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雷达卡
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马云在2018年云栖大会上提到：“按需制造的核心是数据，数据是制造业必不可少的生产资料，以前制造业发展好不好是看电力指数，未来我们看数据”。
有前瞻眼光的企业家早已把数据看作重要的资产，抢占未来市场的利器。如何挖掘数据这座“大金矿”已经成为很多企业的重要任务，而其中充当这座“大金矿”矿工的首要职业就是——数据分析师。
那么，数据分析在一个企业中起到哪些关键性作用呢？我们可以通过分析招聘网站中数据分析岗位的“岗位职责”信息来得到一些我们想要的答案。
CDA数据分析研究院于2018年9月爬取某知名招聘网站中以“数据分析”为关键字的招聘信息。经过数据清洗之后，我们对剩下的5298条招聘信息进行分析。
我们发现，数据分析在不同的企业所起到的作用大小会有所不同：
从上图可见，当前数据分析主要在互联网/电子商务、计算机软件、IT服务这三个行业起作用，这些行业对数据分析的招聘需求占了就业市场的60%以上。接下来我们也会对这些行业进行重点分析。
我们对所有行业的“岗位职责”信息生成词云图：
通过对高频词汇的分析，CDA数据分析师总结出数据分析在企业中所起作用的主要几个方面：
1、市场营销方面：
（1）精准寻找目标用户
利用数据挖掘技术，发现用户特征，构建用户画像，预测用户行为，对用户进行合理分群，用户偏好预测、用户个性化推荐等。
（2）用户行为研究
用户行为分析研究，针对用户的多维度属性、标签和行为数据，用户流失预警、用户生命周期分析、用户影响力分析、用户价值分析等相关用户行为研究。
（3）行业竞争品和行情监控
监测并分析行业竞品情况，收集并解读相关用户和市场研究报告，为公司产品规划提供支持。
2、运营管理方面：
（1）提供最新运营情况
对日报、周报、月报等日常报告和数据的制作与维护，即使反馈最新的运营情况。
（2）为运营管理提供决策支持
基于公司业务的运营情况展开深入分析，提出运营业务发展策略建议。
（3）监控运营活动效能
监控、分析运营活动，评估运营活动效能，提出营销活动优化和成本控制解决方案，并主导或协助落实。
（4）团队绩效考核
针对运营团队整体KPI考核及情况制定对应绩效考核方案并跟踪绩效考核实施。
如果我们对互联网/电子商务的数据分析岗位职责描述作词云分析（上图），会发现互联网/电子商务行业对数据分析在市场营销和运营方面的作用尤为重视。
3、产品研发方面
（1）产品优化支持
对相关业务线产品进行用户分析，营收分析，行为分析、活动效果评估等，产出相应报告，为产品优化和业务运营提供支持。
（2）新产品研发支持
根据已有数据为新产品的开发提供决策依据和方向，实现业务所需的数据分析、数据产品设计。
4、大数据平台支持方面
对于数据量容易达到海量级别的行业，比如金融行业（基金、证券、期货、投资），或者是提供数据服务的IT企业，往往会有大数据平台搭建和维护等需求。
我们通过下面两个行业的词云图可以看出，词云里面有大量大数据平台和工具的高频词汇，比如Hadoop、Spark、Hbase、Hive等。
我们可以从中归纳出数据分析在这方面工作所起到的作用：
（1）对公司Hadoop/Hive/Spark等大数据基础设施的研发与运维，提升运行效率、稳定性和可用性；
（2）大数据项目的数据挖掘和建模，并对实现BI分析、数据产品开发、算法开发提供系统性支持；
除了上面提及的作用，数据分析在不同的行业也会起到其他不同的作用。比如在教育行业可能还会需要数据分析师发表学术论文或专利，或者科研成果转换等。物流企业会需要数据分析师对仓储效率、成本、库存等方面分析挖掘。互联网金融企业会对反欺诈信用风控系统、策略、模型开发有更多的需求。
总的来讲，有数据产生的行业就需要数据分析岗位，以数据驱动的产品和经营活动更需要数据分析师。数据分析师在不同行业、不同职能部门，其所起到的作用也会有所不同。但是在DT时代，能更好发挥数据分析作用的企业必定能抢占到发展先机。
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