制定計劃是一種負責任和成熟的行為。計劃的制定還需要根據實際情況和可行性進行合理的調整和變動。1在制定計劃時要考慮到自己的資源和能力，不要過于追求完美，重要的是實際可行。

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數據分析師的計劃表篇一

職責：

1.結合業務需求執行監控體系、分析體系實現的具體計劃;。

3.規劃數據產品：bi報表自動化;。

4.輸出分析結論，有效幫助業務增長、孵化新項目;。

任職要求。

4.熟練掌握sql等相關數據提取工具，熟練操作excel、ppt等工具;。

5.具備良好的抗壓能力、溝通能力和團隊精神，有獨立開展分析研究項目經驗。**投遞須知：請備注作品鏈接。

數據分析師的計劃表篇二

職責：

1、負責新媒體廣告投放效果分析工作;。

2、負責公司會員客戶各種屬性與行為的分析工作;。

3、負責會員銷售中心會員數據的挖掘、分配、與回收工作;。

4、負責電商部各種銷售日報、月服的處理;。

5、完成上級領導交辦的其他工作。

崗位要求：

1、數學、統計、計算機等相關專業本科以上學歷，***有一年以上相關工作經驗;。

2、有良好的溝通技巧與語言表達能力;。

3、掌握用其本sql語句的使用，可以用sql進行數據庫相關查詢;。

4、熟練操作office軟件，熟練掌握excel表的大部分統計功能。

數據分析師的計劃表篇三

銷售數據分析師負責電商商品運營及數據分析并編制報表.對公司整體銷售與庫存數據分析。下面是本站小編為您精心整理的銷售數據分析師的職責。

1.在sis部門經理領導下開展工作。

4.主動從各模式橫向比較的數據分析中發現問題，提出解決方案。

9.具有良好的與各銷售單位、營業所溝通的技巧，以正確的管理理念服務于一線。

10.完成領導交辦的工作。

11.模式費用審核在規定時間內反饋。

12.完成領導交辦的其他任務。

職責。

1、負責收集，反饋，整理，分析相關銷售數據;。

2、配合進行各項項目管理及數據分析，參與實施過程及進度效率的管控;。

3、建立報表制度、定期發布數據分析報告，不定期開展數據專項研究;。

4、完成其他上級交辦的任務。

任職資格。

1、大專以上學歷，兩年以上同類工作經驗;。

2、數據分析能力強，能熟練運用和制作相關報表;。

3、具良好的溝通與協調能力，學習和表達能力強;。

4、責任心較好，能承擔較強的工作壓力。

(一)擬定備貨計劃。

1、根據業務員所分管區域及所管轄經銷商的申請計劃和公司庫存及銷售情況編制下月進貨計劃表，并交由領導審批。

2、做出進貨成本核算并報備財務人員籌集資金發票。

3、根據制定出的進貨計劃表中機型數量報由倉儲人員準備好下月進貨所需倉位面積。

(二)擬定進貨管理制度。

根據總部下達文件并結合實際情況制定合理進貨制度。

(三)辦理訂貨。

1、根據經銷商提交訂貨單及要貨計劃等其他訂貨所需資料，審核資料完整性及經銷商賬面資金情況，辦理訂貨流程并及時扣款。

2、及時跟蹤機器的生產情況，在機器下線前提前一個禮拜通知經銷商準備提貨并辦理提貨手續。

(四)把關進銷存。

每天及時跟進公司庫存情況及銷售情況，定期做需求表，包括日庫存表，周提貨分析表、月需求分析表。

職責：

1、熟練掌握excel,能流暢使用函數進行計算;。

3、了解零售運營，能夠合理的配貨、調貨、補貨;。

4、積極配合運營部接待代理商，向其介紹商品，做接單分析并合理提出每季買貨意見;。

5、根據每周、日銷售報表進行數據分析，并制作匯總表;。

7、完成領導交給的其他任務。

任職要求：

1、大專以上學歷，工商、統計類相關專業;。

2、一年以上服裝或者零售業貨品進銷存管理經驗，優秀應屆生亦可;。

3、熟悉操作word、excel等辦公軟件及erp系統;。

4、良好的表達和溝通能力;。

5、有較強的執行力;。

6、協助部門主管處理其他日常事務工作。

職責：

2、銷量核查，參與獎金方案設計、計算與分析;。

3、拜訪系統建立更新和維護，跟進拜訪信息的收集和提交，提升信息完成質量;。

