数据分析师干什么工作内容时候，需要和业务层打交道？

一般情况下是销售人员比较缺乏的时候，销售人员对大数据的了解程度不够，需要大数据分析工程师。做销售工作。针对客户的一些解答和解释。数据分析师所具备的技能里面，有一项就是要懂业务：

熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果就没有太大的使用价值。

数据分析师的发展方向，加米谷大数据简单介绍一下：

1、业余分析方向：统计，业务分析师，市场分析师；

2、运算方向：数据挖掘，建模工程师，算法工程师；

3、管理方向：数据产品经理，项目经理......

数据分析师都是干嘛的？薪资一般在什么水平？

从职位薪水来看，数据分析行业的高薪主要分布在长三角、珠三角和京津地区。北京、上海和深圳的薪水位列第一方阵，均薪在10k+；杭州、宁波和广州位列第二方阵，均薪在9k+；其他沿海及内陆区域中心城市，如南京、重庆、苏州、无锡等位于第三方阵，均薪在8k左右。

从职位量来看，北京、上海、深圳和广州位列第一方阵，职位量在30000+，杭州、成都、南京和天津位列第二方阵，职位量在20000+，武汉、西安、郑州等区域中心或省会城市对数据分析职位的需求也相对较高，职位量在10000+。

从行业需求来看，互联网金融、O2O、数据服务、教育、电子商务、文化娱乐领域对数据分析师需求量相比其他行业更大。

不管是在企业还是社会，数据都已经开始扮演越来越重要的“角色”。在这种大势之下，数据分析思维已经不只是数据分析师的“专业”了，包括销售、市场、运营、策划、产品等等前端的职位都需要通过数据分析来帮助自己的工作，甚至连后台的财务、法务、人事等也开始需要通过数据分析来提升效率。可以这么说，如果你在企业之中工作，你未来会开始越来越多的和数据打交道，这个时候数据分析已经成为工作的必要条件。

这里给大家举几个例子：

现在的产品，由于销售渠道开始开始网络化，所以基本上每个产品在做客群划分、竞品分析、销售预测等等工作时都必须基于数据来进行建模并分析。以前那样只要写写产品分析书，画画产品原型，做做产品交互的“好日子”已经过去了。这么说吧，越来越多的公司里，如果产品不能拿数据出来支撑自己的工作，是基本上获取不到什么资源的支持。

再拿运营来说，更加离不开数据了。大到做一个活动，目标人群如何划分，不同人群的方案是什么，预计投入多少产出多少，这些都需要数据支持；小到一个营销话术，也需要切分不通人群进行对照实验来决定。可以说，现在不依靠数据分析的运营已经越来越少。

最后再举一个后台部门的例子。现在的HR在做人力规划时，从人员结构分析到配置策略分析再到成本分析，无论哪一项都需要使用到数据。除了本公司的人力数据外，还需要业务数据，竞对公司数据乃至于整个行业数据。通过大量数据的分析，可以更加精确的制定公司的人力资源战略。刚在行业起步的财务分析师，就职于普通中资港资台资企业，一般月薪范围在5000-15000元左右。外企的薪酬水平普遍要高一些，基层的财务分析师薪水达20000左右。

获得财务分析师认证的财务管理人员，绝大多数可以在著名跨国公司就职，平均年薪超过50万元人民币。据国际注册财务分析师协会（irfaa）最近进行的一次调查显示， irfaa会员的平均年薪达到了101,805美元。

1.数据分析师是分析行业数据，找出规律，从而指导决策的。

2.保险、IT、心理。。。许多行业都有这个工作，不同行业、不同经验水平，薪资也不一样。具体点说都是做数据分析处理，从中找出有用有规律的数据连接等，简单的就分析人家给的数据矫正对错，核对数据等工作的。平均薪资在5000左右主要有以下几个方面的内容：

一为产品经理服务，国内产品经理不懂数据分析，而新产品的竞争情报分析、产品敏捷测试等都需要数据分析师帮助完成，后期产品迭代优化还是需要数据分析师采集用户行为、习惯、评价等数据来完成；

二是为运营服务，产品运营中的用户流量、促销、顾客关系管理等需要数据分析师帮助完成；

三是公司数据制定和标准建设、各部门数据打通，数据化管理等工作需要数据分析师完成；

四是数据情报和数据预测为高层服务。

从以上四个方面看商业分析能力和业务知识能力就显得尤为重要，这个时候是考验分析师的业务理解能力及通过数据为企业解决实际问题的能力了。比如分析师的分析流程、分析思维、分析技能、展示说服能力。可以考虑进这方面专业的公司，或者运气好碰到有经验的老师带你一段时间，像我运气不错刚进了决明就碰到了老师带我，进步得很快，所以现在基本把这一套搞得很熟练了。