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薪資普遍在6-8k,工作難度和強度都不大。有扎實的機器學習、數據科學基礎,熟悉自然語言處理。薪資一般在40-60k。要有一定的產品經驗、懂得業務痛點。通過數據分析和建模,提出相應的營銷科學方案。薪資一般在40-60k。
隨著你經驗的積累,慢慢就會找到分析的方向,有哪些一般分析的維度比如Top榜單和平均水平和區域分布以及同比環比和相關性分析未來趨勢預測等等。隨著經驗的增加你會有一些自己對于數據的感覺這就是我們通常說的數據思維了。
轉型數據分析的人來說,它不僅需要專業的統計知識,良好的溝通能力,超強的提煉能力,高效的展示能力甚至需要協同算法,產品運營等*落地項目。要深入了解數據分析的小伙伴,還是建議報班學習,專業性太強不建議自己學習。
女生相對來說比較細心耐心,也耐得住性子。而且女生比較容易和他人進行溝通,本身就適合做數據分析的工作。而數據分析這樣的工作,正需要類似的特質,所以說個人認為女生做數據分析還是非常合適的。如果對數學和理科感興趣就更好了。
能夠撰寫研究報告。數據分析師要將投資方案、日常的研究產品化。研發產品的研究角度、研究方法的正確性、數據準確性、時效的及時性等是分析師水平的直接體現;有能力研究經濟數據的基本面。這是數據分析師的一項最根本的工作。對于經濟局勢來說,基本面研究的對象包括所有影響供給和需求的因素。
報班學習的話這種就是比較系統,大家一起學習學習環境和氛圍也比較好還有專門的老師管理。但是培訓學習的話找培訓學學校非常重要,主要看教學方式,學習環境氛圍就業,等等。而且這種學習也是入門最快的學習效果*的。
現在的在線學習方式靈活方便。數據分析是決策前的重要環節。分析結果的好壞直接決定決策的成敗。報名學習時注意是否有豐富的大數據培訓經驗的講師。擁有比較廣泛的大數據知識和多種大數據知識結構,善于創新具有良好的靈感品質。擁有大數據,擅長大數據分析。CDA數據分析師培訓很多同事都提到過,可以考慮一下。
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