电商工作有哪些职位(数据分析方向的6大岗位,怎么选?)

今天小编就来带大家迈入深不可测(bushi)的数据分析之门。

电商工作有哪些职位(数据分析方向的6大岗位,怎么选?)

01数据分析岗在企业里做什么?

身在数据分析岗,每天最基本的工作不是数据分析,而是提取数据。

比如在互联网公司最常见的场景是,产品经理对着数据分析喊:

  • “这周发版本了,快点帮我提取一下这个新功能的点击率和留存率。”
  • “昨天有一场运营活动,帮我看一下这个banner图的点击率和下载转化率。”
  • “要发月报了,快帮我导一下这个月的活跃用户数,下载人数,付费转化率”
  • ……

身在数据分析岗的你,遇到的分析需求,举例子来说,从易到难,分别有以下段位:

段位1:给业务部门统计 ,每日/周/月,用户 PV(即页面浏览量),UV(即独立访客,相当于带身份证参观展览会的访问人数),新增用户,订购用户数,订单数,销售额,累计用户,累计订单,累计销售额,环比。用什么工具自己选择!

段位2:以上原始数据用SQL自己去提取,以上分析变成自动化。每日/周/月 自动运行,节省人工。最近订单量,销售额有所下降,请分析出原因?

段位3:从数据中分析出相同产品,不同参数对销售的影响,并找出需要优化的参数?用什么方法和工具自己选!

段位4:根据订单,销售以及不同的产品数据,预测下个月的销量,指导库存部门进行合理备货,减少库存积压!

02哪类企业专门设置数据分析岗位?

每个企业都有数据需求,但不是每个企业都招聘数据分析师。

<100人

n 即使互联网公司,100人以内的公司也不会专门设置数据分析师,除非是专门做大数据的公司。那么数据需求一般有产品经理,运营人员,或开发人员兼着做数据相关工作。

>100人

100人以上的公司,随着数据需求增加,会专门设置数据部门。数据部门是一个支持部门,完成什么工作呢?首先是对公司其他部门的数据需求响应,也就是数据储存,提取,统计,报告。更强一点,就是数据分析,预测,数据驱动。

03数据分析方向的6大岗位

  • 数据运营:服务于销售指标、库存管理、物流清单管理,在大数据应用中指导销售团队做未来战略规划,对接业务,接触较多一线人员;比如:链家地产二手房成交指标,根据不同区域给下一阶段定销售目标;
  • 数据分析师:应用最广的岗位,基于数据运营的架构,分析公司现有业绩指标情况;
  • 商业分析师:将数据分析师的结果做可视化展示,比如:金融领域应用,贷款不良率,P2P小网贷,财务报表动态展示;
  • 数据产品:提取数据,打包封装,设计程序。引流量变现、设计产品、增加内部额外价值,比如:蚂蚁森林和蚂蚁庄园,种树换积分与产品;
  • 数仓工程师:在SQL语言基础上,进行了深入研究。数据仓库,解答数据从哪里来的问题,专业性强。比如:银行APP中消费记录的汇总;
  • 数据挖掘和算法工程师:技术导向,入门门槛最高,薪资较之最高的核心岗位。比如:人工智能与机器学习。

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