制定计划是一种负责任和成熟的行为。计划的制定还需要根据实际情况和可行性进行合理的调整和变动。1在制定计划时要考虑到自己的资源和能力，不要过于追求完美，重要的是实际可行。
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数据分析师的计划表篇一
职责：
1.结合业务需求执行监控体系、分析体系实现的具体计划;。
3.规划数据产品：bi报表自动化;。
4.输出分析结论，有效帮助业务增长、孵化新项目;。
任职要求。
4.熟练掌握sql等相关数据提取工具，熟练操作excel、ppt等工具;。
5.具备良好的抗压能力、沟通能力和团队精神，有独立开展分析研究项目经验。**投递须知：请备注作品链接。
数据分析师的计划表篇二
职责：
1、负责新媒体广告投放效果分析工作;。
2、负责公司会员客户各种属性与行为的分析工作;。
3、负责会员销售中心会员数据的挖掘、分配、与回收工作;。
4、负责电商部各种销售日报、月服的处理;。
5、完成上级领导交办的其他工作。
岗位要求：
1、数学、统计、计算机等相关专业本科以上学历，***有一年以上相关工作经验;。
2、有良好的沟通技巧与语言表达能力;。
3、掌握用其本sql语句的使用，可以用sql进行数据库相关查询;。
4、熟练操作office软件，熟练掌握excel表的大部分统计功能。
数据分析师的计划表篇三
销售数据分析师负责电商商品运营及数据分析并编制报表.对公司整体销售与库存数据分析。下面是本站小编为您精心整理的销售数据分析师的职责。
1.在sis部门经理领导下开展工作。
4.主动从各模式横向比较的数据分析中发现问题，提出解决方案。
9.具有良好的与各销售单位、营业所沟通的技巧，以正确的管理理念服务于一线。
10.完成领导交办的工作。
11.模式费用审核在规定时间内反馈。
12.完成领导交办的其他任务。
职责。
1、负责收集，反馈，整理，分析相关销售数据;。
2、配合进行各项项目管理及数据分析，参与实施过程及进度效率的管控;。
3、建立报表制度、定期发布数据分析报告，不定期开展数据专项研究;。
4、完成其他上级交办的任务。
任职资格。
1、大专以上学历，两年以上同类工作经验;。
2、数据分析能力强，能熟练运用和制作相关报表;。
3、具良好的沟通与协调能力，学习和表达能力强;。
4、责任心较好，能承担较强的工作压力。
(一)拟定备货计划。
1、根据业务员所分管区域及所管辖经销商的申请计划和公司库存及销售情况编制下月进货计划表，并交由领导审批。
2、做出进货成本核算并报备财务人员筹集资金发票。
3、根据制定出的进货计划表中机型数量报由仓储人员准备好下月进货所需仓位面积。
(二)拟定进货管理制度。
根据总部下达文件并结合实际情况制定合理进货制度。
(三)办理订货。
1、根据经销商提交订货单及要货计划等其他订货所需资料，审核资料完整性及经销商账面资金情况，办理订货流程并及时扣款。
2、及时跟踪机器的生产情况，在机器下线前提前一个礼拜通知经销商准备提货并办理提货手续。
(四)把关进销存。
每天及时跟进公司库存情况及销售情况，定期做需求表，包括日库存表，周提货分析表、月需求分析表。
职责：
1、熟练掌握excel,能流畅使用函数进行计算;。
3、了解零售运营，能够合理的配货、调货、补货;。
4、积极配合运营部接待代理商，向其介绍商品，做接单分析并合理提出每季买货意见;。
5、根据每周、日销售报表进行数据分析，并制作汇总表;。
7、完成领导交给的其他任务。
任职要求：
1、大专以上学历，工商、统计类相关专业;。
2、一年以上服装或者零售业货品进销存管理经验，优秀应届生亦可;。
3、熟悉操作word、excel等办公软件及erp系统;。
4、良好的表达和沟通能力;。
5、有较强的执行力;。
6、协助部门主管处理其他日常事务工作。
职责：
2、销量核查，参与奖金方案设计、计算与分析;。
3、拜访系统建立更新和维护，跟进拜访信息的收集和提交，提升信息完成质量;。
4、运用统计分析工具对运营过程的关键价值因素进行评价分析;。
6、参与年度销售指标与人员编制预算，负责跟踪并反馈销售队伍绩效分析，跟进销售部门的kpi管理。
