数据分析助你找到一做就赚钱(在电商行业做数据分析师有前景吗？优势如何)

数据分析是数据处理流程的核心，因为数据中所蕴藏的价值就产生于分析的过程。从行业实践的角度看，能够对大数据进行基本分析和运用，并在业务决策中以数据分析结果为依据，主要集中在银行与保险，电信与电商等领域。

最典型的就是电商行业，对行业数据进行分析，对提高行业的整体运行效率以及增加行业利润都起到了极大的推动作用。

中国数据分析行业前景，一面网络创始人何明科指出：

1、市场巨大，许多企业（无论是互联网的新锐还是传统的企业）都在讨论这个，也有实际的需求并愿意为此付钱。

目前对数据需求最强烈的行业依次是：金融机构（从基金到银行到保险公司到P2P公司），以广告投放及电商为代表的互联网企业等；

2、未来BAT及京东、58和滴滴打车等企业，凭借其自身产生的海量数据，必然是数据领域的大玩家。

但是整个行业很大而且需求旺盛，即使没有留给创业公司出现平台级巨型企业的机会，也将留出各种各样的细分市场机会让大家可以获得自己的领地。

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作为一名大数据领域的从业者，同时也在带大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。

首先，数据分析员的主要任务就是找出数据背后的规律，让数据呈现出价值，目前数据分析员是大数据落地应用的重要角色之一。

数据分析员（数据分析工程师）在不同行业所需要具备的知识结构是不同的，这主要是由于应用场景不同所导致的。比如互联网领域对于数据分析师的要求就要高一些，一方面原因是互联网行业对于数据比较敏感，另一方面互联网行业的数据量比较大，同时数据类型也比较复杂，这些因素导致了在互联网行业从事数据分析具有较大的难度。

通常互联网行业的数据分析师需要具备三方面知识结构，其一是具备扎实的数学和统计学基础；其二是掌握数据分析的常见算法；其三是熟练掌握编程语言和数据库知识。目前数据分析的基本方式有两种，一种是统计学方式，另一种是机器学习方式，机器学习的数据分析方式对于从业者的要求要高一些。

相对于互联网行业来说，传统行业对于数据分析岗位的要求往往更多集中在数据分析工具和行业知识上，对于大部分职场人来说，掌握一些常见的数据分析工具和数据库知识，基本上能够应对大部分数据分析场景，比如Excel和各种BI工具。但是传统行业的数据分析任务往往与行业知识有紧密的联系，所以从业者要对行业知识有较为全面的认知过程。

如果想走数据分析师的路线，可以分为三个步骤来学习数据分析技术，第一步是学习基本的数据分析工具，比如Excel；第二步是学习数据库和编程语言，比如Python、R都是不错的选择；第三步是学习数据分析算法，比如决策树、朴素贝叶斯等。

最后，数据分析师要想提升自身的数据分析能力，一定要注重实践经验的积累，尤其是行业经验的积累。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

企业用产品、服务满足客户的需求，信息化的技术助力效率提升以及相关数据打通。

对于健身行业而言，一般过完年的三月属于爆发期，三到四月份之间有现金流进而支持下半年的运转，比如房屋租金等；但今年由于疫情影响，将近4个月的“颗粒无收”，没有这部分现金流，导致资金链完全断裂。

门庭冷落的健身行业要生存下去就必须负重前行，规模越大所付出的成本就越高。

各地所遭受的疫情程度不同，低风险地区3月中下旬已陆续开店了，但人流明显受到影响，很多健身房倒闭的，也有创新的，例如和支付宝合作，推出蚂蚁信用代扣合作，可以分期支付会员费，其次年卡可以按日扣费，即便健身门店关闭，支付宝终结服务也不会影响个人。

这些都是疫情带来好的现象，当运动健身平台乐刻6月公布了，在武汉与北京的部分门店尚未恢复营业的情况下，平台5月的销售额突破1.01亿，同比增长11%，服务人次已恢复至去年同期水平的信息时，不由得关注了这家由前阿里老员工创立，以线上直播为基础，把数据分析用到了极致，专注细分市场，注册为网络技术公司，进行了数轮融资，包括腾讯、治平资本和高瓴资本的新兴健身平台。

谢邀！

数据分析师是大企业里不可替代的职位，高薪职位，发展前景如下：

1，人才缺口大IT时代逐渐被DT时代取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺。

2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术，不需要很强的理工科背景，反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔。

3、薪资待遇高1~2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱。

4、行业适应性强几乎所有的行业都会应用到数据，数据分析师不仅仅可以在互联IT行业就业，也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务。

5、职业寿命长数据分析职业一旦掌握，可以在职场上收益长久，掌握这门新兴技术都会大有用武之地，受其他外部业务影响相对较小，职位相对稳定。

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前华为员工，十年数据分析师，看了几篇回答实在想进来怒答一波

先说一句，千万不要看了几篇机器人写的文章就给自己定下职业规划，觉得这个行业好像一片光明、人人都能挣钱似的，其实吃人血馒头的自媒体大有人在；其次你要自己去调研，去找数据，找身边的例子，找企业了解，这才是对你自己的未来负责

话可能激进了些，但是我这几年几乎每天都会有人来问我想要转行数据分析，有工作20年的，有初中刚毕业的，你不知道他们受荼毒有多深......

