数据分析属于什么专业

1. 数据分析属于什么专业

数据分析在国外早就广泛应用于各个领域，并有很多国家成立了相应的行业组织，或管理机构，拥有专业的数据分析人员。一般从事数据分析员的人，都是统计学或数学专业的人。

一般数据分析师的职位要求有，计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作；对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求等。

2. 数据分析适合什么专业?

秒懂专业：数据科学与大数据技术专业

3. 数据分析是什么专业?

问题一：想要做数据分析师应选择什么专业？  统计（有统计理论）、计算机专业（会编程序实现）。其实专业关系不大，只要想做，都可以慢慢的做到 
  
   问题二：数据分析员属于什么专业  没有属于什么专业，一般从事的人都是统计学或者数学专业的。 
  
   问题三：数据分析师有哪些专业要求  你好，是没有专业要求的，只要你数据基础不是太差，通过下面几步就可以成为一名数据分析师。 
  第一步：统计概率理论基础 
  这是重中之重，千里之台，起于垒土，最重要的就是最下面的那几层。统计思维，统计方法，这里首先是市场调研数据的获取与整理，然后是最简单的描述性分析，其次是常用的推断性分析，方差分析，到高级的相关，回归等多元统计分析，掌握了这些原理，才能进行下一步。 
  第二步：软件操作结合分析模型进行实际运用 
  关于数据分析主流软件有（从上手度从易到难）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。 
  第三步：数据挖掘或者数据分析方向性选择 
  其实数据分析也包含数据挖掘，但在工作中做到后面会细分到分析方向和挖掘方向，两者已有区别，关于数据挖掘也涉及到许多模型算法，如：关联法则、神经网络、决策树、遗传算法、可视技术等。 
  第四步：数据分析业务应用 
  这一步也是最难学习的一步，行业有别，业务不同，业务的不同所运用的分析方法亦有区分，实际工作是解决业务问题，因此对业务的洞察能力非常重要，而这个能力是需要在工作之中一点一滴的积累，也许目前是做零售，会用到一些相关回归方法，但转行做电商，又会用到其他的挖掘等方法。业务虽千变万化，但是分析方法却万变不离其宗，所以掌握好技术用到任何一个环境靠的只有是业务经验的积累。 
  当然，考个CDA的数据分析师证书就更好了。 
  
   问题四：数据分析师读什么专业  现在还没有确切的说法。CDA注册数据分析师协会（Certified Data Analyst Institute）”在顺应大数据、云计算的潮流下发起成立的职业简称。CDA数据分析师项目包括教育，咨询，考试，认证，机构招聘合作。CDA数据分析师分为三个等级，CDA协会每年举办两次等级考试，通过考试者可以获得CDA协会颁发的数据分析师等级证书，此证书代表数据分析师人才技能水平，为企业事业单位选拔和聘用专业人才的参考依据。 
  
   问题五：大数据分析需要什么专业  学习财务、统计、经济、投资、金融和企业管理等专业或相关专业均可。 
  
   问题六：学哪些专业的人，做大数据分析这个职位比较合适  这个没有绝对的！ 
  都只是相对的， 
  要看做的数据分析工作偏向于哪个方面， 
  比如说：做营销数据分析，那肯定懂得营销的专业人士更有优势些； 
  做电商数据分析，那就是学IT出身的，相对合适些； 
  做品牌形象分析时，常会用到映射法，映射法是基于心理学的数据收集方法，那就是学心 理学的更合适些； 
  做投资分析师，学财务管理学的更合适； 
  …… 
  
