在大数据时代，数据分析师发展前景如何。
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随着科技的不断发展，我们开始进入了大数据时代，数据成为我们生产生活中十分重要的一部分。在这个时代，掌握数据的人就可以通过数据去预测未来、迎向未来，数据分析师就是这样的存在，他们不仅需要收集与分析数据，还要做出评估与预判，该岗位在数据市场中十分重要。而想要成为一名数据分析师，就必需要了解以下数据分析师发展前景相关内容。
通用职业，经久不衰数据分析师听起来像是近两年才发展起来的岗位，其实不然。早在上世纪90年代，数据分析师在一些发达国家就已经开始流行，并且一直发展到了现在。随着科技的不断发展，数据分析师的发展方向也不断获得拓展，从原先对数学、统计学、数据分析等，到现在还要掌握机器学习和自然语言处理等多方面知识。涵盖了大数据的数据开发工程师、数据分析师、数据架构师、数据后台开发工程师、算法工程师等多个方向，是通用职业。
新增需求量大，人才缺口也大根据相关数据来看，目前数据分析师的缺口极大，甚至都阻碍了数据市场的发展。在2017年，全球新增了440万个与数据相关的工作岗位，且有25%的组织设立首席数据官职位。在我国，未来的基础性数据分析人才缺口数量将达到1400万，数据分析师已成当下中国互联网行业需求旺盛的六类人才职位之一。而目前已经有超过90%企业都在使用大数据，人才供应难以满足市场需求。
薪资待遇高，工作机会集中在一线城市由于数据分析师的大量缺乏，因而十分受到企业的重视。这一点从薪资待遇就可以看出，一般来说，数据分析师的薪资待遇要比同级的职位高很多，薪资大概高在这些人员的两到三成。又由于工作机会主要集中在北京、上海、深圳等超一线城市，薪资自然不低，全国的平均薪资在12k左右。即使只是应届毕业生，数据分析师的薪资也在8k左右。并且数据分析师的薪资随着工作经验的不断增加也会逐年递增，薪资有足够的增长空间。
在这样一个用数据说话的时代，数据分析师发展前景真的相当可观。作为一个通用职业，数据分析师经久不衰，从上世纪90年代就已兴起，且随着科技的发展，工作方向不断扩展。从数据上说，在未来几年内数据分析师的新增需求量大，人才缺口也大。在就业后，数据分析师可谓是受到企业极大重视，薪资待遇比同级高出两成到三成。因此，选择成为一名数据分析师绝对是一个不错的选择。
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数据分析师报考条件有哪些？
随着大数据时代的到来，各行各业对于数据的收集、整理及应用也越来越重视，数据分析师这一岗位也越来越火。数据分析师是指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。那么如果想要成为一名数据分析师，需要满足哪些报考条件呢？
业务数据分析师业务数据分析师是针对互联网、金融、电信、零售、政府等行业领域前端业务人员；市场、咨询、BI、管理、财务、风控、供应链、数据分析等从业者。
业务数据分析师需要掌握概率论和统计理论基础；熟练运用Excel、SQL、Python等一门主流专业分析软件；并具备良好的商业理解能力，可根据业务问题指标，进行数据处理与分析，并得出逻辑清晰的可视化业务报告。
非统计、计算机专业背景；0基础入行和转行就业人员等人群均可以报考，没有特殊的报考条件。
数据建模分析师数据建模分析师是针对金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业，专门从事数据分析与数据挖掘的人员。
数据建模分析师需要掌握元统计、机器学习等理论知识；掌握高级数据分析算法与数据挖掘算法；熟练运用Python、R、SPSSModeler等至少一门专业分析软件；熟悉使用SQL访问企业数据库，从数据提取业务相关信息；能从不同维度进行建模分析，形成逻辑严密，可体现整体数据挖掘流程化的数据分析报告。
获得CDALevelⅠ认证证书；本科及以上学历，需从事数据分析相关工作1年以上；本科以下学历，需从事数据分析相关工作2年以上这三点必须满足其一才可以报考。
大数据分析师大数据分析师是针对政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与云端大数据的人员。
大数据分析师需要掌握Python和Linux操作系统；运用Hadoop、Hive、Spark等专业大数据架构及分析软件，从数据中提取相关信息；使用python和相关机器学习算法，形成严密的大数据分析报告。
获得CDALevelⅠ认证证书；本科及以上学历，需从事数据分析相关工作1年以上；本科以下学历，需从事数据分析相关工作2年以上三点必须满足其一后才可报考。
数据科学家数据科学家是针对政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业数据分析资深人员。