4、運用統計分析工具對運營過程的關鍵價值因素進行評價分析;。

6、參與年度銷售指標與人員編制預算，負責跟蹤并反饋銷售隊伍績效分析，跟進銷售部門的kpi管理。

任職要求：

1、大專及以上學歷，數學、統計學、計算機應用等相關專業優先;。

2、熟悉數據分析方法及基礎的業務知識，具備一定的項目管理能力佳;。

5、良好的溝通能力和團隊協作精神，工作細致，責任心強，具有較強的抗壓能力。

數據分析師的計劃表篇四

職責：

2、針對運營環節中的問題、薄弱環節和漏洞，做詳細分析報告以及優化方案的推進執行;。

4、數據驅動運營，通過業務數據分析得到有價值的信息，為公司運營決策、產品方向、運營策略提供數據支持。

任職要求：

2、三年(含)以上數據分析或運營管理的相關工作經驗;。

6、熟悉報表工具，并可以熟練設計并開發報表;。

7、具有互聯網業務行業項目經驗的相關經驗者優先考慮，有用戶行為數據分析經驗者、團隊管理或新人指導經驗者優先。

數據分析師的計劃表篇五

職責：

1、負責搭建與完善和家網精準用戶特征模型，數據營銷獲客模型;。

3、負責梳理數據產品需求，參與數據產品落地與運營;。

4、搭建全面的、準確的、反映業務特征的業務數據指標體系，及時發現與定位業務問題。

任職要求：

1、三年以上互聯網行業數據分析、挖掘與建模經驗;。

2、本科以上學歷，數理統計、市場營銷、廣告相關專業;。

3、良好的內外部溝通協調能力，善于團隊協作，做事主動積極;。

4、對數據敏感、邏輯思維能力強，有清晰的思路和數據建模方法論;。

6、熟練掌握至少一種腳本語言(python/shell/perl/php等);。

7、有對程序化廣告投放策略優化經驗的優先;。

8、有內容運營及內容推薦策略經驗的優先。

數據分析師的計劃表篇六

職責：

1.負責公司業務、產品線數據、日常經營數據的整理和分析;。

3.深入理解業務，通過數據分析為業務團隊提供數據支持;。

4.負責通過系統后臺的數據進行數據較驗、抽取、報送、報表查詢等技術支撐工作。

任職要求：

1.計算機、數學或統計學專業本科以上學歷;。

2、熟悉excel各類函數、對ppt等辦公軟件有一定的經驗;。

3、對數據敏感、有較強的邏輯思維能力和獨立專項分析能力;。

4、具有良好的溝通能力，能清晰表達問題內容。

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數據分析師的計劃表篇七

職責：

3.完善數據報表體系，及時準確監控運營狀況，并提供專業分析報告。關注產品線日常運營數據報表，從數據出發給業務部門提出相應的優化建議。

崗位要求：

1.熟悉并熱衷于互聯網產品，對業務有敏銳的觀察力和數據洞見;。

4.較強的書面及口頭表達能力;具有較強的自主學習能力，樂于接受挑戰;。

5.有責任心、具有團隊合作精神，能承受一定的工作壓力。

數據分析師的計劃表篇八

3、精通相關等辦公軟件、地圖軟件，掌握氣象、空氣質量、高斯模型，具有較強的數據統計分析能力，對空氣質量、氣象數據等具有統計經驗。

5、思維邏輯能力強，具有良好的數據分析能力和報告撰寫能力，有較強的'溝通和學習能力，愿意投身于治理城市霧霾的創新事業中。

數據分析師的計劃表篇九

1、數據收集設計：根據項目目標，設計爬取數據的關鍵詞，與爬蟲工程師溝通對接數據收集工作。

2、數據處理和清理：對海量業務數據進行處理和分析，清洗文字信息，數據標簽。

3、數據分析輔助：配合業務分析團隊和算法團隊，進行用戶標簽體系模型搭建，知識圖譜建立和維護，項目數據分析輔助。

1、計量經濟學、運籌學、信息系統、統計學、計算機軟件相關專業，碩士優先；

2、流利的`英語讀寫能力將是加分項。

4、能夠使用mysql，python，excel完成數據查詢與清洗；

5、對解決非結構和非標準的數據問題有巨大的熱情。

6、了解tableau等統計軟件。

7、有強烈的上進心和自我提升的意愿，對大數據和ai技術有飽滿的熱情。

數據分析師的計劃表篇十

下面，我給你介紹一名合格的數據分析師需要具備的五大基本能力和素質。