   问题七：学数据分析的有哪些专业？  统计学，金融，数学与应用数学等都会涉及很多。数据分析是个笼统的概念，大多工科都会涉及。 
  
   问题八：数据分析师属于什么职能分类  数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。 互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。在“原子世界”中，抽样调查是最经常采用的数据获取方式，主要原因就是大范围普查的成本太高――最典型的应用就是电视收视率。而在互联网时代，针对互联网行业的研究，在局部（例如某个网站或同类网站的集群）做到低成本、高效率的全样本数据采集是有可能实现的。同样，“原子世界”中的很多数据不具备连续性，而互联网世界中的数据却有可能做到连续更新，甚至实时――最典型的应用就是网站全样本、全天候数据统计和分析研究。 与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。例如，结合传统的消费心理学理论，构建丰富的互联网信息消费行为模型。 就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。数据分析师在这方面大有可为。 此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。例如，收集内容消费者信息、形成内容消费者信息数据库、根据数据库的信息与内容消费者保持即时联系、传递产品和服务的信息、数据库的更新和维护。由此，数据分析师提供的数据还将成为定制产品、个性化服务的重要依据：借助先进的数据库技术，对内容资源进行深入挖掘和多次利用，提供个人偏好的内容服务，或借助数字印刷和出版技术，实现按需生产产品并交付出版印刷。 
  
   问题九：数据分析师一般是什么专业?如何成为数据分析师?  考取项目数据分析师证书，积累经验，就可以成为项目数据分析师了 
  
   问题十：什么是数据分析？  数=数学、数字（来源、架构）；据=凭据、依据（标准、报表）；分=划分、区分（筛选、处理）；析=解析、剖析（结果）。我们了解数据分析的意义之后，更需懂得数据对做好数据分析，除了具备专业的数据分析知识或技巧，学会使用好数据分析软件也是非常重要的，做起事来更能事半功倍，如大家所熟悉的TopBox（智投分析）这类软件，具有非常强的数据监测实力，以前很多需要人工提取、再计算的转化数据，现在软件能直接监测得到。

4. 数据分析专业怎么样？

总体来说，比较尴尬。

数据分析在互联网行业中更多是属于通用技能，即使你不做数据分析师，不管你是做产品、运营、研发，还是项目、管理，基本上都需要掌握数据分析技能。
而且这是大趋势，市面上大多数的数据分析都是比较低级的业务分析工作，不需要专门设立新的分析岗位来负责，交给产品、运营的人做就行了；比较高级的数据分析，比如业务决策等还是比较少的，目前来说整个数据分析行业的专业深度还不够深。
如果你说的是数据分析师的地位，那就要先分一下类，企业中的数据分析师为运营和研发两种角色。
如果是运营类，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。
这一方面是整个数据分析行业的大环境造成的，另一方面也是因为个人的发展有瓶颈，数据分析行业这几年吸引了太多人涌了进来，水平又都参差不齐，企业又都盲目做数据分析，趋之若鹜，你说这里面掺的水分能少吗？

5. 数据分析专业怎么样？

数据分析专业前景很广阔的，还是很值得学习的。
随着大数据技术在各行各业应用的越来越广，数据驱动智能产品和精细化运营已经成为企业经营的制胜法宝，相应地，数据分析师这个岗位也越来越受到关注，越来越多的小伙伴也转行做数据分析，因为大家不仅看到的是未来数据分析的发展前景，而且数据分析师的薪资待遇也很不错！
岗位缺口大，就业薪资高，而且这个岗位对学历的要求不是特别高，对经验的要求也不算严格，从而数据分析师，在大数据时代，迎来了黄金就业期。
数据分析师，这是数据分析职业的起点。有些企业则会根据自身所处行业特点，赋予数据分析师一些更具体的岗位名称，例如业务分析师、运营分析师、数据库分析师和财务数据分析师等。除了所处的行业不同、业务不同，对于技术来说万变不离其宗，所有数据分析师的最主要职能都是针对业务或运营问题或需求，去获取、清洗、分析数据，并呈现数据分析结果，辅助企业做出判断或决策。
通过搜索BOSS直聘和领英，发现其上面有上有10万+个数据分析师职位空缺，其中绝大部分是互联网行业的需求。值得注意的是，虽然国内现有很多数据分析师员工，但其数量占比依旧很少，职位空缺却占到了市场的50%之多。大多数热门岗位都会在招聘JD中，给出“具备数据分析能力”这样的招聘条件。
从销售、市场，到运营、产品经理、用户研究等，都试图从各种繁杂数据中看出点门道，获得对市场、产品、消费者等方面的洞见。
2020年全国大数据人才需求是2015年的12倍，从数据可以看出，未来，数据分析师将是职业发展的一个重要方向。