数据科学家需要掌握更高级的前沿技术，包括计算机科学技术、高性能数据处理、大数据架构、深度学习、数据治理、项目管理等;负责制定企业数据发展战略，发现企业数据价值，提升企业运行效率；带领数据团队将企业的数据资产进行有效的整合和管理，建立内外部数据的连接；具有数据规划的能力。
获得CDALevelⅡ认证证书；本科及以上学历，需从事数据分析相关工作3年以上；本科以下学历，需从事数据分析相关工作4年以上这三点必须满足其一才可报考。
数据分析师也分为多个级别，级别越高，报考条件也越高。但总的来看，非相关专业毕业的求职者，想要通过报考数据分析师来入门这一工作是可取的，通过备考能够掌握到工作所需的知识。但想要进一步通过更高级别的考试，就需要积累一定的工作经验了。
大数据分析：别人是如何面试成功的
又到每年的招聘旺季，想跳槽的人都已经走在了面试的路上，运气好的人已经拿到了offer。无论如何，面试是找工作中躲不开的一环，作为正在找工作的我们，是不是时常有这样的困惑，为什么别人面试轻轻松松，“一面”就过了，而自己却连个面试机会都没有；为什么别人上午面，下午就被录用了，而自己面试“一面”、“二面”、“三面”、“四面”，甚至是“五面”，最终却“黄”了；求职者面试不能迟到，但面试官却迟到了，作为求职者该等多久才合适；面试结束多久没回音，就真的没戏了……这些面试时的“疑难杂症”到底如何解开？想知道大家是如何面试的吗？别急，这篇文章将揭晓答案。
好不容易来面试了，而我却不想要，什么原因？
没面试，盼面试，有面试，却不想去，这是出了什么状况？日前，在网上发起了《个人面试行为习惯》大调查，调查显示：“薪资谈不拢”、“公司本身信息缺失”、“风评不好”、“路程太远”和“公司只发短信通知面试”这五个情况成为个人有面试机会却不想去的主要原因。其中薪资达不到期望是首因。（见图1）
有趣的是，对于“路程太远”这一投票选项，女性比男性更在意。数据显示，63%的女性受访者表示公司离家太远的话就不想去面试了，而仅有37%的男性表示介意路程问题。
图1：哪些情况会让你不想要面试机会
数据来源：
12%左右的人会放公司“鸽子”
调查显示，如果约好的面试，因为各种原因不想去了，大部分人（超八成）会告知公司，仅有12%左右的人直接爽约，什么也不干。
数据还显示：直接爽约率与工作年限成反比。例如，工作1—2年的受访者，面试爽约率在14%左右，而拥有6年工作时间的受访者，面试爽约率在12%左右，工作10年的受访者面试爽约率为11%左右。
显然大部分人在面试约定这件事上做到了诚信，保持着良好的职业素养。
通过此次调查还发现，个人取消面试的主要原因是公司风评不好。受访者表示，在答应面试以后，会对公司进行初步的了解，如果看到公司在网上有不好的风评，会直接打消面试念头。此外，实地考察路途太远，也是取消面试的重要因素。当然还有一类重要原因是，个人同时拿到了更为心仪的公司面试邀请，而面试时间发生了冲突，不得不取消原来的面试约定。
公司离家近是一种什么样的体验？
前面提到，路途太远成为个人不接受面试或是取消面试的重要原因。那究竟公司离家多远才算远呢？进一步调查显示，61%的受访者表示，半小时是忍耐的界线。（见图2）公司离家近节约的不仅仅是交通费，还有时间成本。一位网友表示：“上份工作，去公司单程时间要2个小时，当同事在家吃晚饭时，我还在路上；同事吃完饭出门散步遛娃的时候，我还在路上；同事都上床休息，陪着娃做睡前阅读了，我终于打开了家的大门，这是一种怎样的体验？”
图2：单程上班时间多长能忍受？
数据来源：
另外一位网友感叹：“公司离家远，天天顶着星星出门，看着月亮回家，不见天日。当时间不再像是手握流沙而是被整块整块地搬走时，我很快就觉悟到了人们口中‘钱多事少离家近’中那‘离家近’ 的含义。”
面试地点在酒店客房？不去！
调查发现，受访者曾经去过的面试地点“五花八门”，郊外、仓库或是居民区，已经司空见惯，那种明晃晃地把面试地点安排在酒店客房的情况，还真叫大家无法接受。受访者表示：酒店客房、交通枢纽和酒店大堂是让人最不能接受的面试地点。（见图3）
有位从事HR工作的网友表示：“有些公司在异地招聘时可能会把面试地点定在酒店，但一般会在酒店的大堂或是咖啡吧等公共区域。所以个人找工作时还是要具体情况具体分析，不用一见地点是酒店就疑神疑鬼。”
图3：哪些面试地点让你犹豫？
数据来源：
异地面试，成本是个问题
根据最近的求职者跳槽意愿度调查显示，近6成的个人愿意异地找工作，异地跳槽已是常态。但是在异地招聘过程中，如果公司不报销面试费用，个人异地面试的意愿度会急剧下降。本次调查显示，如果公司不承担面试费用（交通费、住宿费等），65.7%的受访者不愿意去异地面试。在不愿去异地面试的人群中，女性占比高于男性。（见图4）
专家建议：虽然异地面试成本高，但是对于心仪的工作，公司在行业中排名靠前的话，个人不妨可以要求公司先视频面试，做初步沟通，如果双方都有意向，再进行异地面试也为时不晚。
图4：异地面试，公司不负担费用，你会去面试吗？
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面试官迟到，到底等不等？
