數據營銷分析師

① 數據運營和數據分析師，他們兩者的區別是什麼

分析數據系統

分析數據稍微復雜一些，並且對於不同類型的企業組織會有不同的看法；然而，他的核心是企業組織的操作數據。分析數據用於做出業務決策，而不是記錄來自實際操作業務流程的數據。例如，將客戶分組以進行市場細分或隨著時間的推移對購買量進行更改。每個企業組織都有不同的問題需要回答，也有不同的決策需要做出，所以分析數據絕對不是放之四海而皆準的！分析數據最好存儲在一個數據系統中，這個數據系統被稱為聯機分析處理系統、OLAP或數據倉庫，它是為大規模聚合、數據挖掘和特殊查詢而設計的！

概括地說，操作數據系統(主要由事務數據組成)是為了更快地更新而構建的。用於決策的分析數據系統是為更有效的分析而建立的。希望你現在能夠更好地理解操作數據和分析數據以及它們對應的數據系統之間的區別!正如你所看到的，兩者對於維護和發展一個企業、公司或非營利組織都是非常重要的

② 如何成為一個年薪50萬+ 的數據分析師

一、掌握基礎、更新知識。
基本技術怎麼強調都不過分。這里的術更多是（計算機、統計知識）， 多年做數據分析、數據挖掘的經歷來看、以及業界朋友的交流來看，這點大家深有感觸的。
資料庫查詢—SQL
數據分析師在計算機的層面的技能要求較低，主要是會SQL，因為這里解決一個數據提取的問題。有機會可以去逛逛一些專業的數據論壇，學習一些SQL技巧、新的函數，對你工作效率的提高是很有幫助的。
統計知識與數據挖掘
你要掌握基礎的、成熟的數據建模方法、數據挖掘方法。例如：多元統計：回歸分析、因子分析、離散等，數據挖掘中的：決策樹、聚類、關聯規則、神經網路等。但是還是應該關注一些博客、論壇中大家對於最新方法的介紹，或者是對老方法的新運用，不斷更新自己知識，才能跟上時代，也許你工作中根本不會用到，但是未來呢？
行業知識
如果數據不結合具體的行業、業務知識，數據就是一堆數字，不代表任何東西。是冷冰冰，是不會產生任何價值的，數據驅動營銷、提高科學決策一切都是空的。
一名數據分析師，一定要對所在行業知識、業務知識有深入的了解。例如：看到某個數據，你首先必須要知道，這個數據的統計口徑是什麼？是如何取出來的？這個數據在這個行業， 在相應的業務是在哪個環節是產生的？數值的代表業務發生了什麼（背景是什麼）？對於A部門來說，本月新會員有10萬，10萬好還是不好呢？先問問上面的這個問題：
對於A部門，
1、新會員的統計口徑是什麼。第一次在使用A部門的產品的會員？還是在站在公司角度上說，第一次在公司發展業務接觸的會員？
2、是如何統計出來的。A：時間；是通過創建時間，還是業務完成時間。B：業務場景。是只要與業務發接觸，例如下了單，還是要業務完成後，到成功支付。
3、這個數據是在哪個環節統計出來。在注冊環節，在下單環節，在成功支付環節。
4、這個數據代表著什麼。10萬高嗎？與歷史相同比較？是否做了營銷活動？這個行業處理行業生命同期哪個階段？
在前面二點，更多要求你能按業務邏輯，來進行數據的提取（更多是寫SQL代碼從資料庫取出數據）。後面二點，更重要是對業務了解，更行業知識了解，你才能進行相應的數據解讀，才能讓數據產生真正的價值，不是嗎？
對於新進入數據行業或者剛進入數據行業的朋友來說：
行業知識都重要，也許你看到很多的數據行業的同仁，在微博或者寫文章說，數據分析思想、行業知識、業務知識很重要。我非常同意。因為作為數據分析師，在發表任何觀點的時候，都不要忘記你居於的背景是什麼？
但大家一定不要忘記了一些基本的技術，不要把基礎去忘記了，如果一名數據分析師不會寫SQL，那麻煩就大了。哈哈。。你只有把數據先取對了，才能正確的分析，否則一切都是錯誤了，甚至會導致致命的結論。新同學，還是好好花時間把基礎技能學好。因為基礎技能你可以在短期內快速提高，但是在行業、業務知識的是一點一滴的積累起來的，有時候是急不來的，這更需要花時間慢慢去沉澱下來。
不要過於追求很高級、高深的統計方法，我提倡有空還是要多去學習基本的統計學知識，從而提高工作效率，達到事半功倍。以我經驗來說，我負責任告訴新進的同學，永遠不要忘記基本知識、基本技能的學習。
二、要有三心。
1、細心。
2、耐心。
3、靜心。
數據分析師其實是一個細活，特別是在前文提到的例子中的前面二點。而且在數據分析過程中，是一個不斷循環迭代的過程，所以一定在耐心，不怕麻煩，能靜下心來不斷去修改自己的分析思路。
三、形成自己結構化的思維。
數據分析師一定要嚴謹。而嚴謹一定要很強的結構化思維，如何提高結構化思維，也許只需要工作隊中不斷的實踐。但是我推薦你用mindmanagement，首先把你的整個思路整理出來，然後根據分析不斷深入、得到的信息不斷增加的情況下去完善你的結構，慢慢你會形成一套自己的思想。當然有空的時候去看看《麥肯錫思維》、結構化邏輯思維訓練的書也不錯。在我以為多看看你身邊更資深同事的報告，多問問他們是怎麼去考慮這個問題的，別人的思想是怎麼樣的？他是怎麼構建整個分析體系的。
四、業務、行業、商業知識。
當你掌握好前面的基本知識和一些技巧性東西的時候，你應該在業務、行業、商業知識的學習與積累上了。
這個放在最後，不是不重要，而且非常重要，如果前面三點是決定你能否進入這個行業，那麼這則是你進入這個行業後，能否成功的最根本的因素。 數據與具體行業知識的關系，比作池塘中魚與水的關系一點都不過分，數據（魚）離開了行業、業務背景（水）是死的，是不可能是「活」。而沒有「魚」的水，更像是「死」水，你去根本不知道看什麼（方向在哪）。
如何提高業務知識，特別是沒有相關背景的同學。很簡單，我總結了幾點：
1、多向業務部門的同事請教，多溝通。多向他們請教，數據分析師與業務部門沒有利益沖突，而更向是共生體，所以如果你態度好，相信業務部門的同事也很願意把他們知道的告訴你。
2、永遠不要忘記了google大神，定製一些行業的關鍵字，每天都先看看定製的郵件。
3、每天有空去瀏覽行業相關的網站。看看行業都發生了什麼，主要競爭對手或者相關行業都發展什麼大事，把這些大事與你公司的業務，數據結合起來。
4、有機會走向一線，多向一線的客戶溝通，這才是最根本的。
標題寫著告誡，其實談不上，更多我自己的一些心得的總結。希望對新進的朋友有幫助，數據分析行業絕對是一個朝陽行業，特別是互聯網的不斷發展，一個不談數據的公司根本不叫互聯網公司，數據分析師已經成為一個互聯網公司必備的職位了。