好了不扯了，我再说数据分析行业。你知道自媒体运营吗？数据分析的情况跟这个差不多，尤其是偏业务的，也都是火了没几年，门槛又不高，不少人趋之若鹜，挤破头也要挤进这个行业，直到现在，整个数据分析行业（只说国内）表面上供小于求，实则水分特别高。

水分是什么？

一是企业，表面上看好像什么企业都想要数据分析，你要明白，你们趋之若鹜的同时国内企业也在盲目随众，现在哪个企业不搞数据化改革、不搞数分平台建设？其实你要问企业真的很需要吗？并不是。很多企业就是招了一堆人天天做报表，当取数机器。如果你想做的是业务分析师，情况就更惨一些了，在大多数中小型企业和部分传统企业中，业务分析经常是被老板说没价值的，时间久了你自己都会怀疑自己的工作是否有价值。

二是求职者，主要是这个行业门槛太低了，换句说话，门槛不明显。可能很多人觉得学个r语言、学个python、学个BI就行了，其实用excel做统计都算是数据分析，所以数分的人多而不精。别看行业里人这么多，真正达到分析师高度的人很少很少，大厂企业争得抢的是这样的人。

说了这么多，冷水也泼完了——其实也是为了让你能保持清醒——我再接着说点职业发展的：

如果你想做运营类，数据分析都有前提目标，分析一场营销活动的转化效果、分析用户下载激活注册的转化率、分析某个广告渠道的下载量、每激活成本、用户留存情况等等，这些一般是不设专岗，往往ceo、coo、产品、运营同学把这部分工作各自承担了。当然，如果公司组织结构很大，不排除单独设立，这时候需要你具备熟练操作数据分析工具、如mySQL、spss、python，甚至是报表呈现。

另外一个就是就是研发型数据分析师，一般就是据业务需求做数据埋点、监测，数据处理、报表呈现。高深一点的就是大数据分析、BI工程师、机器学习、个性化推荐了。

其实造成数据分析师地位不高的主要原因，就是不认同和价值缺失。我们总说数据驱动业务，可平时看到的，却总是业务部门追着数据部门屁股要数据，而且数据分析的价值其实很难表现出来，领导不认同，同事不认同，甚至连自己都不认同，甚至会怀疑自己所做的事情是不是真的有价值，这种情况在企业中非常常见，做数据分析的人基本都会转做管理和运营。

其实数据分析做到一定程度会觉得有瓶颈，技术已经做到头了，但是就数据分析来说，技术真的不是最重要的(虽然要说做到头还是比较难的，数据的坑纵深很大)，业务要更重要，再牛逼的技术，对业务没有赋能，被砍掉完全有可能，因为企业要靠业务来养，投入是要看回报的，不管是短期还是长期的。

首先要确定自己有的“大数据”是什么数据，大到怎样的量级，其中包含的数据元素有多少；

其次找到自己拥有的数据本身的商业属性，找到需要这些数据的用户，并确定他们对这些数据需要是否刚性，以及调研可以为使用这些数据的用户带来哪些价值或者改善；

最后就是设计一套运营模式，让这些数据变现。包括可以一次性的出售，这基本上不会有太多价值；更好的方式是数据动态更新，提供各种数据之间关联分析和目标组合，分别按照不同用户需要持续提供，也就可以长期的赚钱了。

市场上多数大数据本身并非真正的大数据，只是一部分数据资料而已！

在当前的大数据时代，数据分析有非常重要的作用，是数据价值化的重要方式。数据分析简单的说就是从一堆杂乱无章的数据中，找到其背后的规律，从而服务于各种社会活动（商业决策、交通规划、诊疗方案、教育方案等等）。随着大数据的逐渐落地，数据分析将在未来的产业互联网阶段发挥出越来越重要的作用。

从产业互联网的角度来看，数据分析将起到以下几个方面的作用：

第一：数据分析能够体现出企业的健康状况。一份完整的数据分析报告能够比较全面的体现出企业的生产经营状况，通过数据分析能够直观的反映出企业的问题出在哪里，是企业健康与否的重要参考。

第二：数据分析为制定企业策略提供依据。数据分析将广泛应用于产品的设计、研发、生产、销售和服务环节，数据分析能够为产品设计提供依据，可以对设计元素进行市场分析，从而对产品未来的市场热度做出一定的预测。目前，数据分析已经广泛应用在销售领域，是企业制定销售策略、推广策略不可缺少的环节。

第三：数据分析辅助企业管理。数据分析对于企业管理的重要性越来越高，在提倡精细化管理、网络化管理、智能化管理的今天，数据分析是企业管理的重要手段之一。通过数据分析能够对不同岗位进行多维度分析，同时可以对每名工作人员生成一个完整的工作状态描述，这些对于企业管理都具有重要的意义。

数据分析的运用还能明显降低岗位的工作难度，所以对于现代职场人来说，掌握一定的数据分析技能是比较重要的。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

京东的数据分析干的活是非常多的，首先，大家分析一下，京东的这个购买量以及每天的活跃数，这两个数据是非常关键的，对京东以后的营销啊，东西在买卖啊，都是非常有帮助的，所以说是很有用的一个行为了，如果你要利用这个京东的数据的分析，你的购物还是非常好的

问的很好。说到数据，这个肯定是有的。但你需要去花钱获得。就像淘宝的生意参谋一样。

精准数据，实时数据，都是非免费的。

你先花钱获得数据。然后开始数据分析。找出适合自己的品类。

这需要结合你的资源，你的优势，还有当前的主流热词。

作为没干过电商的人，还是找个老师学学吧。

抖音也是电商，你会玩淘宝卖家，就会玩这个。