近7成受访者表示，最多等面试官一个小时，其中有2.73%的受访者表示耐心有限，只等五分钟，另有33.45%的受访者表示会等半小时。（见图5）
图5：面试官迟到，你会等多久？
数据来源：
大部分网友表示：等还是不等？看自己对机会的渴望度！网友“时间换空间”认为：“福利待遇一般的公司我可以等30分钟；较好的公司我等60分钟。差的公司，10分钟不来我就走人。”
网友“xiaomin80”表示：“面试官迟到要不要等，看你是不是真的很需要一份工作。我刚毕业的时候去一家日企等过十个小时，当时老板体会到我的诚意，当场就录用了我。如果面试当天自己没有其他重要的事情，等等也无妨。关键是看，面试官出现后是不是能很诚恳地表示歉意，并且解释迟到的原因。有时候老板的事情突如其来，他又不得不处理，我们要体谅。”
面试后多久没通知，你觉得没戏了？
调查显示，9成受访者认为面试结束2周内没通知，面试就是没戏了。还有7%受访者认为，4周内没通知，才是真的面试失败了。进一步调查显示，当面试没回音时，近七成受访者不会联系公司，认为联系了也没有用；有36%的受访者会联系公司询问情况。（见图6）
图6：面试结束多久没通知，就没戏了？
数据来源：
面试后（一周以上）没有回音有可能遇到以下几种情况：
情况一：还需要安排下一轮面试，而面试官一般是级别较高的领导，出差、会议安排多，HR要和其协调安排面试时间，这个过程会比较费时，但进入下一轮甚至入职的希望也会相应增加。
情况二：还有其他的候选人。你的面试表现只是过关，但并非是最好最令人满意的，只是侯选池中的一员，因此要等整一轮面试过后才能决定你的“命运”。如果在之后的候选人中有表现优异的，那“暂时”没有回音就成了“永远”没有回音了。
情况三：一些较高层的职位本身的招聘时间会更长一些，企业会更慎重地考量、挑选候选人，所以很可能面试一周后还没有回复。
情况四：很不幸，你被淘汰了。
总之，面试后没回音是“正常”现象，若是你所心仪的公司，发个邮件或打个电话跟进询问一下也无妨，说不定你的热忱和主动会打动HR或面试官，再给你一次机会呢。
离面试成功到底要过几关？
调查显示，面试需要经过5轮以上的受访者并不在少数，占到了14%左右。63%的受访者面试2轮以内。（见图7）
图7：在被录取前，你面试了几轮？
数据来源：
猎头J女士表示，通常管理岗位面试时间较长，需要面见的面试官也较多；而基础岗位的面试轮次基本在1—2轮。面试的轮数越多，从另一个方面也可以证明岗位的重要性，公司方出于谨慎需要几轮面见才能最终决定。
从事HR工作的王女士这样透露：“面试的时候，经历了五轮面试后没有消息的，问题并不一定出在第五轮。很多时候可能是前面的面试官意见有分歧，但是还是需要考察完再慎重考虑，这个时候一般会让候选人走完整个招聘流程。所以在分析面试为什么没成功时，要通盘考虑，失败原因是综合的，终面没过并不代表问题出在终面上。”
最后，我们还是要时时刻刻提醒自己，我们只是在找工作，不是“求”工作。面试是双向的，也是平等的。只有在面试前做足应对准备，对形势有充分地预估，那么在面试中才能游刃有余掌控全局。
调查样本说明：此次“个人面试习惯行为调查”共收到在线样本1097份，其中男性占49.8％，女性占50.2％；21％有1—3年（含三年）工作经验，14％有工作3—5年（含5年），27％有5—10年（含10年）工作经验，22％有10年以上工作经验，应届毕业生占16％。在所有参与调查的人群中，来自民营企业的人占54％，来自国企的人占18％，来自外资（含合资）企业的人占21%。（完）
数据分析师的工作职责和工作内容是什么
数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。今天小编分享的是数据分析师的工作职责和工作内容，希望能帮到大家。
数据分析师的工作职责互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往原子世界中数据分析师要花较高的成本(资金、资源和时间)获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。
与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。
就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。
此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。
数据分析师的工作内容【1】找到如何通过数据衡量产品(measure)
费曼说过一句话，如果我们不能创造某样东西，那么说明我们还没有搞清楚(WhatIcannotcreate,Idonotunderstand)。
对于数据分析师来说，如果我们不能用数据衡量某个产品，那么说明我们还没有搞清楚。
这个问题看似简单，其实很麻烦。
对于不同的产品，可能会有不同的衡量方法，同时也可能会有好几个，各有什么优劣?
