A. 怎么才能招聘到一个好的数据分析师
好的标准是什么？应该是适合你的就是好的
B. 数据分析员招聘要求有哪些
岗位职责：承担需求调研、数据分析、数据挖掘、数据提取等相关工作，搭建数据看板;多维度对数据进行分析，给出数据支持、分析报告建议、问题解决方案;智能化报表与数据可视化平台设计;构建各种分析和预测模型，通过跟踪和监控重点数据，发现潜在的问题点和机会，为业务决策提供数据支撑。
任职资格：
统招本科以上学历，统计学相关专业优先;
3年以上数据挖掘分析工作经验，熟练使用一种或几种分析统计及数据挖掘工具，如：python、Finereport等;
能将各类业务需求转化为适合的数学模型，熟练编写各类业务需求分析、数据分析文档，文档的样式整洁、描述清晰、完整的覆盖分析要求;
有较全面的技术知识面，能迅速掌握不同行业的技术要领。
C. 我们公司是做电商的，每天产生的数据超多，有没有必要雇个数据分析师
这个要看具体情况。如果你们能够自己处理这些数据或者不看数据，则不需要雇佣新的人。
如果你们不能处理，则需要专门的人来进行处理。
D. 现在大数据分析师工资好高，想从事这一行业应该怎么做
以下内容由业务数据可视化分析展示平台DataHunter为您整理
数据分析师的工作内容？
数据分析师主要负责挖掘和分析海量数据，以满足企业具体的商业需求。毫无疑问，越来越多的企业开始依赖数据推动决策，而且也有更多的企业开始将云计算、自动化、AI等新兴技术作为IT战略的核心组成部分，这意味着，数据分析师在企业中的作用将愈发重要。
通常，数据分析师会借助BI工具来组织和分析海量数据，而分析结果应当便于所有与业务相关的人查看并理解，特别是对于那些非IT人员。
需要掌握的技能&工具？
Quora数据科学家William Chen认为，一名优秀的数据分析师应具备以下技能：
编程：这是数据分析师最基本的技能，编程可以提高你的统计能力，帮助你分析海量数据，同时也可以创建自己的工具。
定量分析：这是分析大数据集的重要技能。定量分析可以提高实验分析能力，扩展数据策略，并帮助你实现机器学习。
产品直觉：深入了解产品将有助于你进行定量分析，此外，这还将帮助你预测系统行为、建立衡量指标以及提高调试技能。
沟通：可能是每个行业最重要的软技能，强大的沟通能力将帮助你“利用上述的所有技能”。
团队合作：团队合作对于数据分析工作的成功至关重要，这需要你无私接受反馈意见，并与团队分享见解。
数据分析师也应掌握相应的分析工具。技能和方法只是理论，展现数据价值则需要通过工具。对于数据分析师而言，自助式的BI工具必不可少，其应具备以下特点：
接入企业各种业务系统，整合多源异构数据；
拥有实时的数据处理能力；
简单操作，拖拽即可生成可视化图表；
提供探索式分析功能，数据分析维度和粒度可随意变换；
智能的图表和模型推荐；
可云端协作和分享，满足各种移动办公的场景。
需要理解哪些数据？
每个行业都有特定的数据类型，以下是各个行业中一些常见的数据形式，数据分析师需要根据相应的模型和数据类型进行各类分析。
业务类数据：当前，很多企业都在利用数据进行商业决策，通过对业务数据进行分析，可以有效改善企业运营效率、库存问题、产品、客户忠诚度等等诸多问题。
电子商务类数据：电子商务网站会采集大量的用户行为数据，如浏览、购买等，通过这些数据，数据分析师可以帮助电子商务网站改善用户体验、探寻行业发展趋势或研发新的产品。
财务类数据：在金融行业，账户、信贷、借记交易等财务数据对于企业运营来说至关重要。对于这一领域的数据分析师来说，安全、合规性、欺诈检测将是主要关注的问题。
政府数据：大数据有助于帮助政府制定决策、监测大众满意度，同金融行业一样，数据的安全和合规也是该行业的数据分析师最为关注的问题。
