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13*******42
2023-05-20
3个回答
187人关注
数据分析工作经验的职场人在上林可以找什么类型的工作?
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全部回答 (3)
18*******61
2023-05-23
个人遇到的情况来说,转入数据分析的岗位主要是财务测试和运营,仔细想下来,这不仅是经验的结果,也是有逻辑的。
对于财务来说,能接触到财务数字,但没办法更进一步的进行业务分析;
对测试来说能接触到产品改造,但是在技术上没有话语权又偏离业务;
对运营来说有办法去做大型的活动,思考方案,但是没有更精细化运营的技术
这三类部门的同学都会有人去提升数据分析能力,或者直接转成
数据分析师
。主要学习的就是数据库和统计学。
13*******08
2023-05-20
我个人觉得,数据产品的问题本质上还是成本的问题。中小企业的数据产品解决方案可以通过云服务来进行优化,如果创业的源头可以开水放闸,大量的使用方会推进云服务的建设,反推动数据智能解决方案的优化 而大公司由于数据安全,ROI等问题偏向于自己搭建,这就只能期待
架构师
和产品的进步,才能进一步提高数据使用效率,但也会减少
数据分析师
的需求,加强对其他部门的数据分析能力的要求。 但这里的问题就是,数据部门必须尝试提升自己的价值,如果没有足够的价值,公司不会请更贵的数据团队来解决问题。所以我到现在会觉得,一个能整合算法,数据仓库,数据平台,商业经营战略分析的商业智能部门,才是推进数据工程化建设比较好的解决思路。单一的部门支撑不起价值,如果职能分散,公司更会容易在数据竞争中落败。这就对未来高层管理者提出要求,要找到在计算机科学,数据科学和商业上都交叉的人才。
13*******38
2023-05-20
数据流通效率低,大部分人仍然有很多时间花在数据提取和口径梳理上。 导致这些缺点的原因是: 1.数据产品还不够智能,类似神策提供的那种智能化分析软件,还有提升的空间,而大多数公司自己的bi软件甚至连那种水平也达不到 2.数据使用没有规范化,尤其是以运营驱动的公司,对数据的使用过于随意,数据管理者无法推行有效的规范,来规定什么数据该怎么取,团队应该在数仓上如何优化,整个团队都为业务需求服务,导致没办法长期开展数据建设和数据智能的项目 3.互联网整体对数据的使用还需要提升认知,非互联网更不用说。统计知识和分析思路是有必要推广到大众的,连相关性,正态分布等知识点都未能拉起共识,再深入去做分析会遇到【对方无法理解的情况】,算法工程师则不同,炼丹不管你怎么炼的,吃了长寿就是好单(而且测试效果可以工程化)。数据分析师更像是药房抓药的,抓出来是八角还是桂皮一看便知,现在你说你要加一味砒霜,人家不敢吃,你说要加一个甘草,人家没听过,这药就卖不出去,人家会觉得【你水平有问题】
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