數據分析師中國統計網——一位資深數據分析師的分享

③ 數據分析師的職責是什麼

為公司提供數據報告。

數據分析師可以使企業清晰的了解到企業現狀與競爭環境，風險評判與決策支持，能夠充分利用大數據帶來的價值，在進行數據挖據與展現後，呈現給企業決策者的將是一份清晰、准確且有數據支撐的報告。

所以，大數據分析師已經不是簡單的IT工作人員，而是可以參與到企業決策發展制定中的核心人物。此外，對於新聞出版等內容產業來說，更為關鍵的是，數據分析師可以發揮內容消費者數據分析的職能，這是支撐新聞出版機構改善客戶服務的關鍵職能。

(3)數據營銷分析師擴展閱讀：

數據分析師需要掌握的統計方法

1、線性回歸（Linear Regression）。在統計學中，線性回歸是一種通過擬合自變數與自變數之間最佳線性關系來預測目標變數的方法。

2、分類（Classification）。分類是一種數據挖掘技術，它將類別分配給數據集合，以幫助進行更准確的預測和分析。也有時稱為決策樹，分類是用於對非常大的數據集進行分析的幾種方法之一。2大分類技術脫穎而出：Logistic回歸和判別分析。

3、重采樣方法（ResamplingMethods）。重采樣是從原始數據樣本中繪制重復樣本的方法。這是統計推斷的非參數方法。換句話說，重采樣方法不涉及使用通用分布表來計算近似p個概率值。

④ 數據分析師是做什麼的

數據分析師主要工作是在本行業內將各種數據進行搜集、整理、分析，然後根據這些數據進行分析判斷，在分析數據後對行業發展、行業知識規則等等進行預測和挖掘。數據分析師是數據師其中的一種，另一種是數據挖掘工程師，兩者都是專業型人才。