6. 数据分析专业怎么样？

数据分析专业前景很广阔的。
随着大数据技术在各行各业应用的越来越广，数据驱动智能产品和精细化运营已经成为企业经营的制胜法宝，相应地，数据分析师这个岗位也越来越受到关注，越来越多的小伙伴也转行做数据分析，因为大家不仅看到的是未来数据分析的发展前景，而且数据分析师的薪资待遇也很不错！
岗位缺口大，就业薪资高，而且这个岗位对学历的要求不是特别高，对经验的要求也不算严格，从而数据分析师，在大数据时代，迎来了黄金就业期。
数据分析师，这是数据分析职业的起点。有些企业则会根据自身所处行业特点，赋予数据分析师一些更具体的岗位名称，例如业务分析师、运营分析师、数据库分析师和财务数据分析师等。除了所处的行业不同、业务不同，对于技术来说万变不离其宗，所有数据分析师的最主要职能都是针对业务或运营问题或需求，去获取、清洗、分析数据，并呈现数据分析结果，辅助企业做出判断或决策。
通过搜索BOSS直聘和领英，发现其上面有上有10万+个数据分析师职位空缺，其中绝大部分是互联网行业的需求。值得注意的是，虽然国内现有很多数据分析师员工，但其数量占比依旧很少，职位空缺却占到了市场的50%之多。大多数热门岗位都会在招聘JD中，给出“具备数据分析能力”这样的招聘条件。
2020年全国大数据人才需求是2015年的12倍，从数据可以看出，未来，数据分析师将是职业发展的一个重要方向。
从销售、市场，到运营、产品经理、用户研究等，都试图从各种繁杂数据中看出点门道，获得对市场、产品、消费者等方面的洞见。

7. 数据分析专业怎么样？

数据分析行业就业前景：
1.市场巨大，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，但是比较零碎尚不系统化。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.尚没出现平台级公司的模式这或许往往是大市场或者大机会出现之前的混沌期；
3.企业技术外包的氛围在国内尚未完全形成，对于一些有能力的技术公司，如果数据需求强烈的话，考虑到自身能力的健全以及数据安全性，往往不会外包或者采用外部模块，而倾向于自建业务；
4.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，即使没有给创业公司出现平台级巨型企业留有机会，也会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。

8. 数据分析专业怎么样？

数据分析专业前景很广阔的。

随着大数据技术在各行各业应用的越来越广，数据驱动智能产品和精细化运营已经成为企业经营的制胜法宝，相应地，数据分析师这个岗位也越来越受到关注，越来越多的小伙伴也转行做数据分析，因为大家不仅看到的是未来数据分析的发展前景，而且数据分析师的薪资待遇也很不错！

岗位缺口大，就业薪资高，而且这个岗位对学历的要求不是特别高，对经验的要求也不算严格，从而数据分析师，在大数据时代，迎来了黄金就业期。

数据分析师，这是数据分析职业的起点。有些企业则会根据自身所处行业特点，赋予数据分析师一些更具体的岗位名称，例如业务分析师、运营分析师、数据库分析师和财务数据分析师等。除了所处的行业不同、业务不同，对于技术来说万变不离其宗，所有数据分析师的最主要职能都是针对业务或运营问题或需求，去获取、清洗、分析数据，并呈现数据分析结果，辅助企业做出判断或决策。

通过搜索BOSS直聘和领英，发现其上面有上有10万+个数据分析师职位空缺，其中绝大部分是互联网行业的需求。值得注意的是，虽然国内现有很多数据分析师员工，但其数量占比依旧很少，职位空缺却占到了市场的50%之多。大多数热门岗位都会在招聘JD中，给出“具备数据分析能力”这样的招聘条件。

2020年全国大数据人才需求是2015年的12倍，从数据可以看出，未来，数据分析师将是职业发展的一个重要方向。

从销售、市场，到运营、产品经理、用户研究等，都试图从各种繁杂数据中看出点门道，获得对市场、产品、消费者等方面的洞见。