中國聯通數據分析崗怎麼樣

1. 大數據分析師工資收入多少

你好，數據分析的市場平均薪資是在11637元，而北上廣地區的平均薪資比這個數字還要高上兩三千左右，如果在騰訊阿里等互聯網大廠，這個薪資就更多了。

1、大數據分析師在騰訊等互聯網大廠的職位

大數據分析師，是一個在互聯網行業大廠中非常常見的職位，幾乎所有希望放大數據價值的公司都一定會開始設立和存在的一個崗位。

在國內，像阿里巴巴、華為、網路、騰訊等等互聯網公司，在研發產品的技術線中都會有這樣的職位。

最後，互聯網行業作為新興的吸金行業，技術崗佔了員工60%以上，薪資也是非技術崗近2倍。技術崗並非只是寫代碼做碼農，雖說編程是 IT行業的核心，但是除此之外，還有測試、UI、運維、產品、運營等崗位，數學差、邏輯差，不適合編程，依然可以選擇其他崗位，可以根據這份資料了解有哪些適合自己的崗位。

希望我的回答對你有所幫助！

2. 數據分析師以後前景怎麼樣

數據分析師的前景是非常好的。人才需求旺盛，就業機會多，且不會被輕易替代。
數據分析師負責數據挖掘工作，運用Hive、Hbase等技術，專門對從事行業數據搜集、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。
無論是國內還是國外，數據分析師的人才需求都很大。
麥肯錫預測，2018年，美國的大數據工程師的缺口是20萬人；國內的人才缺口的話，說幾百萬上千萬的都有。
北京數據分析師平均工資： 2017年，10630/月，取自 15526 份樣本，較 2016 年，增長 9.4%。
北京數據挖掘平均工資： 2017年，21740/月，取自 3449 份樣本，較 2016 年，增長 20.3%。

3. 數據分析工作怎麼樣就業方向有哪些

【導讀】IT行業對於大數據人才的需求量比較大，一方面崗位級別比較高，另一方面薪資待遇也比較可觀，而且薪資待遇正呈現出逐年上升的發展趨勢。那麼，數據分析工作怎麼樣?就業方向有哪些呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!

一、偏向產品和運營，更加註重業務

比如數據分析/數據運營/商業分析，主要工作包括日常業務的異常監控、客戶和市場研究、參與產品開發、建立數據模型提升運營效率等。這類崗位的職位描述一般是：

負責和支撐各部門相關的報表;建立和優化指標體系;監控數據的波動和異常，找出問題;優化和驅動業務，推動數據化運營;找出可增長的市場或產品優化空間;輸出專題分析報告。

需要掌握Excel+SQL/hive，了解描述統計學，知道常見的可視化表達，了解一些Python編程，足夠完成大部分任務。

二、更注重數據挖掘技術，門檻較高

比如數據挖掘工程師/演算法專家，數據挖掘工程師，往後發展，稱為演算法專家。要求更高的統計學能力、數理能力以及編程技巧，需要扎實的演算法能力和代碼能力。

除了掌握演算法，必須精通SQL/Hive，需要編程能力，Python、R、Scala/Java至少掌握一種，往往也要求Hadoop/Spark的工程實踐經驗。因為要求高，所以平均薪資高於數據分析師。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「數據分析工作怎麼樣?就業方向有哪些?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