1、態度嚴謹負責。

嚴謹負責是數據分析師的必備素質之一，只有本著嚴謹負責的態度，才能保證數據的客觀、準確。在企業里，數據分析師可以說是企業的醫生，他們通過對企業運營數據的分析，為企業尋找癥結及問題。一名合格的數據分析師，應具有嚴謹、負責的態度，保持中立立場，客觀評價企業發展過程中存在的問題，為決策層提供有效的參考依據;不應受其他因素影響而更改數據，隱瞞企業存在的問題，這樣做對企業發展是非常不利的，甚至會造成嚴重的后果。而且，對數據分析師自身來說，也是前途盡毀，從此以后所做的數據分析結果都將受到質疑，因為你已經不再是可信賴的人，在同事、領導、客戶面前已經失去了信任。所以，作為一名數據分析師就必須持有嚴謹負責的態度，這也是最基本的職業道德。

2、好奇心強烈。

好奇心人皆有之，但是作為數據分析師，這份好奇心就應該更強烈，要積極主動地發現和挖掘隱藏在數據內部的真相。在數據分析師的腦子里，應該充滿著無數個“為什么”，為什么是這樣的結果，為什么不是那樣的結果，導致這個結果的原因是什么，為什么結果不是預期的那樣等等。這一系列問題都要在進行數據分析時提出來，并且通過數據分析，給自己一個滿意的答案。越是優秀的數據分析師，好奇心也越不容易滿足，回答了一個問題，又會拋出一個新的問題，繼續研究下去。只有擁有了這樣一種刨根問底的精神，才會對數據和結論保持敏感，繼而順藤摸瓜，找出數據背后的真相。

3、邏輯思維清晰。

除了一顆探索真相的好奇心，數據分析師還需要具備縝密的思維和清晰的邏輯推理能力。我記得有位大師說過：結構為王。何謂結構，結構就是我們常說的邏輯，不論說話還是寫文章，都要有條理，有目的，不可眉毛胡子一把抓，不分主次。

通常從事數據分析時所面對的商業問題都是較為復雜的，我們要考慮錯綜復雜的成因，分析所面對的各種復雜的環境因素，并在若干發展可能性中選擇一個最優的方向。這就需要我們對事實有足夠的了解，同時也需要我們能真正理清問題的整體以及局部的結構，在深度思考后，理清結構中相互的邏輯關系，只有這樣才能真正客觀地、科學地找到商業問題的答案。

4、擅長模仿。

在做數據分析時，有自己的想法固然重要，但是“前車之鑒”也是非常有必要學習的，它能幫助數據分析師迅速地成長，因此，模仿是快速提高學習成果的有效方法。這里說的模仿主要是參考他人優秀的分析思路和方法，而并不是說直接“照搬”。成功的模仿需要領會他人方法精髓，理解其分析原理，透過表面達到實質。萬變不離其宗，要善于將這些精華轉化為自己的知識，否則，只能是“一直在模仿，從未超越過”。

5、勇于創新。

通過模仿可以借鑒他人的成功經驗，但模仿的時間不宜太長，并且建議每次模仿后都要進行總結，提出可以改進的地方，甚至要有所創新。創新是一個優秀數據分析師應具備的精神，只有不斷的創新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度來分析問題，為整個研究領域乃至社會帶來更多的價值。現在的分析方法和研究課題千變萬化，墨守成規是無法很好地解決所面臨的新問題的。

聽到這里，小白就掰著手指頭算自己符合幾條優秀數據分析師的素質和能力。

mr.林繼續說道：這些素質能力不是說有就有的，需要慢慢培養形成，不能一蹴而就。

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數據分析師的計劃表篇十一

而數據分析也越來越受到領導層的重視，借助報表告訴用戶什么已經發生了，借助olap和可視化工具等分析工具告訴用戶為什么發生了，通過dashboard監控告訴用戶現在在發生什么，通過預報告訴用戶什么可能會發生。數據分析會從海量數據中提取、挖掘對業務發展有價值的、潛在的知識，找出趨勢，為決策層的提供有力依據，為產品或服務發展方向起到積極作用，有力推動企業內部的科學化、信息化管理。

(1)facebook廣告與微博、sns等網絡社區的用戶相聯系，通過先進的數據挖掘與分析技術，為廣告商提供更為精準定位的服務，該精準廣告模式收到廣大廣告商的熱捧，根據市場調研機構emarketer的數據，facebook年營收額超過20億美元，成為美國最大的在線顯示廣告提供商。