(4)數據營銷分析師擴展閱讀

數據分析師和數據挖掘工程師的區別

1、「數據分析」的重點是觀察數據，而「數據挖掘」的重點是從數據中發現「知識規則」。

2、「數據分析」得出的結論是人的智能活動結果，而「數據挖掘」得出的結論是機器從學習集（或訓練集、樣本集）發現的知識規則。

3、「數據分析」得出結論的運用是人的智力活動，而「數據挖掘」發現的知識規則，可以直接應用到預測。

4、「數據分析」不能建立數學模型，需要人工建模，而「數據挖掘」直接完成了數學建模。

5、相對而言，數據挖掘工程師對統計學，機器學習等技能的要求比數據分析師高得多。

6、很多情況下，數據挖掘工程師同時兼任數據分析師的角色。

參考資料來源：網路--數據分析師

參考資料來源：網路--數據師

⑤ 市場營銷專業做運營好還是數據分析好

由於市場營銷專業學科是近20年才從國外引入的「舶來品」，所以目前國內企專業整體的市場屬營銷水平還比較低。企業的市場營銷人員大部分都是從其他專業或行業發展過來的，很多高級市場營銷管理人員也沒有接受過系統的營銷知識培訓和學習，做市場完全靠的是他們的經驗和對行業發展前景的感覺，市場運作的科學性、系統性不強。這種狀況已經難以適應國內、國際不斷提高的市場競爭水平。因此，企業急需那種具備系統營銷知識和技能的人才，特別是高級市場策劃和管理人員。
如果到企業的市場部之類部門就業，做運營，職位一般是「市場專員/市場經理——策劃專員/策劃經理——品牌專員/品牌經理——渠道專員/渠道經理」，收入高低主要取決於你的能力，績效考核相關性強，對自己的能力有信心的話，發展的空間非常大。
如果你想做市場分析和研究，進入一些市場研究機構做數據分析類，比如新生代、零點、CTR等，不過可能會枯燥一些。這個還是看個人興趣。

⑥ 數據分析師的職責是什麼

1. 製作報告

作為一名數據分析師，需要花費大量的時間製作和維護內部以及面向客戶的報告。這些報告讓管理層了解即將出現的新趨勢，以及公司可能需要改進的領域。

2. 識別模式

最有效的數據分析師能夠利用數據來講述一個故事。為了生成有意義的報告，數據分析師必須能夠看到數據中的重要模式。在基礎層面上，數據被用來發現趨勢和洞察力，我們可以利用這些數據向我們的客戶提供建議，定期報告例如周報告、月報告或季報告非常重要，因為它有助於分析師注意重要的模式，並形成一個總體的時間框架，讓我們可以看到隨著時間的推移而出現的趨勢。

3. 與他人合作

“分析師”這個詞可能會讓你想到某個人與公司的其他人分開工作，但事實遠非如此。各種各樣的數據分析師意味著我們將跨越企業中的許多其他部門進行協作，包括營銷人員、執行人員和銷售人員。我們還可能與從事數據科學工作的人員密切合作。

4. 收集數據並建立基礎設施

也許分析師工作中最具技術性的方面就是收集數據本身。這意味著要與網路開發人員合作，優化數據收集。

簡化這種數據收集是數據分析師的關鍵。他們致力於開發可以自動化和容易修改的常式，以便在其他領域進行重用。分析師們在他們的工具庫中保留了一些專門的軟體和工具來幫助他們完成這個任務。