科学数据：借助于现有的科技技术，科学家们可以更方便的收集和分享实验室数据，而数据分析师可以帮助科学家们更好的完成数据分析。
社交类数据：利用社交网络数据，可以更好的进行精准营销，通过对帖子、推文、博客和其他社交数据进行分析，可以有效改善用户服务和体验。
医疗数据：几乎所有卫生保健机构都会针对电子医疗数据进行记录，数据分析师可以基于这些数据，帮助医疗机构改善卫生服务，并发现那些潜在隐患。
电信数据：如今，电子产品都在收集用户数据，这些数据需要存储、管理、维护和分析。通过这些数据，分析师们可以帮助企业更好的了解用户需求，提高用户体验。
其他类型数据：比如政治、公益事业、智能家电等，可以说，没有任何一个行业可以免受大数据冲击。
数据分析师的薪资？
在美国，据BLS（美国劳工统计局）统计，目前数据分析师的平均工资每年约为111800美元。毫无疑问，这是一个快速增长且收入丰厚的职位，BLS预测这一领域的工作将在2024年前增长11%。
在Glassdoor招聘网站上的“美国50大最佳工作”报告中，依据工作机会、工资和总体工作满意度评级，数据分析师职位在各个行业中排名最高。
而在国内，我们通过查看拉勾网、智联等招聘网站发现，初级数据分析师的月薪大概在10K-15K左右，而相对资深一些的数据分析师可以达到20K-30K的水平，数据科学家普遍在35K-70K之间。
E. 负责招聘工作的HR，如何进行招聘数据分析
招聘数据有很多，包括面试率，录用率，报到率，留用率、成本、离职率等等，个人觉得招聘可以从以下几个角度去分析：
招聘渠道，可能一个岗位来源多个招聘渠道，那我们需要考虑那个岗位更适合从那个渠道招聘；
招聘成本，这个后对你的招聘成本预算有参考意义；
离职率，会对你对于后期的招聘计划有作用；
招聘周期，每个岗位对应的招聘周期不同，因此在对招聘岗位的时候会预测到岗时间；
F. 跨境电商数据分析师是什么职位
国内的企业数据分析岗位其实不成体系的，还有各种叫法，数据分析员，分析师，架构师，科学家等等，
G. 什么是电子商务网络数据分析师
电子商务网络数据分析师是指利用计算机技术、网络技术，通过专业的网络版商务平台等现代信息技术权，帮助商家与顾客或商家与商家之间从事各类商务活动或相关工作的人员。可以说电子商务师是融IT与商务于一身的高素质复合型人才
H. 为什么招聘很多找数据分析的岗位
因为计算机大数据行业的发展，有大量的统计大数据需要进行数据分析成为有效信息。
随着各行业计算机应用以及信息化水平提高，各行业企事业单位已装备了非常完备的计算机系统，搭建了畅通无阻的互联网平台，信息化“硬件”设施已初具规模，但与此同时，随着业务发展以及市场信息不断积累，商业领域和行业部门产生了大量的业务数据，很多企业信息中心或统计部门数据量非常之大已成为名副其实的信息海洋，大量的、杂乱无章的
数据以及错误的数据分析方法非但没有给企业创造竞争力，相反给企业带来人力、物力、时间巨大浪费和难以摆脱的长期压力，甚至由于误用错误的数据分析方法或使用不完整的数据，给企业发展带来负面影响或相反作用。因此，面对用于决策的有效信息隐藏在大量数据中的现实问题，如何采用正确的数据分析统计和数据挖掘方法，从大量的数据中提取对人们有价值、有意义的数据，获得有利于商业运作、提高竞争力的信息，已成为企业面临的共同问题。
目前，政府经济部门、金融机构、投资公司以及企业统计和分析人员对国家数据分析师的需求正在与日俱增。
项目数据分析行业在欧美发展得十分成熟，数据分析这一帮助企业决策的方式已经深入到各行各业。而在中国，数据分析刚刚走过了7个年头，巨大的市场潜力和人才缺口使得数据分析行业进入了发展的黄金时期，而数据分析师则成为了一个朝阳职业。
I. 怎么才能招聘到一个好的数据分析师
不看business insight吗？那分析出的数据能有什么意义呢？