任职要求：
1、大专及以上学历，数学、统计学、计算机应用等相关专业优先;。
2、熟悉数据分析方法及基础的业务知识，具备一定的项目管理能力佳;。
5、良好的沟通能力和团队协作精神，工作细致，责任心强，具有较强的抗压能力。
数据分析师的计划表篇四
职责：
2、针对运营环节中的问题、薄弱环节和漏洞，做详细分析报告以及优化方案的推进执行;。
4、数据驱动运营，通过业务数据分析得到有价值的信息，为公司运营决策、产品方向、运营策略提供数据支持。
任职要求：
2、三年(含)以上数据分析或运营管理的相关工作经验;。
6、熟悉报表工具，并可以熟练设计并开发报表;。
7、具有互联网业务行业项目经验的相关经验者优先考虑，有用户行为数据分析经验者、团队管理或新人指导经验者优先。
数据分析师的计划表篇五
职责：
1、负责搭建与完善和家网精准用户特征模型，数据营销获客模型;。
3、负责梳理数据产品需求，参与数据产品落地与运营;。
4、搭建全面的、准确的、反映业务特征的业务数据指标体系，及时发现与定位业务问题。
任职要求：
1、三年以上互联网行业数据分析、挖掘与建模经验;。
2、本科以上学历，数理统计、市场营销、广告相关专业;。
3、良好的内外部沟通协调能力，善于团队协作，做事主动积极;。
4、对数据敏感、逻辑思维能力强，有清晰的思路和数据建模方法论;。
6、熟练掌握至少一种脚本语言(python/shell/perl/php等);。
7、有对程序化广告投放策略优化经验的优先;。
8、有内容运营及内容推荐策略经验的优先。
数据分析师的计划表篇六
职责：
1.负责公司业务、产品线数据、日常经营数据的整理和分析;。
3.深入理解业务，通过数据分析为业务团队提供数据支持;。
4.负责通过系统后台的数据进行数据较验、抽取、报送、报表查询等技术支撑工作。
任职要求：
1.计算机、数学或统计学专业本科以上学历;。
2、熟悉excel各类函数、对ppt等办公软件有一定的经验;。
3、对数据敏感、有较强的逻辑思维能力和独立专项分析能力;。
4、具有良好的沟通能力，能清晰表达问题内容。
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数据分析师的计划表篇七
职责：
3.完善数据报表体系，及时准确监控运营状况，并提供专业分析报告。关注产品线日常运营数据报表，从数据出发给业务部门提出相应的优化建议。
岗位要求：
1.熟悉并热衷于互联网产品，对业务有敏锐的观察力和数据洞见;。
4.较强的书面及口头表达能力;具有较强的自主学习能力，乐于接受挑战;。
5.有责任心、具有团队合作精神，能承受一定的工作压力。
数据分析师的计划表篇八
3、精通相关等办公软件、地图软件，掌握气象、空气质量、高斯模型，具有较强的数据统计分析能力，对空气质量、气象数据等具有统计经验。
5、思维逻辑能力强，具有良好的数据分析能力和报告撰写能力，有较强的'沟通和学习能力，愿意投身于治理城市雾霾的创新事业中。
数据分析师的计划表篇九
1、数据收集设计：根据项目目标，设计爬取数据的关键词，与爬虫工程师沟通对接数据收集工作。
2、数据处理和清理：对海量业务数据进行处理和分析，清洗文字信息，数据标签。
3、数据分析辅助：配合业务分析团队和算法团队，进行用户标签体系模型搭建，知识图谱建立和维护，项目数据分析辅助。
1、计量经济学、运筹学、信息系统、统计学、计算机软件相关专业，硕士优先；
2、流利的`英语读写能力将是加分项。
4、能够使用mysql，python，excel完成数据查询与清洗；
5、对解决非结构和非标准的数据问题有巨大的热情。
6、了解tableau等统计软件。
7、有强烈的上进心和自我提升的意愿，对大数据和ai技术有饱满的热情。
数据分析师的计划表篇十
下面，我给你介绍一名合格的数据分析师需要具备的五大基本能力和素质。
1、态度严谨负责。