(2)hitwise發布會上，亞太區負責人john舉例說明:亞馬遜30%的銷售是來自其系統自動的產品推薦，通過客戶分類，測試統計，行為建模，投放優化四步，運營客戶的行為數據帶來競爭優勢。

此外，還有好多好多，數據分析，在營銷、金融、互聯網等方面應用是非常廣泛的：比如在營銷領域，有數據庫營銷，精準營銷，rfm分析，客戶分群，銷量預測等等;在金融上預測股價及其波動，套利模型等等;在互聯網電子商務上面，百度的精準廣告，淘寶的數據魔方等等。類似成功的案例會越來越多，以至于數據分析師也越來越受到重視。

然而，現實卻是另一種情況。我們來看一個來自微博上的信息：在美國目前面臨14萬~19萬具有數據分析和管理能力的專業人員，以及150萬具有理解和決策能力(基于對海量數據的研究)的管理人員和分析人員的人才短缺。而在中國，受過專業訓練并有經驗的數據分析人才，未來三年，分析能力人才供需缺口將逐漸放大，高級分析人才難尋。也就是說，數據分析的需求在不斷增長，然而合格的為企業做分析決策的數據分析師卻寥寥無幾。好多人想做數據分析卻不知道如何入手，要么不懂得如何清洗數據，直接把數據拿來就用;要么亂套模型，分析的頭頭是道，其實完全不是那么回事。按俗話說就是：見過豬跑，沒吃過豬肉。

為此，我對自己的規劃如下：

第一步：掌握基本的`數據分析知識(比如統計，概率，數據挖掘基礎理論，運籌學等)，掌握基本的數據分析軟件(比如，vba，matlab，spss，sql等等)，掌握基本的商業經濟常識(比如宏微觀經濟學，營銷理論，投資基礎知識，戰略與風險管理等等)。這些基礎知識，在學校里盡量的學習，而且我來到了和君商學院，這樣我可以在商業分析、經濟分析上面領悟到一些東西，增強我的數據分析能力。

第二步：參與各種實習。研一開始我當時雖然有課，不過很幸運的找到一份一周只需去一兩天的兼職，內容是為三星做競爭對手分析，當然分析框架是leader給定了，我只是做整合資料和往ppt里填充的內容的工作，不過通過兼職，我接觸到了咨詢行業，也向正式員工學習了很多商業分析、思考邏輯之類的東西。之后去西門子，做和vba的事情，雖然做的事情與數據分析無關，不過在公司經常用vba做一些自動化處理工作，為自己的數據分析工具打好了基礎。再之后去了易車，在那里兼職了一個多月，參與了大眾汽車銷量數據短期預測的項目，一個小項目下來，數據分析的方法流程掌握了不少，也了解了企業是如何用一些時間序列模型去參與預測的，如何選取某個擬合曲線作為預測值?，F在，我來到新的地方實習，也非常幸運的參加了一個央企的碼頭堆場優化系統設計，其實也算數據分析的一種吧，通過碼頭的數據實施調度，通過碼頭的數據進行決策，最后寫成一個可操作的自動化系統。而這個項目，最重要的就是業務流程的把握，我也參與項目最初的需求調研，和制定工作任務說明書sow，體會頗多。

第三步：第一份工作，預計3-5年。我估計會選擇咨詢公司或者it公司吧，主要是做數據分析這塊比較強的公司，比如fico，埃森哲，高沃，瑞尼爾，ibm，ac等等。通過第一份工作去把自己的知識打得扎實些，學會在實際中應用所學，學會數據分析的流程方法，讓自己成長起來。

第四步：去自己喜歡的一個行業，深入了解這個行業，并講數據分析應用到這個行業里。比如我可以去電子商務做數據分析師。我覺得我選擇電子商務，是因為未來必將是互聯網的時代，電子商務必將取代傳統商務，最顯著的現象就是傳統零售商老大沃爾瑪正在受到亞馬遜的挑戰。此外，電子商務比傳統的零售商具有更好的數據收集和管理能力，可以更好的跟蹤用戶、挖掘潛在用戶、挖掘潛在商品。