4. 數據分析師發展前景如何

1、數據分析師通常分兩類，技術型分析師和業務型分析師，分工不同，但各有優勢。
技術型分析師是在專門的挖掘團隊裡面從事數據挖掘和分析工作的。如果你能在這類專業團隊學習成長，那是幸運的，但進入這類團隊的門檻較高，需要扎實的數據挖掘知識、挖掘工具應用經驗和編程能力。該類分析師更偏向技術線條，未來的職業通道可能走專家的技術路線。技術型分析師的角色包括數據工程師、挖掘工程師、數據科學家、建模工程師、數據架構師、ETL工程師等，這些稱謂都或多或少代表了其工作性質。
業務型分析師是下沉到各業務團隊或者運營部門的數據分析師，成為業務團隊的一員。他們工作是支撐業務運營，包括日常業務的異常監控、客戶和市場研究、參與產品開發、建立數據模型提升運營效率等。該類型分析師偏向產品和運營，可以轉向做運營和產品。
2、數據分析師的理想行業在互聯網，但條條大道通羅馬，走合適你的路線。
從行業的角度來看：
1）互聯網行業是數據分析應用最廣的行業，因為互聯網數據數量龐大、收集分析和應用都更普遍。其中電商企業，更是目前最火的，而且企業也更重視數據分析的價值，是數據分析師理想的成長平台。
2）其次是咨詢公司，他們需要數據分析人才，而且相對來說，數據分析師在咨詢公司成長的速度更快，專業也會更全面。
3）再次是金融行業，比如銀行和證券等行業，該行業對數據分析的依賴需求，越來越大。
4）最後是電信行業（中國移動、聯通和電信），它們擁有海量的數據，在嚴峻的競爭下，也越來越重視數據分析，但進入這些公司的門檻比較高。

5. 數據分析師就業前景如何

數據分析通常有兩種出路：對演算法做深入的研究然後去做數據挖掘、對業務有比較深刻的理解然後轉去做業務。除此之外，無其他出路。

而說實話，我不看好數據分析本身這個崗位。為什麼不看好?首先我們對數據分析的工作做個拆解。大部分的數據分析有50%的時間在取數，還有40%的時間在跟產品經理溝通：做AB實驗以及做做效果回歸，最後還有10%的時間在做探索性分析。現在在擔任數據分析崗的，可以跳出來說一說是不是。

可是上面這些工作其實大多是可以替代的，機械性的工作。看寫SQL取數這個活就是個臟活、累活，會的人都能取，雇一個幹了五年的數據分析跟一個剛畢業的數據分析寫SQL基本沒啥區別。無非就是開始可能沒法做到100%准確性。

做AB實驗以及效果回歸這件事情，現在自助式的平台越來越多了，等以後的這種自助式的AB平台越來越成熟的時候，根本不需要數據分析師來干這件事情。產品經理想做實驗，傻瓜式的操作操作，實驗之後，想看數據，仍然是傻瓜式的操作。期間不需要任何分析師參與。

探索性分析這個活本來才應該是數據分析幹得活，但是我知道在目前大部分的企業數據分析卻沒在干這個活。探索性的分析一般都要求過硬的技術能力，或者非常熟悉業務，兩者有其一才能發揮出探索性項目的價值。

最後，技術過硬的後來基本是去做演算法的數據挖掘去了，因為他們發現在數據分析這個崗位因為不斷的取數需求磨滅人的意志。而且這些人過的會不錯，因為以前單純做數據挖掘的人，他們大多脫離業務。但是數據分析轉過去的對業務就更敏感。

業務過硬的就去做業務的產品經理了，因為本來業務能力就很強，數據意識也很強，卻需要跟著業務不強、數據不強的人後面聽他瞎指揮，誰能受得了。而且本身數據和業務的結合才能帶來更大的價值。所以數據分析轉過來的業務人一般也比正常的產品經理好一些。

6. 數據分析師的就業前景如何

數據分析師是一個發展前景非常好的工作，時代的發展決定了在未來，數據分析師將成為必不可少的一個工作崗位，如果大家能夠有幸進入到這個行業，那麼就好好珍惜，而對於那些還沒考慮未來就業方向的朋友來說，數據分析師絕對是一個不錯的選擇。

數據分析師在進階的道路上有多種選擇，可以成為數據技能超強的產品經理，也可以成為數據指導業務的運營VP，更可以進入到管理或者戰略層，而這些，都是在工作的過程中，開闊視野所帶給人們的。