严谨负责是数据分析师的必备素质之一，只有本着严谨负责的态度，才能保证数据的客观、准确。在企业里，数据分析师可以说是企业的医生，他们通过对企业运营数据的分析，为企业寻找症结及问题。一名合格的数据分析师，应具有严谨、负责的态度，保持中立立场，客观评价企业发展过程中存在的问题，为决策层提供有效的参考依据;不应受其他因素影响而更改数据，隐瞒企业存在的问题，这样做对企业发展是非常不利的，甚至会造成严重的后果。而且，对数据分析师自身来说，也是前途尽毁，从此以后所做的数据分析结果都将受到质疑，因为你已经不再是可信赖的人，在同事、领导、客户面前已经失去了信任。所以，作为一名数据分析师就必须持有严谨负责的态度，这也是最基本的职业道德。
2、好奇心强烈。
好奇心人皆有之，但是作为数据分析师，这份好奇心就应该更强烈，要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果不是预期的那样等等。这一系列问题都要在进行数据分析时提出来，并且通过数据分析，给自己一个满意的答案。越是优秀的数据分析师，好奇心也越不容易满足，回答了一个问题，又会抛出一个新的问题，继续研究下去。只有拥有了这样一种刨根问底的精神，才会对数据和结论保持敏感，继而顺藤摸瓜，找出数据背后的真相。
3、逻辑思维清晰。
除了一颗探索真相的好奇心，数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。我记得有位大师说过：结构为王。何谓结构，结构就是我们常说的逻辑，不论说话还是写文章，都要有条理，有目的，不可眉毛胡子一把抓，不分主次。
通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的，我们要考虑错综复杂的成因，分析所面对的各种复杂的环境因素，并在若干发展可能性中选择一个最优的方向。这就需要我们对事实有足够的了解，同时也需要我们能真正理清问题的整体以及局部的结构，在深度思考后，理清结构中相互的逻辑关系，只有这样才能真正客观地、科学地找到商业问题的答案。
4、擅长模仿。
在做数据分析时，有自己的想法固然重要，但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速地成长，因此，模仿是快速提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法，而并不是说直接“照搬”。成功的模仿需要领会他人方法精髓，理解其分析原理，透过表面达到实质。万变不离其宗，要善于将这些精华转化为自己的知识，否则，只能是“一直在模仿，从未超越过”。
5、勇于创新。
通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿的时间不宜太长，并且建议每次模仿后都要进行总结，提出可以改进的地方，甚至要有所创新。创新是一个优秀数据分析师应具备的精神，只有不断的创新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度来分析问题，为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。现在的分析方法和研究课题千变万化，墨守成规是无法很好地解决所面临的新问题的。
听到这里，小白就掰着手指头算自己符合几条优秀数据分析师的素质和能力。
mr.林继续说道：这些素质能力不是说有就有的，需要慢慢培养形成，不能一蹴而就。
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数据分析师的计划表篇十一
而数据分析也越来越受到领导层的重视，借助报表告诉用户什么已经发生了，借助olap和可视化工具等分析工具告诉用户为什么发生了，通过dashboard监控告诉用户现在在发生什么，通过预报告诉用户什么可能会发生。数据分析会从海量数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识，找出趋势，为决策层的提供有力依据，为产品或服务发展方向起到积极作用，有力推动企业内部的科学化、信息化管理。
(1)facebook广告与微博、sns等网络社区的用户相联系，通过先进的数据挖掘与分析技术，为广告商提供更为精准定位的服务，该精准广告模式收到广大广告商的热捧，根据市场调研机构emarketer的数据，facebook年营收额超过20亿美元，成为美国最大的在线显示广告提供商。
