数据分析师（数据分析师培训）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于数据分析师的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、数据分析师就业前景

• 2、数据分析师的职责是什么？

• 3、数据分析师职责是什么

• 4、什么是数据分析师？

一、数据分析师就业前景

数据分析师就业前景如下：

从20世纪90年代起，欧美国家开始大量培养数据分析师，直到现在，对数据分析师的需求仍然长盛不衰，而且还有扩展之势。

据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达100万。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT等大型互联网公司的招聘职位里，80%以上都在招大数据人才。进入大数据行业，也成了越来越多人实现职场高薪梦的路径之一。

在美国，大数据分析师每年薪酬高达17.5万美元。在国内大数据分析师平均薪酬为：19970k。

数据分析师发展前景：

从城市岗位需求数量分布来看，关于数据分析师招聘区域主要集中在一线城市及新一线城市，需求量较大城市的依次是：北京、上海、深圳、广州、西安。

从岗位薪资状况来看，薪资水平较高省份分别为北京、上海、广东、浙江、福建等区域。在数字经济向生产生活各个领域渗透的同时，长三角和珠三角这两个重要经济区走在了应用前列。

二、数据分析师的职责是什么？

为公司提供数据报告。

数据分析师可以使企业清晰的了解到企业现状与竞争环境，风险评判与决策支持，能够充分利用大数据带来的价值，在进行数据挖据与展现后，呈现给企业决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的报告。

所以，大数据分析师已经不是简单的IT工作人员，而是可以参与到企业决策发展制定中的核心人物。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。

扩展资料：

数据分析师需要掌握的统计方法

1、线性回归（Linear Regression）。在统计学中，线性回归是一种通过拟合自变量与自变量之间最佳线性关系来预测目标变量的方法。

2、分类（Classification）。分类是一种数据挖掘技术，它将类别分配给数据集合，以帮助进行更准确的预测和分析。也有时称为决策树，分类是用于对非常大的数据集进行分析的几种方法之一。2大分类技术脱颖而出：Logistic回归和判别分析。

3、重采样方法（ResamplingMethods）。重采样是从原始数据样本中绘制重复样本的方法。这是统计推断的非参数方法。换句话说，重采样方法不涉及使用通用分布表来计算近似p个概率值。

参考资料来源：百度百科-数据分析师

三、数据分析师职责是什么

数据分析师的职责是：1、提供多维数据分析服务；2、对平台的用户行为路径做统计分析；3、整理已收集的数据；4、优化系统的数据资源；5、配合业务部门外出讲解方案；6、完成领导交办的其他工作。

四、什么是数据分析师？

数据分析师 是数据师Datician['detɪʃən]的一种，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。

目前人才缺口大，入门也相对简单。数据分析不需要很强的理工科背景，反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔。

薪资待遇高。1~2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱。

以上就是关于数据分析师相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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