咨询行业数据分析师是干什么的

1. 咨询行业数据分析师是干什么的

数据分析师的工作职责是，将搜集到的达到一定要求的数据，进行处理、分析，
利用系统化、科学化的分析方法或是通过建模手段，
把隐藏在数据之中的一些规律找出，由此为企事业单位的领导做决策提供科学依据。

数据分析师的技能要求有：

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。

2. 调查分析师的行业背景

调查统计数据是否准确，将决定决策是否正确。从宏观的GDP测算、经济景气预测，到微观的一个企业对自身的发展做预测和决策，都无不需要调研咨询。随着中国市场经济改革的不断深入，调查分析一些科学方法在实际工作中得到了广泛应用，中国对调研咨询的从业人员在数量和质量上都有着更高的需求。仅国家统计调查系统包括各级政府统计部门和国家统计局所属的各省（区、市）调查总队，在国家统计调查系统从事国民经济、科技进步和社会发展调研的专业人员就有约3万人。据不完全统计，为企业的市场调研咨询服务工作的专兼职人员有近300万人左右。据统计，2009年中国市场调研咨询业营业额在70亿元人民币以上，有关市场调研咨询研究机构上万家。这些显示出调研咨询行业具有巨大的市场潜力和发展潜力。调研咨询行业是一个技术性高、专业性强的行业。调查分析人员需要掌握调查技术、分析方法，需要掌握管理学、营销学、心理学、社会学等知识，需要拥有丰富的行业经验。从事调研咨询工作的专业人员多是普通高校统计学、经济学、心理学、营销学、管理学、社会学等专业毕业的，大多没有接受过专门的调研咨询专业培训。随着竞争的加剧，专业的调研咨询人才将是大中型企业、外资企业、专业调查机构的急需人才，具有调查、分析和预测能力的调研咨询人才将日益受到企业的重视。

3. 怎样做好一个咨询公司的分析师？

1，学习客户业务：这点不论是咨询顾问还是数据分析师都是一样的。搜集各种资料，快速熟悉客户的业务。（毕竟如果你连客户怎么赚钱都不知道，你怎么帮客户赚钱）
2，了解客户数据的构成：了解了客户的业务之后，下一步就需要了解在客户整个的业务流程中，哪些部分会产生数据，产生哪些数据。
3，构建数据收集（分析）平台：上一步了解了各个业务中产生的数据，这一步的主要任务是如何把数据有效地利用起来。
4，了解当前形势寻找突破点和增长点（数据挖掘），通常和咨询顾问一起应对客户的需求，项目初期客户的需求往往很宽泛，需要分析师进一步细化问题，整理出解决问题的框架。

4. 数据分析师简历有哪些注意要点?

1、关键词的命中
浏览一份简历的时间通常在30s以内，所以简历如果命中业务方所看重的关键词将会大大提升通过率，目前通用的能力关键词有用户画像、标签体系、指标体系、监控体系、ab实验、用户分层运营、渠道分析、roi优化、增长模型、推荐(分发)策略等等。
也可参考特定的岗位jd将上面一些关键词在简历合适的地方写入。每类型的业务以及不同的部门所看重的关键词不同，我们要根据不同的业务需求去分析并进行关键词添加。
2、产出的量化
简历需要着重产出的量化。
数据分析师工作很重要的一项职责就是用数据进行业务洞察、业务衡量、业务指导，所以量化是一种职业习惯;明确自己负责业务的产出，数字表达会更有说服力;我理解数据分析师的日常工作有一部分是较难量化的配合支持工作，这部分需要我们积极的去追踪我们产出数据的效果以及作用，并多和业务方沟通，拿到量化指标结果。
3、项目的选取
综合考虑以下几个原则，来选择2-4个项目写在简历中。
选择自己最熟悉的项目，选择产出价值最大的项目，选择最能体现分析&推动能力的项目，选择和意向公司业务最匹配，方法论可复用的项目。
4、行动的体现
不论在项目描述还是在工作经历描述中，注意行动的体现，用了什么分析方法?如何推动了分析结论的落地?多一些动作描述，突出自己的主观能动性。
关于数据分析师简历有哪些注意要点，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。