(2)hitwise发布会上，亚太区负责人john举例说明:亚马逊30%的销售是来自其系统自动的产品推荐，通过客户分类，测试统计，行为建模，投放优化四步，运营客户的行为数据带来竞争优势。
此外，还有好多好多，数据分析，在营销、金融、互联网等方面应用是非常广泛的：比如在营销领域，有数据库营销，精准营销，rfm分析，客户分群，销量预测等等;在金融上预测股价及其波动，套利模型等等;在互联网电子商务上面，百度的精准广告，淘宝的数据魔方等等。类似成功的案例会越来越多，以至于数据分析师也越来越受到重视。
然而，现实却是另一种情况。我们来看一个来自微博上的信息：在美国目前面临14万~19万具有数据分析和管理能力的专业人员，以及150万具有理解和决策能力(基于对海量数据的研究)的管理人员和分析人员的人才短缺。而在中国，受过专业训练并有经验的数据分析人才，未来三年，分析能力人才供需缺口将逐渐放大，高级分析人才难寻。也就是说，数据分析的需求在不断增长，然而合格的为企业做分析决策的数据分析师却寥寥无几。好多人想做数据分析却不知道如何入手，要么不懂得如何清洗数据，直接把数据拿来就用;要么乱套模型，分析的头头是道，其实完全不是那么回事。按俗话说就是：见过猪跑，没吃过猪肉。
为此，我对自己的规划如下：
第一步：掌握基本的`数据分析知识(比如统计，概率，数据挖掘基础理论，运筹学等)，掌握基本的数据分析软件(比如，vba，matlab，spss，sql等等)，掌握基本的商业经济常识(比如宏微观经济学，营销理论，投资基础知识，战略与风险管理等等)。这些基础知识，在学校里尽量的学习，而且我来到了和君商学院，这样我可以在商业分析、经济分析上面领悟到一些东西，增强我的数据分析能力。
第二步：参与各种实习。研一开始我当时虽然有课，不过很幸运的找到一份一周只需去一两天的兼职，内容是为三星做竞争对手分析，当然分析框架是leader给定了，我只是做整合资料和往ppt里填充的内容的工作，不过通过兼职，我接触到了咨询行业，也向正式员工学习了很多商业分析、思考逻辑之类的东西。之后去西门子，做和vba的事情，虽然做的事情与数据分析无关，不过在公司经常用vba做一些自动化处理工作，为自己的数据分析工具打好了基础。再之后去了易车，在那里兼职了一个多月，参与了大众汽车销量数据短期预测的项目，一个小项目下来，数据分析的方法流程掌握了不少，也了解了企业是如何用一些时间序列模型去参与预测的，如何选取某个拟合曲线作为预测值。现在，我来到新的地方实习，也非常幸运的参加了一个央企的码头堆场优化系统设计，其实也算数据分析的一种吧，通过码头的数据实施调度，通过码头的数据进行决策，最后写成一个可操作的自动化系统。而这个项目，最重要的就是业务流程的把握，我也参与项目最初的需求调研，和制定工作任务说明书sow，体会颇多。
第三步：第一份工作，预计3-5年。我估计会选择咨询公司或者it公司吧，主要是做数据分析这块比较强的公司，比如fico，埃森哲，高沃，瑞尼尔，ibm，ac等等。通过第一份工作去把自己的知识打得扎实些，学会在实际中应用所学，学会数据分析的流程方法，让自己成长起来。
第四步：去自己喜欢的一个行业，深入了解这个行业，并讲数据分析应用到这个行业里。比如我可以去电子商务做数据分析师。我觉得我选择电子商务，是因为未来必将是互联网的时代，电子商务必将取代传统商务，最显著的现象就是传统零售商老大沃尔玛正在受到亚马逊的挑战。此外，电子商务比传统的零售商具有更好的数据收集和管理能力，可以更好的跟踪用户、挖掘潜在用户、挖掘潜在商品。
第五步：未知。我暂时没有想法，不过我希望我是在一直的进步。
能力：
1、一定要懂点战略、才能结合商业;。
2、一定要漂亮的presentation、才能buying;。
3、一定要有globalview、才能打单;。
4、一定要懂业务、才能结合市场;。
5、一定要专几种工具、才能干活;。
6、一定要学好、才能有效率;。
7、一定要有强悍理论基础、才能入门;。
8、一定要努力、才能赚钱;最重要的：
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数据分析师的计划表篇十二
