工具。對於數據分析師而言，自助式的BI工具必不可少，其應具備以下特點：
接入企業各種業務系統，整合多源異構數據；
擁有實時的數據處理能力；
簡單操作，拖拽即可生成可視化圖表；
提供探索式分析功能，數據分析維度和粒度可隨意變換；
智能的圖表和模型推薦；
可雲端協作和分享，滿足各種移動辦公的場景。
需要理解哪些數據？
每個行業都有特定的數據類型，以下是各個行業中一些常見的數據形式，數據分析師需要根據相應的模型和數據類型進行各類分析。
業務類數據：當前，很多企業都在利用數據進行商業決策，通過對業務數據進行分析，可以有效改善企業運營效率、庫存問題、產品、客戶忠誠度等等諸多問題。
電子商務類數據：電子商務網站會採集大量的用戶行為數據，如瀏覽、購買等，通過這些數據，數據分析師可以幫助電子商務網站改善用戶體驗、探尋行業發展趨勢或研發新的產品。
財務類數據：在金融行業，賬戶、信貸、借記交易等財務數據對於企業運營來說至關重要。對於這一領域的數據分析師來說，安全、合規性、欺詐檢測將是主要關注的問題。
政府數據：大數據有助於幫助政府制定決策、監測大眾滿意度，同金融行業一樣，數據的安全和合規也是該行業的數據分析師最為關注的問題。
科學數據：藉助於現有的科技技術，科學家們可以更方便的收集和分享實驗室數據，而數據分析師可以幫助科學家們更好的完成數據分析。
社交類數據：利用社交網路數據，可以更好的進行精準營銷，通過對帖子、推文、博客和其他社交數據進行分析，可以有效改善用戶服務和體驗。
醫療數據：幾乎所有衛生保健機構都會針對電子醫療數據進行記錄，數據分析師可以基於這些數據，幫助醫療機構改善衛生服務，並發現那些潛在隱患。
電信數據：如今，電子產品都在收集用戶數據，這些數據需要存儲、管理、維護和分析。通過這些數據，分析師們可以幫助企業更好的了解用戶需求，提高用戶體驗。
其他類型數據：比如政治、公益事業、智能家電等，可以說，沒有任何一個行業可以免受大數據沖擊。
數據分析師的薪資？
在美國，據BLS（美國勞工統計局）統計，目前數據分析師的平均工資每年約為111800美元。毫無疑問，這是一個快速增長且收入豐厚的職位，BLS預測這一領域的工作將在2024年前增長11%。
在Glassdoor招聘網站上的「美國50大最佳工作」報告中，依據工作機會、工資和總體工作滿意度評級，數據分析師職位在各個行業中排名最高。
而在國內，我們通過查看拉勾網、智聯等招聘網站發現，初級數據分析師的月薪大概在10K-15K左右，而相對資深一些的數據分析師可以達到20K-30K的水平，數據科學家普遍在35K-70K之間。
E. 負責招聘工作的HR，如何進行招聘數據分析
招聘數據有很多，包括面試率，錄用率，報到率，留用率、成本、離職率等等，個人覺得招聘可以從以下幾個角度去分析：
招聘渠道，可能一個崗位來源多個招聘渠道，那我們需要考慮那個崗位更適合從那個渠道招聘；
招聘成本，這個後對你的招聘成本預算有參考意義；
離職率，會對你對於後期的招聘計劃有作用；
招聘周期，每個崗位對應的招聘周期不同，因此在對招聘崗位的時候會預測到崗時間；
F. 跨境電商數據分析師是什麼職位
國內的企業數據分析崗位其實不成體系的，還有各種叫法，數據分析員，分析師，架構師，科學家等等，
G. 什麼是電子商務網路數據分析師
電子商務網路數據分析師是指利用計算機技術、網路技術，通過專業的網路版商務平台等現代信息技術權，幫助商家與顧客或商家與商家之間從事各類商務活動或相關工作的人員。可以說電子商務師是融IT與商務於一身的高素質復合型人才
H. 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。
I. 怎麼才能招聘到一個好的數據分析師
不看business insight嗎？那分析出的數據能有什麼意義呢？