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数据分析方法 数据分析方法有哪些 数据分析

常用的数据分析方法有哪些?数据分析师一般一个月多少钱

admin admin 发表于2022-07-12 00:03:52 浏览102 评论0

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常用的数据分析方法有哪些


①对比分析法

通过指标的对比来反映事物数量上的变化,属于统计分析中常用的方法。利用对比分析法可以对数据规模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判断和评价。常见的对比有横向对比和纵向对比。


②分组分析法


分组分析法是指根据数据的性质、特征,按照一定的指标,将数据总体划分为不同的部分,分析其内部结构和相互关系,从而了解事物的发展规律。根据指标的性质,分组分析法分为属性指标分组和数量指标分组。所谓属性指标代表的是事物的性质、特征等,如姓名、性别、文化程度等,这些指标无法进行运算;而数据指标代表的数据能够进行运算,如人的年龄、工资收入等。分组分析法一般都和对比分析法结合使用。-数据分析方法


③预测分析法


预测分析法主要基于当前的数据,对未来的数据变化趋势进行判断和预测。预测分析一般分为两种:一种是基于时间序列的预测,例如,依据以往的销售业绩,预测未来3个月的销售额;另一种是回归类预测,即根据指标之间相互影响的因果关系进行预测,例如,根据用户网页浏览行为,预测用户可能购买的商品。-数据分析


④漏斗分析法


漏斗分析法也叫流程分析法,它的主要目的是专注于某个事件在重要环节上的转化率,在互联网行业的应用较普遍。比如,对于信用卡申请的流程,用户从浏览卡片信息,到填写信用卡资料、提交申请、银行审核与批卡,最后用户激活并使用信用卡,中间有很多重要的环节,每个环节的用户量都是越来越少的,从而形成一个漏斗。使用漏斗分析法,能使业务方关注各个环节的转化率,并加以监控和管理,当某个环节的转换率发生异常时,可以有针对性地优化流程,采取适当的措施来提升业务指标。-数据分析方法


⑤AB测试分析法


AB 测试分析法其实是一种对比分析法,但它侧重于对比A、B两组结构相似的样本,并基于样本指标值来分析各自的差异。例如,对于某个App的同一功能,设计了不同的样式风格和页面布局,将两种风格的页面随机分配给使用者,最后根据用户在该页面的浏览转化率来评估不同样式的优劣,了解用户的喜好,从而进一步优化产品。-数据分析


数据分析师一般一个月多少钱


一般来说,数据分析师的薪资在8k-30k区间内,可以看出,这是一个较大的区间范围。尤其是15k-17.5k这个区间出现了突低的情况。

这是由于在15k-17.5k这个区间前后的区间在10k-20k这样范围较广的区间,这个区间的平均工资就是12k左右。但是数据分析师很少有拿到30k以上的高薪,大部分都是在8k-20k范围内的。

经过调查发现,在需求较大的几个城市诸如北京、上海、深圳、杭州等地中,北京的整体薪资水平处于较高位置,其中位数大约在20k——处于全国的首位;其次为上海和杭州。

对于深圳出现的均值较高且中位数较低的情况。由此可以发 现数据分析师的薪资总体水平还是挺高的,广泛的分布在9k和20k之内。

本科学历是入行的基本条件。大专也是可以接受的,但是在能力相差不大的情况下还是会选择学历高的,硕士及以上学历对于求职者来说具有较高的竞争力。

数据分析师对于工作经验的要求就是对1到3年和3到5年的要求是比较多的,而5到10年的数据分析师是比较少的。数据分析师可以说是一个公司的财富,一般来说,数据分析师的学历和经验越高,薪资也就是在20k到30k之间。

想了解更多关于数据分析师的信息。可以到CDA数据认证中心了解了解,目前,CDA已与国内100多所高校进行了战略合作,建立了CDA数据分析师考试中心及人才培养基地;已出版30多本CDA数据分析师系列丛书,市场发行量数万册。

CDA已进行500多期线上线下数据分析及大数据培训课程,培养学员10万+人次;已在全国70+城市举办15届CDA数据分析师认证考试,报考考生数万人。
-数据分析方法

数据分析师的薪资大约有多少


你好,数据分析的市场平均薪资是在11637元,而北上广地区的平均薪资比这个数字还要高上两三千左右,如果在腾讯阿里等互联网大厂,这个薪资就更多了。

1、大数据分析师在腾讯等互联网大厂的职位

大数据分析师,是一个在互联网行业大厂中非常常见的职位,几乎所有希望放大数据价值的公司都一定会开始设立和存在的一个岗位。

在国内,像阿里巴巴、华为、百度、腾讯等等互联网公司,在研发产品的技术线中都会有这样的职位。

比如阿里系产品的淘宝,或者腾讯的视频,甚至高德地图的实时路况,都是需要大数据的支撑才能在产品上展现你想看到的消息。

数据分析师这技术性职位,有大量的工作机会集中在北上广深以及杭州等互联网行业发展较好的城市,期待往这个方向发展的同学还是要到这些城市去多多尝试。

当然,从另一个方面说,这些城市也都集中了大量的各行业人才,竞争压力也是有的。

说回职位,由于目前大数据人才数量较少,因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式,大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。

但要知道能用得上大数据分析的公司,都会是技术性很强的,通常都会是大厂。

像腾讯阿里这样的互联网大厂会按照应用领域的维度来划分不同团队,而在小公司则需要身兼数职。有的时候成功就是这样,方向和平台选择对了,只要付出足够的汗水,选择大于努力

2、数据分析的薪资

说到正题,数据分析的薪资,你可以去招聘网上看看各个企业招聘给的薪资,都很高,经验工作年限越高,薪资就越高,你懂得。

初级大数据分析师,主要工作职责为:数据监控,统计和出分析报告。主要用Excel解决这些工作,薪资在8000-10000,工作难度不大,强大也不大。

中级大数据分析师,主要职责为:数据挖掘,模型开发,优化监控,出解决方案,薪资在12000-18000。

高级大数据分析师:除了中级大数据分析师日常工作之外,还需要为运营及公司发展方向提供决策意见。 薪资在20000-30000。

据某招聘网站统计的信息显示,数据分析的市场平均薪资是在11637元,而北上广地区的平均薪资比这个数字还要高上两三千左右。

你可能会说没有什么概念,那我们拿一线城市深圳的腾讯来说,配合它的职级和薪资会更加直观。

腾讯原本为6级18等(1.1-6.3 级)的职级体系设计,后来优化为 14 级 (4-17 级)。与之相对应的是,统一置换为“专业职级+职位称谓”。

员工薪资标准是12+1+1= 14薪,但通常会拿到16-20薪,再入手部门盈利情况定的一般3个月的年终奖。腾讯定级3-2以上还会有分发股票,年包总75w不算很难的事。

最后,互联网行业作为新兴的吸金行业,技术岗占了员工60%以上,薪资也是非技术岗近2倍。技术岗并非只是写代码做码农,虽说编程是 IT行业的核心,但是除此之外,还有测试、UI、运维、产品、运营等岗位,数学差、逻辑差,不适合编程,依然可以选择其他岗位,可以根据这份资料了解有哪些适合自己的岗位。-数据分析

希望我的回答对你有所帮助!