数据分析师大多是支撑运营和决策的，但是大多都是提供数据，分析的较少。我说的分析是给出意见的分析。近期，我也在招聘数据分析师，遇到一些问题，来面试的朋友，要么就是工具的使用者，业务非常不熟悉。要么是就是链条太短，只是做网站端和销售端，对供应链、客服等非常不熟悉。
这个题目就是开放的问一个销售问题，看分析师如何给出相关的意见或者建议。当然这不是分析范畴，但是我觉得分析师既然是做运营支撑、甚至决策，那么一些基础的销售理念是应该有的。
题目：100斤苹果怎么卖，可以卖的钱又多，卖的又快?
开题：此题目意在说如何从商品的角度去考虑如何销售的问题，传统的销售方式就是经典的4p理论。渠道，商品，价格，促销。而此问题意在从商品，价格，促销的角度去问面试者问题。
题注：
1. 如果回答者答的问题说的过多，比如说渠道如何做，如果做售后，如何二次营销，范围就扩大了。
2. 如果回答者的回答过于泛，或者理论的东西比较多，或者听着非常正确而不给出解决方案，那不适合一线分析师。
上面两项是减分项。
刀刀的解答：
1、渠道是重要
用户考虑暂且放在渠道里，因为用户必须依赖渠道实现链接。但就此问题来说，有点跑题，问的是卖苹果，用户考虑一般先考虑需求和消费场景，所以不分享渠道的做法。
2、商品自己分堆
最简单，一堆贵，一堆便宜。苹果不分拣。卖个差不多再重分，46开分。
解读：利用价格做出价格歧视的感念，同时告诉消费者4的商品比较好卖，这样一个明确的指向。
3、商品拆分
按好坏分堆，好苹果贵30%。其余的分两堆，一般的常规卖，最差的贵50%，并贴上标签如涩苹果之类。
解读：劣质商品只是品质不好，不是不能卖高价，关键是你要告诉别人这是稀缺的。真实说明商品特征，不要做多，好的商品还是要高价的，稀缺商品要更贵。一般的商品就这样买。但是注意结合第四条。
4、时间因素
一般早上要比晚上贵，水果尽量当天卖完，所以在晚上8点后开始半价卖。
解读：快和多都是必须的，水果隔夜很多都会坏。晚上8点是大家出来遛弯的时候，可以做清仓了。不留呆滞库存是关键，高周转是关键。手里最好留的是钞票，而不是货物。
5、地点
这个本来不想说，还是说一下，火车站和汽车站绝对卖不出去，摊位没有。最重要的是你见过这种地方卖水果的销售有好的么?好地方在地铁口，菜市口，学校门口。
解读：人流多并不代表需求好，菜市场门口绝对比火车站好。为什么，火车站贵这是大家都知道的，再者，谁没事到火车站去买水果啊。菜市场还是做长久生意的地方，学校门口，地铁口大家多观察就知道了。
商品这个东西可以玩的很多。留几句话：
不要卖货源不稳定的某类商品。
坚决下架无法销售占位置的`商品。
主推非标准品。
流行品一定是打折卖的。
via：庖丁的刀(外贸电商分析师。关注外贸电商b2c，国内大型零售电商平台，资深数据分析师)
随着大数据概念的火热，数据科学家这一职位应时而出，那么成为数据科学家要满足什么条件？或许我们可以从国外的数据科学家面试问题中得到一些参考，下面是77个关于数据分析或者数据科学家招聘的时候会常会的几个问题，供各位同行参考。
1、你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。
2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目？你是如何对其结果进行衡量的？
3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则？
4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离？
6、如何设计一个解决抄袭的方案？
7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用？
8、点击流数据应该是实时处理？为什么？哪部分应该实时处理？
11、你是如何处理缺少数据的？你推荐使用什么样的处理技术？
12、你最喜欢的编程语言是什么？为什么？
13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由。
