房地產數據分析師做什麼

『壹』 數據分析師是做什麼的

數據分析師主要復工作是在本制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。

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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

『貳』 數據分析師主要做什麼

一是幫助企業看清現狀（即通常見的搭建數據指標體系）；

二是臨時性專分析指標變化原因，這屬個很常見，但也最頭疼，有時還沒分析出原因，指標可能又變了，注意識別這裡面的偽需求（數據本身有波動，什麼樣的變化才是異常波動？一般以[均值-2*標准差，均值+2*標准差]為參考范圍，個別活動則另當別論）；

三是專題分析，這個專題可大可小，根據需求方（也有可能是數據分析師自己）而定，大老闆提出的專題分析相對更難、更有水平一些；

四是深層次解釋關系和預測未來，這個技術難度和業務理解水平要求相對更高一些。如，影響GMV的關鍵因子是什麼？這里當然不是顯而易見的付款用戶數和客單價，而是需要探索的隱性因素；再如，預測下一個季度甚至是一年的GMV，以及如何達成？

『叄』 數據分析師作用是什麼

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。

『肆』 數據分析師每天做什麼

數據分析師是數據師的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理版、分析，並依據數據做出行業權研究、評估和預測的專業人員。數據分析師需要掌握很多知識，既需要懂技術；還需要懂業務；還要懂一點點管理；更需要懂可視化數據分析（核心）；還要懂設計和工具！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。如果說現在有一個工具可以讓數據分析師每天就是喝喝茶，然後做個匯報，各位是不是會驚掉下巴！確實有可能，隨著大數據的深入發展，出現很多數據可視化分析工具，比如「壹看板」就是一個，數據數量龐大？數據類型復雜？數據跨庫又跨源？不懂建模？不會代碼？沒有IT背景？只會點滑鼠還得要分析報表？壹看板，不只是懂你！拖拽式可視化操作你我都可以讓數據開口說話，拖拽式報表生成，布局靈活，樣式隨心；數據篩選、多表聯動、異常預警，交互由你；一鍵生成，多屏互通，實時更新，一勞永逸；數據BI，再也不怕高門檻！

『伍』 數據分析師主要做什麼

數據分析師是專門抄從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的人員。

數據分析師的工作內容？

數據分析師主要負責挖掘和分析海量數據，以滿足企業具體的商業需求。越來越多的企業開始依賴數據推動決策，而且也有更多的企業開始將大數據、雲計算、自動化、AI等新興技術作為IT戰略的核心組成部分，這意味著，數據分析師在企業中的作用將愈發重要。

通常，數據分析師會藉助BI工具來組織和分析海量數據，而分析結果應當便於所有與業務相關的人查看並理解，特別是對於那些非IT人員。

『陸』 數據分析師的日常工作內容是什麼

數據分析師這個職位，不同的公司，不同的行業，對於它的理解和工作內內容都有所不同。在有些傳統行業容，數據分析師工作重點是做行業報告等；在阿里巴巴等大型互聯網公司，職位區分比較明確，數據分析師大部分時間只做產品和運營的分析工作，至於基礎數據處理、搭建數據產品等等不涉及;在創業公司等相對小型公司，數據分析師要乾的活可能要不僅僅是產品和運營分析，基礎數據採集和處理，數據產品搭建都屬於數據分析師的工作范圍。
明確了數據分析師的工作范圍，大概也就清楚了每天要做些什麼，比如：
產品和運營的數據提供(正常分析師工作)
基礎數據採集和處理(類似ETL工作)
數據產品的思考和搭建(類似數據產品經理工作)
數據價值的挖掘(類似數據挖掘工程師工作)

『柒』 數據分析師主要是做什麼的

數據分析師是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、評內估和預測容。

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。

『捌』 數據分析師主要做什麼

數據分析師可以使企業清晰地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。

『玖』 項目數據分析師是做什麼的啊

項目數據分析師主要包括從事數據挖掘和投資兩大領域，在投資分析、信貸融資、企業經營管理、企業戰略規劃、決策管理等影響政府和企業重大決策的領域擔任重要角色，主要為政府和企業進行重大決策提供科學、真實和准確的依據。
（1）專職崗位 獲得「項目數據分析師」證書是進入數據分析領域內工作的敲門磚，數據分析行業專職崗位如下：（高級、資深、證券、運營等）項目數據分析師、數據分析師、數據分析員、數據分析主管、數據分析工程師、數據挖掘人員等。 （2）其他相關崗位 獲得「項目數據分析師」證書的學員可在本職工作中充分發揮作用，提升工作績效、增強決策的科學性、提高工作決策的成功率。通過參加「項目數據分析師」學習來達到提升工作績效的目的一般所包括的職位有：公司法人、項目總監、市場總監、財務總監、審計工作人員、會計工作人員、稅務工作人員、投資公司從業人員、銀行從業人員、評估公司從業人員、企事業單位的投資部門人員、決策部人員、市場部工作人員、營銷策劃人員等相關。 （3） 成立項目數據分析師事務所 隨著我國經濟體制變革的不斷深入發展，銀行和企業對項目的風險承擔完全責任，完全按照市場經濟的模式來實施項目分析評估。因此，項目數據分析師專業人員組成的項目數據分析事務所應運而生，填補了我國項目分析評估市場的空白。 項目數據分析師事務所已經正式走進中國市場經濟舞台，開始為國家經濟發展貢獻力量。其業務方向包括投資項目評估、經濟效益評價、項目數據處理、項目融資、投資項目策劃、社會經濟咨詢、投資中介等。