第五步：未知。我暫時沒有想法，不過我希望我是在一直的進步。

能力：

1、一定要懂點戰略、才能結合商業;。

2、一定要漂亮的presentation、才能buying;。

3、一定要有globalview、才能打單;。

4、一定要懂業務、才能結合市場;。

5、一定要專幾種工具、才能干活;。

6、一定要學好、才能有效率;。

7、一定要有強悍理論基礎、才能入門;。

8、一定要努力、才能賺錢;最重要的：

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數據分析師的計劃表篇十二

數據分析師大多是支撐運營和決策的，但是大多都是提供數據，分析的較少。我說的分析是給出意見的分析。近期，我也在招聘數據分析師，遇到一些問題，來面試的朋友，要么就是工具的使用者，業務非常不熟悉。要么是就是鏈條太短，只是做網站端和銷售端，對供應鏈、客服等非常不熟悉。

這個題目就是開放的問一個銷售問題，看分析師如何給出相關的意見或者建議。當然這不是分析范疇，但是我覺得分析師既然是做運營支撐、甚至決策，那么一些基礎的銷售理念是應該有的。

題目：100斤蘋果怎么賣，可以賣的錢又多，賣的又快?

開題：此題目意在說如何從商品的角度去考慮如何銷售的問題，傳統的銷售方式就是經典的4p理論。渠道，商品，價格，促銷。而此問題意在從商品，價格，促銷的角度去問面試者問題。

題注：

1. 如果回答者答的問題說的過多，比如說渠道如何做，如果做售后，如何二次營銷，范圍就擴大了。

2. 如果回答者的回答過于泛，或者理論的東西比較多，或者聽著非常正確而不給出解決方案，那不適合一線分析師。

上面兩項是減分項。

刀刀的解答：

1、渠道是重要

用戶考慮暫且放在渠道里，因為用戶必須依賴渠道實現鏈接。但就此問題來說，有點跑題，問的是賣蘋果，用戶考慮一般先考慮需求和消費場景，所以不分享渠道的做法。

2、商品自己分堆

最簡單，一堆貴，一堆便宜。蘋果不分揀。賣個差不多再重分，46開分。

解讀：利用價格做出價格歧視的感念，同時告訴消費者4的商品比較好賣，這樣一個明確的指向。

3、商品拆分

按好壞分堆，好蘋果貴30%。其余的分兩堆，一般的常規賣，最差的貴50%，并貼上標簽如澀蘋果之類。

解讀：劣質商品只是品質不好，不是不能賣高價，關鍵是你要告訴別人這是稀缺的。真實說明商品特征，不要做多，好的商品還是要高價的，稀缺商品要更貴。一般的商品就這樣買。但是注意結合第四條。

4、時間因素

一般早上要比晚上貴，水果盡量當天賣完，所以在晚上8點后開始半價賣。

解讀：快和多都是必須的，水果隔夜很多都會壞。晚上8點是大家出來遛彎的時候，可以做清倉了。不留呆滯庫存是關鍵，高周轉是關鍵。手里最好留的是鈔票，而不是貨物。

5、地點

這個本來不想說，還是說一下，火車站和汽車站絕對賣不出去，攤位沒有。最重要的是你見過這種地方賣水果的銷售有好的么?好地方在地鐵口，菜市口，學校門口。

解讀：人流多并不代表需求好，菜市場門口絕對比火車站好。為什么，火車站貴這是大家都知道的，再者，誰沒事到火車站去買水果啊。菜市場還是做長久生意的地方，學校門口，地鐵口大家多觀察就知道了。

商品這個東西可以玩的很多。留幾句話：

不要賣貨源不穩定的某類商品。

堅決下架無法銷售占位置的`商品。

主推非標準品。

流行品一定是打折賣的。

via：庖丁的刀(外貿電商分析師。關注外貿電商b2c，國內大型零售電商平臺，資深數據分析師)

隨著大數據概念的火熱，數據科學家這一職位應時而出，那么成為數據科學家要滿足什么條件？或許我們可以從國外的數據科學家面試問題中得到一些參考，下面是77個關于數據分析或者數據科學家招聘的時候會常會的幾個問題，供各位同行參考。