14、sas, r, python, perl语言的区别是？
15、什么是大数据的诅咒？
16、你参与过数据库与数据模型的设计吗？
17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择？你对于商业智能和报表工具有什么想法？
18、你喜欢td数据库的什么特征？
22、什么是哈希表碰撞攻击？怎么避免？发生的频率是多少？
23、如何判别mapreduce过程有好的负载均衡？什么是负载均衡？
26、为什么朴素贝叶斯差？你如何使用朴素贝叶斯来改进爬虫检验算法？
27、你处理过白名单吗？主要的规则？(在欺诈或者爬行检验的情况下)
28、什么是星型模型？什么是查询表？
29、你可以使用excel建立逻辑回归模型吗？如何可以，说明一下建立过程？
33、普通线性回归模型的缺陷是什么？你知道的其它回归模型吗？
34、你认为叶数小于50的决策树是否比大的好？为什么？
35、保险精算是否是统计学的一个分支？如果不是，为何如何？
36、给出一个不符合高斯分布与不符合对数正态分布的数据案例。给出一个分布非常混乱的数案例。
37、为什么说均方误差不是一个衡量模型的好指标？你建议用哪个指标替代？
42、你如何建议一个非参数置信区间？
44、什么是归因分析？如何识别归因与相关系数？举例。
45、如何定义与衡量一个指标的预测能力？
47、如何创建一个关键字分类？
48、什么是僵尸网络？如何进行检测？
50、什么时候自己编号代码比使用数据科学者开发好的软件包更好？
52、什么是概念验证？
53、你主要与什么样的客户共事：内部、外部、销售部门/财务部门/市场部门/it部门的人？有咨询经验吗？与供应商打过交道，包括供应商选择与测试。
54、你熟悉软件生命周期吗？及it项目的生命周期，从收入需求到项目维护？
55、什么是cron任务？
56、你是一个独身的编码人员？还是一个开发人员？或者是一个设计人员？
57、是假阳性好还是假阴性好？
58、你熟悉价格优化、价格弹性、存货管理、竞争智能吗？分别给案例。
59、zillow’s算法是如何工作的？
60、如何检验为了不好的目的还进行的虚假评论或者虚假的fb帐户？
61、你如何创建一个新的匿名数字帐户？
62、你有没有想过自己创业？是什么样的想法？
63、你认为帐号与密码输入的登录框会消失吗？它将会被什么替代？
65、哪位数据科学有你最佩服？从哪开始？
66、你是怎么开始对数据科学感兴趣的？
67、什么是效率曲线？他们的缺陷是什么，你如何克服这些缺陷？
68、什么是推荐引擎？它是如何工作的？
69、什么是精密测试？如何及什么时候模拟可以帮忙我们不使用精密测试？
70、你认为怎么才能成为一个好的数据科学家？
71、你认为数据科学家是一个艺术家还是科学家？
73、给出一些在数据科学中“最佳实践的案例”。
74、什么让一个图形使人产生误解、很难去读懂或者解释？一个有用的图形的特征？
75、你知道使用在统计或者计算科学中的“经验法则”吗？或者在商业分析中。
76、你觉得下一个20年最好的5个预测方法是？
数据分析师的计划表篇十三
但数据分析技能也是未来必不可少的工作技能之一。在数据分析行业发展成熟的国家，90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。
“大数据分析师就是一群玩数据的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。”而大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的、规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。
有媒体报道，在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。
国内某大型招聘平台给出的数据分析师平均薪酬为：9724(取自1139份样本)，且北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙为大数据分析师需求量前十的城市。
