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数据分析师有哪些级别,数据分析师的级别划分:


① 数据跟踪员:机械拷贝看到的数据,处理数据较少


虽然这个工作的人还不能称作数据分析师,但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师,这样的人,只能通过企业应用的数据系统看到有限的数据,并且很少去处理数据,甚至不理解数据的由来和含义,只是机械地把自己看到的数据拷贝出来,转发给相应的人。这类人发出来的数据,是否有意义,怎么解读,他自己并不清楚。


② 数据查询员 /处理员:数据处理没问题,但缺乏数据解读能力


这些人可以称为分析师了,他们已经对数据有一定的理解了,对于大部分数据,他们也知道数据的定义,并且可以通过监控系统或者原始的数据,处理得到所需数据。他们精通统计学方法,对统计学的工具用起来也得心应手,能够胜任因子分析和聚类等问题,在各类检验的操作上可称炉火纯青。他们的不足在于:如果不告诉他们命题,那么他们就不知道该应用什么样的方法去得到结论。虽然对于数据的处理没问题,却没有很好的数据解读能力,只能在统计学的角度上解释数据。


③ 数据分析师:解读数据,定位问题?出答案


数据分析师这群人,对于数据的处理已经不是问题,他们的重点则转化到如何去解读数据。同样的数据,在不同人的眼中有不一致的内容。好的数据分析师,是能通过数据找到问题,准确地定位问题,同时准确地找到问题产生的原因,为下一步的改进找到机会点的人。往往科班出身的人,欠缺的不是在处理数据上,而是在解读数据上。至于将数据和产品结合到一起,则是其更缺少的能力了。


④ 数据应用师:将数据还原到产品中,为产品所用


“数据应用”这个词很少被?到。但是应用数据被?及的次数很多。分析大量数据之后,除了能找到问题以外,还有很多数据可以还原到产品中,为产品所用。典型的是在电子商务的网站中,用户的购买数据,查看数据和操作的记录,往往是为其推荐新商品的好起点,而数据应用师就是要通过自己的分析,给相应的产品人员一个应该推荐什么产品,购买的可能性会最大的一个结论。国内能做到这个级别的数据人员目前人数尚少,而真正意义上的能数据应用师,可以用数据让一个产品变得更加地简单高效。


⑤ 数据规划师:走在产品前面,让数据有新的价值方向


数据规划师在业务水平上不一定比数据应用师高很多,但却是另外一个让数据有价值的方向。因为在实际的应用中,数据往往是有其生命周期的,用来分析和应用的数据也是,这一点在互联网公司表现得尤为明显。一个 APP 版本的更新,可能导致之前的所有数据都在一定程度上失效。数据规划师能够在一个产品设计之前就已经分析到这个产品应该记录什么样的数据,这些数据能跟踪什么问题,哪些记录到的数据可以应用到 APP 中去,以及这些应用可以对产品产生什么样的价值。
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