比如说Uber在初期，有多少司机(供给方)可能是一个很重要的指标，而发展一段时间之后可能是交易量。
再比如，同样是共享经济，Uber看用户的app使用时长，可能是个意义不大的行为;而对Airbnb来说，用户的app使用时长可能是一个很重要的指标。
思考题：为什么?
对于同一产品，针对不同的场景需要要的指标可能又是不一样的。
再以Uber为例，假设司机的月活数量是一个很重要的指标，可以看公司长期的发展。
但是这个指标却并可能并不能作为日常做A/B测试的指标，想想这又是为什么?
【2】找到如何可以驱动产品的指标
当知乎说自己发展的好、拉风投的时候会说有多少日活(好像是七千万?)。
对于投资人、创始人来说，都是一个很好的衡量产品发展的数据。
但是如果想要把产品进一步提高，日活这个数据就并没有什么用了，因为这是结果，不是手段。
数据分析师的工作，就是要找到这么一个或几个指标，是跟公司的长期目标发展相关的，同时又能通过驱动这些指标达到长期发展的目的。
比如LinkedIn可能是希望用户建立X个好友，Twitter可能是希望用户关注Y个帐号，Quora/知乎可能是希望用户关注Z个话题，或者答了N个题，如此各种。
【3】跟产品经理、工程师等合作寻找改进产品的机会
现在产品的目标有了，驱动产品的方向也有了，那么具体怎么驱动呢?
比如说希望用户关注Z个话题，那么在用户注册的时候就给推荐呢?还是默认关注一些话题?
默认关注一些话题会有什么好处?又会有什么坏处?
是在用户刚注册就让他们关注好，还是使用了一段时间之后再关注好?
如果有一些用户一个话题都没有关注，怎么办?
等等。
【4】帮助产品做决策
做决策，可能很多人第一反应想到的是做A/B测试，这的确是一方面，而且也是很重要的一方面。
但有时候容易忽略的是如何帮助产品/工程师设立优先级。
在互联网行业，任何时候都有几十上百甚至上千个事情需要做的，比如说八阿哥多多的网页版和被吐槽多多的编辑器。
那么哪个是最重要的、最需要解决的?
哪些改变是有可能带来产品的改进的?
同时有十个新的产品特性可以加的，应该先做哪个?甚至哪些是没有必要做的?
毕竟工程师这么贵，招人也不容易，所以很多时候需要做一些聪明的选择，比如救助于数据分析。
回到A/B测试，数据可以做的就更多了。
比较直接的，如果写pipeline抓取数据，做假设检验这些，更重要的，回到了第一点和第二点，做A/B测试不会只有一个指标，通常会有好几个。
如果有些升了有些聊了，怎么权衡?
比如说Airbnb订单量增加了，但是用户减少了，这是个好的方向吗?
或者说Uber司机收入增加了，但是评价降低了，高峰期添价(SurgingPricing)出现得更频繁了，应该选哪个?
A/B测试本身技术方面不是最难的，难的是如何根据数据做决策。
【5】产品数据追踪
如果Amazon的网站挂了，对Amazon的收入会有很大的影响。
如果Amazon云挂了，那不只对收入有影响，还会影响大批客户。
所以需要有工程师二十四小时值班(oncall)。
类似的，如果发现知乎日活异常增加，或者降低，怎么找出原因?怎么解决?