⑦ 數據分析師主要做什麼

簡單理解就是：對業務的改進優化；幫助業務發現機會；創造新的商業價值。具體如下：

改進優化業務方面，就是讓業務變得更好。體現在兩大方面：

1. 對企業用戶體驗的改進方面，優化原有業務流程，為用戶提供更好的用戶體驗。

2. 對企業資源的合理化分配利用上，更合理的優化配置企業資源，達到效益最大化的目的。

其次是利用數據查找人們思維上的盲點，進而發現新的業務機會的過程。

最後是在數據價值的基礎上形成新的商業模式，將數據價值直接轉化為金錢模式。

數據分析的工作內容

1、分析什麼數據

分析什麼數據與數據分析的目的有關，通常確定問題後，然後根據問題收集相應的數據，在對應的數據框架體系中形成對應的決策輔助策略。

2、什麼時候數據分析

業務運營過程全程數據跟蹤。

3、數據獲取

內部數據主要是網路日誌相關數據、客戶信息數據、業務流程數據等，外部數據是第三方監測數據、企業市調數據、行業規模數據等。

4、數據分析、處理

使用的工具取決於公司的需求。

5、如何做數據分析

數據跟著業務走，數據分析的過程就是將業務問題轉化為數據問題，然後再還原到業務場景中去的過程。

⑧ 數據分析師發展前景如何

1、數據分析師通常分兩類，技術型分析師和業務型分析師，分工不同，但各有優勢。
技術型分析師是在專門的挖掘團隊裡面從事數據挖掘和分析工作的。如果你能在這類專業團隊學習成長，那是幸運的，但進入這類團隊的門檻較高，需要扎實的數據挖掘知識、挖掘工具應用經驗和編程能力。該類分析師更偏向技術線條，未來的職業通道可能走專家的技術路線。技術型分析師的角色包括數據工程師、挖掘工程師、數據科學家、建模工程師、數據架構師、ETL工程師等，這些稱謂都或多或少代表了其工作性質。
業務型分析師是下沉到各業務團隊或者運營部門的數據分析師，成為業務團隊的一員。他們工作是支撐業務運營，包括日常業務的異常監控、客戶和市場研究、參與產品開發、建立數據模型提升運營效率等。該類型分析師偏向產品和運營，可以轉向做運營和產品。
2、數據分析師的理想行業在互聯網，但條條大道通羅馬，走合適你的路線。
從行業的角度來看：
1）互聯網行業是數據分析應用最廣的行業，因為互聯網數據數量龐大、收集分析和應用都更普遍。其中電商企業，更是目前最火的，而且企業也更重視數據分析的價值，是數據分析師理想的成長平台。
2）其次是咨詢公司，他們需要數據分析人才，而且相對來說，數據分析師在咨詢公司成長的速度更快，專業也會更全面。
3）再次是金融行業，比如銀行和證券等行業，該行業對數據分析的依賴需求，越來越大。
4）最後是電信行業（中國移動、聯通和電信），它們擁有海量的數據，在嚴峻的競爭下，也越來越重視數據分析，但進入這些公司的門檻比較高。

⑨ 數據分析師是一種什麼樣的職業

數據分析師指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。

作用
越來越多的政府機關、企事業單位將選擇擁有數據分析師資質的專業人士為他們的項目做出科學、合理的分析、以便正確決策；越來越多的風險投資機構把數據分析師所出具的數據分析報告作為其判斷項目是否可行及是否值得投資的重要依據；越來越多的高等院校和教育機構把數據分析師課程作為其中高管理層及決策層培訓計劃的重要內容；越來越多的有志之士把數據分析師培訓內容作為其職業生涯發展中必備的知識體系。
2工作職責
互聯網本身具有數字化和互動性的特徵，這種屬性特徵給數據搜集、整理、研究帶來了革命性的突破。以往「原子世界」中數據分析師要花較高的成本（資金、資源和時間）獲取支撐研究、分析的數據，數據的豐富性、全面性、連續性和及時性都比互聯網時代差很多。
與傳統的數據分析師相比，互聯網時代的數據分析師面臨的不是數據匱乏，而是數據過剩。因此，互聯網時代的數據分析師必須學會藉助技術手段進行高效的數據處理。更為重要的是，互聯網時代的數據分析師要不斷在數據研究的方法論方面進行創新和突破。
就行業而言，數據分析師的價值與此類似。就新聞出版行業而言，無論在任何時代，媒體運營者能否准確、詳細和及時地了解受眾狀況和變化趨勢，都是媒體成敗的關鍵。
此外，對於新聞出版等內容產業來說，更為關鍵的是，數據分析師可以發揮內容消費者數據分析的職能，這是支撐新聞出版機構改善客戶服務的關鍵職能。
3要求
技能要求
1、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。
2、懂管理。一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。
3、懂分析。指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。
4、懂工具。指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。
5、懂設計。懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。[1]
其他要求
良好的溝通交流能力，文字語言表達能力，較好的邏輯分析能力；
具有獨立的產品策劃開發能力，項目管理，商務溝通能力；
強烈責任心，開放的性格，良好的溝通能力； 擅於協作，具備良好的團隊合作精神；
能夠在壓力下開展工作；善於學習。
4考試等級
當前我國數據分析師由中國商業聯合會數據分析專業委員會以及工信部教育考試中心共同考核認證，通過培訓考核，工信部教育考試中心頒發《項目數據分析師職業技術證書》，數據分析行業協會頒發《項目數據分析師證書》，此證書是申請成立項目數據分析事務所的必備條件之一。
5培養
國內正式的數據分析行業的認證只有數據分析師認證，由國家工業與信息化部中國電子商務協會在全國開展推廣，截至2010年中國數據分析業已擁有數據分析專業人才超過萬人，每年以數以千計的速度增長。[2]
對於人才的培養，國家工業與信息化部中國電子商務協會設立全國數據分析師考核鑒定中心在全國各省、直轄市發展授權管理培訓中心，開展培訓、繼續教育工作。

⑩ 做市場營銷需要具備數據分析能力嗎

答復來：做市場營銷行業應該具自備哪些能力？
個人總結心得體會：
第一、應該具備市場敏銳的觀察力和洞察力。
第二、應該具備預測營銷市場前景和分析能力。
第三、應該具備探討和研究營銷戰略決策能力。
第四、應該具備市場調研問卷調查的能力。
第五、應該具備擅長溝通與交往的能力。
第六、應該具備市場觀察研討案例分析能力。
第七、應該具備營銷管理和組織與運作能力。
第八、應該具備新聞事件評判觀點的能力。
第九、應該具備與客戶外交談判的能力。
第十、應該具備組織主持活動與外景協調的能力。
第十一、應該具備擬定營銷計劃與文案策劃能力。
謝謝！