1、你處理過的最大的數據量？你是如何處理他們的？處理的結果。

2、告訴我二個分析或者計算機科學相關項目？你是如何對其結果進行衡量的？

3、什么是：提升值、關鍵績效指標、強壯性、模型按合度、實驗設計、2/8原則？

4、什么是：協同過濾、n-grams, map reduce、余弦距離？

6、如何設計一個解決抄襲的方案？

7、如何檢驗一個個人支付賬戶都多個人使用？

8、點擊流數據應該是實時處理？為什么？哪部分應該實時處理？

11、你是如何處理缺少數據的？你推薦使用什么樣的處理技術？

12、你最喜歡的編程語言是什么？為什么？

13、對于你喜歡的統計軟件告訴你喜歡的與不喜歡的3個理由。

14、sas, r, python, perl語言的區別是？

15、什么是大數據的詛咒？

16、你參與過數據庫與數據模型的設計嗎？

17、你是否參與過儀表盤的設計及指標選擇？你對于商業智能和報表工具有什么想法？

18、你喜歡td數據庫的什么特征？

22、什么是哈希表碰撞攻擊？怎么避免？發生的頻率是多少？

23、如何判別mapreduce過程有好的負載均衡？什么是負載均衡？

26、為什么樸素貝葉斯差？你如何使用樸素貝葉斯來改進爬蟲檢驗算法？

27、你處理過白名單嗎？主要的規則？(在欺詐或者爬行檢驗的情況下)

28、什么是星型模型？什么是查詢表？

29、你可以使用excel建立邏輯回歸模型嗎？如何可以，說明一下建立過程？

33、普通線性回歸模型的缺陷是什么？你知道的其它回歸模型嗎？

34、你認為葉數小于50的決策樹是否比大的好？為什么？

35、保險精算是否是統計學的一個分支？如果不是，為何如何？

36、給出一個不符合高斯分布與不符合對數正態分布的數據案例。給出一個分布非常混亂的數案例。

37、為什么說均方誤差不是一個衡量模型的好指標？你建議用哪個指標替代？

42、你如何建議一個非參數置信區間？

44、什么是歸因分析？如何識別歸因與相關系數？舉例。

45、如何定義與衡量一個指標的預測能力？

47、如何創建一個關鍵字分類？

48、什么是僵尸網絡？如何進行檢測？

50、什么時候自己編號代碼比使用數據科學者開發好的軟件包更好？

52、什么是概念驗證？

53、你主要與什么樣的客戶共事：內部、外部、銷售部門/財務部門/市場部門/it部門的人？有咨詢經驗嗎？與供應商打過交道，包括供應商選擇與測試。

54、你熟悉軟件生命周期嗎？及it項目的生命周期，從收入需求到項目維護？

55、什么是cron任務？

56、你是一個獨身的編碼人員？還是一個開發人員？或者是一個設計人員？

57、是假陽性好還是假陰性好？

58、你熟悉價格優化、價格彈性、存貨管理、競爭智能嗎？分別給案例。

59、zillow’s算法是如何工作的？

60、如何檢驗為了不好的目的還進行的虛假評論或者虛假的fb帳戶？

61、你如何創建一個新的匿名數字帳戶？

62、你有沒有想過自己創業？是什么樣的想法？

63、你認為帳號與密碼輸入的登錄框會消失嗎？它將會被什么替代？

65、哪位數據科學有你最佩服？從哪開始？

66、你是怎么開始對數據科學感興趣的？

67、什么是效率曲線？他們的缺陷是什么，你如何克服這些缺陷？

68、什么是推薦引擎？它是如何工作的？

69、什么是精密測試？如何及什么時候模擬可以幫忙我們不使用精密測試？

70、你認為怎么才能成為一個好的數據科學家？

71、你認為數據科學家是一個藝術家還是科學家？

73、給出一些在數據科學中“最佳實踐的案例”。

74、什么讓一個圖形使人產生誤解、很難去讀懂或者解釋？一個有用的圖形的特征？

75、你知道使用在統計或者計算科學中的“經驗法則”嗎？或者在商業分析中。

76、你覺得下一個20年最好的5個預測方法是？

數據分析師的計劃表篇十三

但數據分析技能也是未來必不可少的工作技能之一。在數據分析行業發展成熟的國家，90%的市場決策和經營決策都是通過數據分析研究確定的。

“大數據分析師就是一群玩數據的人，玩出數據的商業價值，讓數據變成生產力。”而大數據和傳統數據的最大區別在于，它是在線的、實時的、規模海量且形式不規整，無章法可循，因此“會玩”這些數據的人就很重要。

有媒體報道，在美國，大數據分析師平均每年薪酬高達17.5萬美元，而國內頂尖互聯網公司，大數據分析師的薪酬可能要比同一個級別的其他職位高20%至30%，且頗受企業重視。

國內某大型招聘平臺給出的數據分析師平均薪酬為：9724(取自1139份樣本)，且北京、上海、廣州、深圳、杭州、南京、武漢、成都、長沙為大數據分析師需求量前十的城市。