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。

7. 2018中國聯通招聘正式工：報考條件有哪些

報考條件：

一、本科及以上學歷，計算機、軟體相關專業。

二、對本職工作充滿激情，責任心強，善於學習和溝通，細心，做事有條理，有團隊精神和抗壓能力。

三、系統內1年以上相關工作經驗，參與過集團大ERP系統建設、推廣或運營工作。

四、了解聯通大ERP系統的管理理念,熟悉在公司實際業務處理過程中系統的優缺點。能夠從業務和技術角度發現問題並提出解決建議。

五、具有良好的組織協調能力,社會交往能力,具有銷售人員的親和力和人格魅力；具有團隊合作精神，良好的語言表達，文字表達及溝通能力。

六、有良好的溝通能力；具有較強的文字編寫能力。

(7)中國聯通數據分析崗怎麼樣擴展閱讀：

一、大數據開發與運營崗

1、負責數據平台的研發建設，負責基於Hadoop/Spark/Hbase/Kafka等平台的批量處理和實時計算開發，參與大數據平台相關技術方案制定

2、運用數據挖掘/機器學習等技能進行大數據分析，支撐數據化運營和服務

3、負責大數據平台相關支撐組件開發，持續提升軟體過程管理能力

4、參與大數據平台的運行維護及運行狀況分析，並進行優化調整

5、完成領導交辦的其它任務

二、 系統運營維護崗

1、負責M域系統發布、故障響應、系統優化等維護工作；

2、負責M域系統用戶支撐響應、業務優化及業務運營管理工作；

3、負責系統容量監控，匯總提出基礎設施擴容需求；

4、負責M域系統運營監控能力的構建、整體運營以及運維開發工作；

5、領導交辦的其他工作。

8. 數據分析師的前途何在

數據分析是干什麼的？

在企業里收集數據、計算數據、提供數據給其他部門使用的。

數據分析有什麼用?

從工作流程的角度看，至少有5類分析經常做：

• 工作開始前策劃型分析：要分析一下哪些事情值得的做

• 工作開始前預測型分析：預測一下目前走勢，預計效果

• 工作中的監控型分析：監控指標走勢，發現問題

• 工作中的原因型分析：分析問題原因，找到對策

• 工作後的復盤型分析：積累經驗，總結教訓

9. 數據分析的發展前景怎麼樣

數據分析的發展前景挺不錯的。因為每個企業都需要數據分析師，特別是集中在保險、銀行、電子商務企業、零售業等行業，而且數據分析師也可以跨行發展，只要肯學習以及有潛力的話，發展方向也是有不同的。

數據分析師是針對數據指標的分析以及解讀，簡單來說就是診斷企業現階段的業務發展情況，是不是符合預期的目標，達到的成效。數據分析師的崗位要求有以下三個方面：

1、了解相關的業務。也就是對企業的業務以及數據分析業務的了解，只有宏觀方面的概念形成了，數據分析工作才能更加的得心應手。

2、掌握相關的數據分析工具。數據分析過程中要使用到的數據分析工具很多，掌握一到二種的數據分析工具，也是數據分析師的必備技能之一。

3、良好的溝通技能。因為數據分析師的工作不是說一個人就可以獨立完成的，每個公司的需求不同，要求也不盡相同，數據分析師需要和各個部門、各個層面的員工做好溝通。

關於更多數據分析發展前景的相關問題，建議到CDA數據分析認證中心了解一下。CDA是大數據和人工智慧時代面向國際范圍全行業的數據分析專業人才職業簡稱，具體指在互聯網、金融、咨詢、電信、零售、醫療、旅遊等行業專門從事數據的採集、清洗、處理、分析並能製作業務報告、提供決策的新型數據人才。

10. 數據分析工作怎麼樣

萬物皆數據，在數據面前既無國界，更沒有行業界限。數據分析類崗位，實際上是所有技術類崗位最不受到行業r領域限制的崗位之一。除了傳統的IT行業以外，還有非常多的傳統行業和其他領域，同樣需要數據+賦能，職業領域會越走越寬。

數據分析作為新興技術領域，不同於其他技術崗位的人才培養日漸成熟，還有很大的人才缺口。一方面，重視數據分析的企業越來越多，招聘需求不斷釋放;另一方面，數據分析人才的供應量又遠遠不足。

因此 ，在招聘初級數據分析崗位時，企業往往對"專業限制"、"經驗年限"等要求都限制較少，對於職場新人和轉行小白來說，這無疑是最大的入門利好，給了我們成為數據分析師的機會和可能。