这些也都属于数据分析师工作的一部分。
要对产品做数据追踪，就离不开不同维度的数据，把它们做成报表，所以需要数据分析师，有时候也可能是dataengineer的工作。
【6】寻找新的领域
在产品的不同发展时期，侧重点可能是很不一样的。
比如在产品发展的初期，可能是社区运营，找到好的种子用户，打造一个良好的社区。
在产品发展的初期，可能是增加普通用户的数量，扩大用户基数。
如何确定产品在哪个时期?在不同的时期又如何找出可以推进产品的方法?
这些方法可能是从产品、用户体验的角度出发，比如说如果加个「想法」会怎么样?
也有可能是从工程师的角度出发，比如说页面载入时间过长等等。
也有可能是从数据的角度出发，比如说发现很大一批用户喜欢发长篇评论，但是却并不点赞，那么试试开发一个功能评论的同时也分享到时间线?
【7】给团队设定目标
前面提到数据可以帮助团队决定做哪些方向，那么这些方向可以达到一个什么样的目标?
如果目标定得太高，最后团队没有完成，一次两次还好，如果总是这样，那么必然会打击团队士气。
如果目标定得太低，团队总是轻松完成，那么就起不到激励团队的作用了。
注意这里的设定目标并不是做了什么事情，投入了多少时间，而是最后对产品的指标有什么影响。
比如说Uber的交易量增加了多少，或者是知乎的日活增加了多少如此种种。
【8】长期投入
大部分时候的数据分析是基于当前的状态的，但是也需要考虑到用户、产品、环境等的变化。
所以很多时候也需要看以前的数据。
如果以前的数据没有了，那就就再也找不回来了。
种一棵树最好的时间点是十年前，第二好的就是现在了。
所以把目标放长远点，三年之后五年之后十年之后，我们需要什么样的数据，现在就可以准备好的。
如果三五十年之后自己还在公司的话，那么一定会庆幸自己现在做好的铺垫工作。
如果已经离开公司，那么一定会有个人默默的谢谢你的。
【9】带新人和面试的能力
如果公司处于一个高速发展状态，那么这两项职责的重要性不言而喻。
如何让新人快速有效的入手，如何高效率高精度的识别优质候选人，一方面可以让自己的影响力快速增长，另一方面也是公司增长的保障。
如果公司处于一个相对平台的状态，那么多少也还是会有新老交替，带新人和面试的能力也是必不可少的。
【10】提供数据支持
团队里合作方有时候会需要数据分析师提供帮助，比如说在解决oncall的问题的时候，工程师可能会需要数据分析师找一些pattern;
比如用户调研采集完数据之后，需要数据分析师做一些处理;
这些也都是日常工作的一部分。
数据分析师的技能要求1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。指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。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。
职业发展的风口在哪里？数据分析岗了解一下！
根据麦肯锡的一份分析报告指出，到2020年大数据或者数据工作者的岗位需求将激增其中数据科学家的岗位缺口在14万-19万之间，对于懂得利用大数据做决策的分析师和经历的岗位缺口则将达到150万左右。
可见数据分析是未来的趋势所在，除了缺口大，工资也很可观哟~
除了表示羡慕嫉妒恨，职前菌还能说神马呢？（Emmmm，也许转行是个不错的选择）
今天职前菌就带大家一起走进令人羡慕嫉妒的“数据分析”岗。
什么是数据？除了罗马数字以外，所有的信息都可以被称为数据，
我们所有产生的行为，如果去记录它的话，也是会产生数据的，文字信息，图像信息，所有这些信息，都是可以被转化成数据，数据是无所不在的。
举个栗子，比如游戏数据、电商用户数据、搜索平台的数据，网页数据、人员管理数据等等。
数据分析师要做什么？数据分析师的工作就是将刚才所说的数据，进行挖掘、整理、清洗、处理，然后找出其中的规律。
并不是数字表面所展现的东西，而是去深挖它背后的规律或者它产生的原因，才是数据分析师存在的意义，更多的是起到一个决策性的作用。
数据分析师在不同的行业可以发挥不同的作用，目前对数据分析师需求最旺盛的行业主要是制药业、计算机软件、IT技术服务、互联网、科研、生物技术、金融等行业，但其实数据分析可以施展拳脚的领域非常广阔，在这个互联网时代，大部分行业都需要数据分析来做创新驱动。
