数据分析师岗位职责：负责客户运营、产品营销、渠道管理和风险管理等业务领域策略分析人员，从事业务策略分析及优化等工作。通过梳理业务流程，结合用户画像，使用统计分析工具开展根因分析，诊断业务运营中存在的问，制定应对策略。通过统计分析模型，洞察客户需求，完善产品设计，同时不断改进模型，帮助企业更好地进行信息决策。
如何快速成为优秀数据分析师？
从“普通”数据分析师想通往“优秀”数据分析师是一个漫长的过程，但都需要经历这几个阶段。
第 一阶段：数据支撑
数据分析怕啥？没思路？没模型？没图表？都不是！
数据分析怕：没数据！无论是做啥分析，搞数据，始终是位的工作。尽可能多地搞数据，是位要求，不然一切免谈。
只不过，同数仓开发不同，数据分析关注的数据，是面向业务主题的。数据服务的产品、运营、销售、营销、售后部门，到底有什么数据，需要什么数据，是数据分析师必须梳理清楚的。
第二阶段：制定基线
有了阶段，至少能看懂数据了，知道每个数据是用在哪个部门，哪项工作。下一步关键的是……？
有的同学可能不假思索地说：建模！还没到这一步哈。下一步关键的是：定基线。知道自己看的数据，常规形态是啥样的。知道什么算正常，什么算不正常。
这一步非常重要！因为数据本身没有含义，数据+标准才有含义。而并非所有指标，业务方都会给出标准的。很可能，只有销售数据才有具体到每天的考核标准，其他数据得凭经验、凭常识、凭分析定出基线。
第三阶段：拆解因素
跨过第二阶段后，数据分析师已经对业务常见走势有充足的了解。
有能力做判断，就能识别出异常状态。并非所有的异常都不可控，有相当多的异常是可观测因素导致的，比如宏观环境，比如营销动作、推广计划。
所以这一阶段，叫“拆解因素”，即把这些影响业务的因素，拆解到可以量化的，能用一个或几个数据指标表现，并能与内部数据结合分析的程度。拆因素可能有若干数据形态，
数据分析师常见的种类都有哪些？
这个职位的人员只能通过系统看到数据，但是缺乏处理数据的能力，一方面是受到技术的限制以及系统的权限的限制，他们只是机械的进行数据的复印，没有进一步的进行数据的处理。
就是在数据分析的阶段之前，进行数据的初步处理，数据处理员已经具备了处理数据的基本技能，起码对于计算机的处理流程以及一些统计方法、统计工具还是比较在行的，一些基本的分析方法也是没有问题的，但是这部分人员缺少的是对数据的解读能力，只是机械的进行数据的处理。
通过对已经处理好的数据进行解读，通过解读发现数据中隐藏的问题，定位这些问题，找到问题的原因，解决数据是一项能力，不是说专业出身的学生就会具备数据解读的能力，数据解决不仅仅只是看着数据，还要产品以及企业各种情况相互结合，是一个需要经验积累的职位。
数据分析的结果是为了更好的应用，数据应用师主要的是在产品上的应用，将通过数据分析找到的问题重新应用到产品中，通过数据应用师的分析，针对什么样的客户推荐什么样的产品，对于客户的购买可能性会大大加大，数据应用师在国内现阶段还是比较少的，随着电子商务行业的不断发展，怎么让数据应用到产品上也是一个可以让盈利更高效的行为。
这个是一个比较新的概念，在行业水平上应该已经是比较高水平的，对于数据的周期进行记录、跟踪，将这些有用的数据信息应用到新的数据去，或者产品中去，对产品产生新的价值，数据规划师对于数据的分析技术以及对数据的认识都会有比较高的要求。
SPSS的核心功能
数据编辑功能
可以通过SPSS的数据编辑功能，对数据进行增删改等处理，还可以根据需要对数据进行拆分、加权、排序、聚合等处理。
可视化功能
SPSS有很强大的绘图功能，可以根据模型自动输出描述性分析的统计图，反映不同变量间的内在关系；同时还可以由用户自定义统计图的基本属性，使数据分析报告更加美观。其中，基本图包括条形图、扇形图、饼图、柱状图、箱线图、直方图、P-P图、Q-Q图等。而它的交互图更加美观，包括条形交互图、带状交互图、箱形交互图、散点交互图等不同风格的2D及3D图。
表格编辑功能
用户可以使用SPSS绘制不同风格的表格，同时表格可以在查看器中编辑，也可以在专门的编辑窗口编辑。
联接其他软件
SPSS可以打开多种类型的数据文件， 其中包括Excel、Access、DaBase、文本编辑器、Lotus 1-2-3等等，同时用户还可以将图片保存为不同的图片格式。
统计功能
CDA数据分析师认为SPSS统计功能是进行数据分析要重点掌握的模块，通过此功能可以完成绝大部分数理统计模型分析，其中包括：回归分析、列联表分析、聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、时间序列分析、判别分析等。
数据分析师薪酬和工作前景
根据Glassdoor的数据分析师的数据，2021年6月的平均基本工资为68，577美元。这可以因您的资历、您在美国的所在地以及其他因素而异。
数据分析师需求量很大。世界经济论坛将其列为美国就业增长的第二大。劳工统计局还报告说，相关职业的增长率极高[1]。
从2019年至2029年，运营研究分析师职位预计将增长28，市场研究分析师职位将增长18，数学家和统计学家职位将增长33。这比4的总就业增长率要高得多。立即预约课程
