不同行业的数据分析师岗位解析

2019届，做的数据分析岗，新的一年秋招来了，来给各位想要献身于数据岗的各位一些建议。

数据分析岗位的单位大概分为三类，其中需求量最大的就是互联网公司，然后是国企以及一些中小型企业。不同的单位数据分析师的工作不同，对于分析师的能力要求也不尽相同。

国企数据分析师的日常工作主要包括：分析日报、周报以及月报；对临时性数据需求给予支持；不断优化日常工作，提升效率。很多人认为看报表意义不大，但其实数据敏感性和业务的发展建议都是从报表的分析总结中积累起来的。对于临时性数据需求，分析师要针对业务单点问题，追根溯源，建立分析框架，由点及面解决问题。对于日常工作的优化则需要基于分析师对业务和工作的理解来进行。

在互联网企业，分析师日常工作包括：排查异常数据以及对项目进行专题分析。在异常排查方面，主要是先判断数据是否是真的异常，确定是异常数据之后，从统计口径、活动影响等方面排查原因，然后解决数据异常问题。专题分析主要是基于一个具体项目，给出数据结果支持，比如流量分析，主要是对用户的来源渠道、用户漏斗、功能模块的价值以及流量的波动做出分析；路径分析，主要是基于用户的所有行为，去挖掘重要的用户路径；竞品分析，通过对竞品的产品功能体验和运营玩法体验分析，来不断优化迭代自身的产品和功能等等。

中小企业的数据分析工作非常杂，包括：研发埋点，给出字段格式、字段名、字段取值等等；口径和指标体系梳理；报表统计，对报表进行增删、修改；专题分析；平台研发，即数仓开发或参与底层数据清洗。

以上就是三个方向的企业的数据分析师岗位的工作内容，有问题可以在评论说，看到我会回答