以互联网为例，可以是微博、微信的运营，社群的运营，游戏运营、电商运营、用户运营、产品运营等等。主要是根据后台数据，例如浏览数据、网页数据等等的各种数据来对粉丝用户的数据进行了解。
数据分析师在互联网公司中数据中枢的位置，在做产品的决策、用户的运营增长的时候，都是通过数据分析得来的。
什么样的人可以成为数据分析师？这个工作比较适合数学相关专业、计算机科学、统计学、计算机相关的专业。
如果对数据感兴趣的话，想转行的，金融学、经济学、工商管理、电商商务、市场营销等等也都可以从事数据分析的相关工作的，但是在实际工作中，可能会有技能不足的问题。
在日常的工作中，需要掌握以下工具：
SQL：在数据库区提取数据，这是数据分析师需要具备的基本能力
EXCEL：可以进行很多基础的数据处理和数据清洗，用得好可以很牛
Python、R等等
数据可视工具：比如：excel、tableau、geogle数据洞察，都可以帮助数据分析师进数据可视化的工作
还有一些大数据分析的工具：hadoop、spark、spas、sas
但记住，所有的工具都是附加分，你可以去学习任何一个工具，但是作为数据分析师，思维才是最重要的，需要有一个“数据驱动”思维，充分理解所有行为都是可以用数据的方法来解决。
期货分析师的发展方向
随着我国经济水平的发展，金融行业下的公司也越来越多，其中的期货行业也迎来了很大的发展机遇。近些年来，期货分析师成为期货行业中的热门职业，开始被越来越多的业内人士所认同。那么，期货分析师到底是什么呢？它的发展方向又有哪些呢？
什么是期货分析师期货分析师是指期货市场中的专业分析人员，其工作职责是向市场参与者提供合理反映期货品种内在价值的价格信息，从而缩小期货市场与现货市场的价格偏离，促进市场的有效性。根据不同的期货市场，分析师可以分成两类，一类是商品期货分析师，专注于商品期货市场；一类为金融期货分析师，主要关注于股指、汇率、利率期货等金融衍生品的分析。
期货分析师就业背景近几年商品期货走势分化明显，整体来看，商品市场总体呈现震荡走势，不会出现明显的趋势行情。而国债期货市场利率水平将逐步向周期均值恢复，国债期货价格正在转好。当前我国期货市场保证金规模整体不大，尤其是缺乏增量资金，而新品种上市能扩大期货市场服务实体经济的范围，同时也会给市场带来增量资金，国内期货市场关注度和市场流动性都在逐步提升。随着人们对于期货的关注度逐步提升，整个期货市场对于期货分析师的需求量也在持续上涨。
期货分析师的发展方向期货分析师整体的发展方向大致可以分为两类：第一种是从事单纯的信息与数据的收集和分析工作，把这些信息和数据之间的各种联系清晰、客观地表达出来，供投资者自己决定如何应用。第二种是提供专业投资报告，把分析研究的结果以明确的投资报告的方式体现出来。这是向专业投资人员的方向发展。
在现有的证券投资基金中，大部分基金经理都曾经做过证券分析师，从专业的分析人员成长为专业的投资人员，这几乎是每一个专业投资人士成长的必经之路。因此，可以说注册分析师制度可以将原有的隐性期货分析人员显性化，并为这一群体中真正的有志有才者提供一个向专业投资者转型并展示其才能的平台。
虽然说期货分析师这一职业的历史并不是很久，但作为期货行业中的热门职业，在期货行业良好发展的背景之下，期货分析师这一职业的发展也是值得尝试和期待的。只要自己愿意在期货行业中好好做下去，都可以去尝试去做一名期货分析师。
麻醉师就业方向和发展前景
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我们把医生称为白衣天使，因为医生可以在我们身体不适时帮助我们恢复健康，而当我们需要动手术时，除了主刀医生外，还需要麻醉师协助完成手术。那么在整个治疗过程中，相对表现比较低调的麻醉师，其实际的就业方向和发展前景如何呢？建不建议尝试去从事这一职业呢？
麻醉师就业方向学麻醉学毕业后，可以在疼痛诊疗等领域从事临床麻醉、急救和复苏、术后监测。也可以在医疗卫生单位的麻醉科、急诊科、急救中心、重症监测治疗病房(ICU)、药物依赖戒断机能调控等方面的工作。还可以在国家级医院、省部级医院、医学院校及其附属医院和教学医院；各级医院和科研机构从事临床医疗和教学科研工作。可以说，麻醉师的就业方向都是医学相关的，专业性比较强，不管具体从事哪个方向，都要不断精进自己的能力水平。
