在链家里当数据分析员

工作职责:互联网本身是数字化的、互动的，这给数据的收集、整理和研究带来了革命性的突破。以前数据分析“原子世界”的老师们花费大量的金钱(资金、资源、时间)来获取支持研究和分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性、时效性都比互联网时代差很多。与传统的数据分析老师相比，互联网时代的数据分析老师面临的不是数据缺乏，而是数据过剩。

更重要的是数据分析互联网时代的教师要不断创新，突破数据研究的方法论。就行业而言，数据分析 division的值差不多。就新闻出版行业而言，媒体经营者能否准确、详细、及时地了解受众情况和变化趋势，是媒体成败的关键。另外，对于新闻出版等内容行业来说，更为关键的是数据分析能够起到内容消费者数据分析的作用，这是支持新闻出版机构提升客户服务的关键功能。

数据分析老师，主要有两种人，一种是数据挖掘工程师，一种是业务分析师。前者技术性更强，后者专业性更强。首先我觉得你要考虑你是不是喜欢这个职业，是不是真的想从事大数据这个行业。如果你真的喜欢这个职业，那就好好学习。数据分析分为两个方向，一个是数据开发方向，偏向技术，包括开发工程师，挖掘工程师，算法工程师，仓库工程师。这些相对门槛有点高，对学历、专业、毕业学校的要求都比较高。

数据分析三年后除法次数可能会大大减少，取数据和分析指标的工作会被人工智能取代。大企业可能不会放12个分部数据分析分部。企业级将会有专门的战略/业务分析师。假设一个企业有10个事业部，10个分析师，企业层面有3个，后面可能会从13个减到35个。当你看到这个的时候，你会感到颤抖吗？数据分析老师这个职位以后会逐步优化成一个更有战略思维的人。

也就是说，数据分析老师逐渐弱化，数据分析技能越来越广泛地应用于产品、运营、营销、人力资源、销售、财务、运维等各种职能岗位。画一张图来帮助你理解(表明观点)未来的运营、产品等职位招聘。都需要数据分析技能。为什么是这个结论？首先，我们来看企业。如今，数字化转型已经成为企业的必由之路。最近又有一个词伴随着裁员的冬天在网络上流行，那就是“互联网下半场”。

成为a需要学习什么数据分析老师:数学知识对于一个初学者数据分析老师，你需要知道统计学的基本内容，公式计算，统计模型等。当你得到一个数据集时，你首先需要知道数据集的质量，并进行描述性统计，对于进阶数据分析老师，必须具备统计模型的能力，并对线性代数有一定的了解。分析工具对于分析工具来说，SQL是必须的，并且要熟悉Excel透视表和公式的使用，另外，你要学习一个统计分析工具。SAS是很好的入门，VBA是基本必需品，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中一种，其他分析工具(如Matlab)可以视情况而定。