麻醉师发展前景从前景来看，医学类专业都属于很好就业的专业，麻醉师也不例外。可以说，麻醉师在成功毕业后，只要自己不是太挑，都可以找到一份不错的工作。如果是在医院中的麻醉科、急诊科等从事比较专业的工作，那么在很长一段时间之内会一直都是一名麻醉师，但职位、薪资会随着工作年限的增加而增加。如果是从事临床医疗和教学科研工作，那么发展前景与科研成果有很大的关系，如果有重大科研成果，则会发展成为行业内的专家。
麻醉师的收入水平当下麻醉学开始逐渐形成了体系，并且脱离了外科而自成专业，成为了医学二级学科、一级临床科室。麻醉师的收入水平也因此要比过去更好，现在应届毕业生的月薪在4-6k之间；工作3-5年后，月薪可以在7-10k之间；工作6-7年，月薪在15k左右；工作8-10年，月薪在17k左右。由于每个城市的收入水平也不太一样，所以实际收入会在这些平均值的基础上适当上下波动。
虽然当下很多人对于麻醉师的了解还不是很多，但并不能否认，麻醉师的就业前景和发展方向都还是不错的，想要尝试的话可以大胆从事这一岗位。只要自己扎扎实实学好理论知识，并且在工作中不断提高自己的专业技能，那么职业发展前景还是值得期待的。
出纳的职业发展前景
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出纳的工作内容和职责主要是负责货币资金的结算。按规定进行现金收付，对于较重要的现金收支业务按规定进行审核；办理银行结算业务，登记现金日记账和银行存款日记账，逐笔核对、与银行对账等等繁杂又琐碎的内容，很多人毕业后会从事出纳工作，却不清楚出纳的发展前景如何？今天就来了解一下。
大型企业的高级财务人员财务本身是一项专业性很强又非常稳定的职业，同时出纳人员对于单位的资金来龙去脉十分清楚，其实是处于企业的核心部分，他们不仅要求了解企业的经营运作，还要在企业的经营投资方面提供建设性的意见。对于许多初级财务人员和准备走这条路的人来说，从毕业参加工作的那一天起，就该朝这个方向去努力。
学习财务部其他岗位的技术对于出纳岗，鼓励该岗位员工不要放弃学习和考证，在工作中也可以学习财务部其他岗位的技术，钻研自身业务，学习世界上先进的收付款技术，以此带来整个公司在经营模式上的重大改变。其实这些东西也不是不可能，放在20年前，你也很难想象把货发出去就能够通过快递签收作为凭证来收款。这些都很锻炼和考验出纳的工作水平。
发展前景优良出纳是一个企业中直接接触“公款”的人，可以说一名靠谱的出纳直接决定了企业账目的质量好坏。人们都认为出纳再向上一步只能成为会计，其实不然，出纳在了解了足够的资金相关知识后，完全可以胜任资金主管这个职位，帮助领导调度企业资金，了解当前投资市场，判断经济局势，将公司的钱“花在刀刃上”，从而给企业创造更大的利益。
总有人觉得出纳没有地位，表面上看就是收钱付款开票跑银行，没技术含量。实际上出纳的权限要比管账的会计大，作为出纳也可以学习财务部其它岗位知识，了解了足够的资金相关知识后，还可以胜任资金主管的岗位，前途无量。
证券行业的发展前景与发展方向如何？
职场，繁重的工作可能让你剪不断理还乱，效率也久久不见提高。其实，这都是因为你没有用对方法!小编来告诉你。感谢阅读《证券行业的发展前景与发展方向如何？》内容，职场资讯网小编向您推荐一些职场百态知识，要注意的问题。欢迎您的参考，希望能够帮到您。
证券行业作为近几年的热门行业，伴随着我国金融行业不断壮大，证券的就业范围也是比较广泛的。尤其是证券行业在中国才成立了20多年，对比西方国家上百年的金融史，中国的证券行业不过是在起步阶段，目前中国有100多家券商，留给我们的选择空间还很大。那么，证券行业发展前景究竟如何？
证券行业三大发展方向一是未来成为专业分析人士，比如考取CFP和CFA两种证书后，进而往金融理财和投行业务发展；
二是向投资银行发展，考保荐人，做发行与承销的工作，客户经理→投资分析师→基金经理/保荐人；
三是营销，从营业部做起。如：客户经理→区域经理→营销总监。
证券行业发展前景1.投资银行业务
薪水相对而言非常高，但对学历等要求也非常的高。
2.直投部门
主要从事股权投资，公司上市之前都有一个pro-IPO的过程，现在实力强的券商会在这个过程中进行一些私募操作，获取高额利润。整体来说这个业务属于整个行业产业链的顶端，每个公司的自有资金的上限是券商净资本的15%，所以选择大型的券商公司非常有必要。
3.资产管理业务
主要为公司、机构处理一些理财业务，这个业务对员工的要求非常高，所以相对而言薪水也非常不错。
4.自营业务部门
负责证券公司自己产品的理财工作，这个有点像基金的工作。对于把自己定位为基金经理或者资产管理人的从业人员，可以选择进入研究部门或交易部门达到目的。
5.股票、债券承销业务
这个业务今年行情不太好，而且员工的工作相对而言很辛苦，但是整体来说薪水也非常高。如有能力进入这个部门，小康的生活应该不成问题。
6.经纪业务
如果你喜欢社交，对证券分析和数据分析又没有太多兴趣的话，可以考虑进入证券经纪部门，这个部门考核的是你的客户资金量，如果你的客户资金量比较大，你的收入会相当的可观。当然，大多数人的客户资金量是要有个积累过程的。
总之，证券行业属于我国的朝阳行业，对比国外，我国的证券行业还很年轻，很多东西都还在完善之中，但就算这样我们也能明显感受到，这个行业在慢慢崛起，并且发展很快。因此，证券行业发展前景可谓是机会与挑战并存，如果想要从事此行业的话，建议还是要努力学习并且能把证券从业资格证书拿到手最好。
聊一聊信息流优化师发展前景是否良好
职场，繁重的工作可能让你剪不断理还乱，效率也久久不见提高。其实，这都是因为你没有用对方法!小编来告诉你。感谢阅读《聊一聊信息流优化师发展前景是否良好》内容，职场资讯网小编向您推荐一些职场百态知识，要注意的问题。欢迎您的参考，希望能够帮到您。
信息流，俗称网络竞价或者是网络推广，最早出现在facebook，直到20xx年才被引入中国。到了2017年，信息流呈现爆发式增长。根据相关数据统计，信息流广告在未来两年都将会以50%的增速发展。而信息流优化师作为给这一行业进行优化的专业人员，在信息流竞争不断加剧的今天显得尤为重要。想要成为一名信息流优化师，就必须了解一下信息流优化师发展前景。
增速放缓潜力大
要看信息流优化师的发展前景如何，首先就要了解信息流这一市场的规模与发展潜力如何。根据相关数据显示，从信息流广告市场来看，2018年的市场规模就已达到1090.4亿元，预计到了2020年，该市场规模将超过2500亿元。从20xx年至今，该市场规模已连续增长多年，虽然目前整体增长率有所减缓，但预计2020年仍将保持45%以上的增长率。随着互联网的不断发展，5G等科技不断运用，信息流行业的市场将会不断扩大，发展潜力大。
竞争加剧急需人才
熟悉互联网的都知道，百度、头条、阿里、360、快手等互联网巨头都开始向信息流发力，为什么会出现这一情况呢？因为信息流会给他们带来高回报，且信息流处于最佳进入期，他们要迅速抢占市场。以信息流广告举例，它可以提升广告推送精准度，并引发二次传播，将整体的投资回报率最优化，实现媒体、广告主、用户三方之间的共赢。这自然就会吸引大量资本不断涌入，加强了竞争，也更需要相应的人才。
高收入低门槛
信息流优化师的薪资不低，甚至可以说是收入不菲。在北上广深等一线城市中，薪资在8-13k之间，即使是在二线城市，薪资也在5k左右。根据行业的整体数据来看，信息流优化师薪资在20k以上的人群占比高达42.21%，其次就集中在7k-15k这个区间内。总体上看该行业的待遇还是较为可观的，只要能力强，薪资就高。并且由于目前信息流优化师人才需求量大，有许多如文员、运营员等其他行业从业者都转行进入该行业，因此入门门槛并不高。
在互联网不断发展的今天，信息流优化师发展前景不错。虽然目前信息流行业的增速放缓，但随着科学技术的不断发展，整个市场将会得到进一步发展且发展潜力巨大。当大家都意识到信息流是个香饽饽时，自然会导致竞争不断加剧，由此导致行业内急需相应人才。而想要成为一名信息流优化师其实入门门槛不高，而且收入不菲。因此，成为一名信息流优化师是个不错的选择。
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