数据分析培训

1.初级分析师初级分析师是数据人员架构的基础组成部分，承担了数据工作中大多数基础的工作，通常初级分析师的人员比例不应超过20%。初级分析师的定 位是数据整理、数据统计和基本数据输出工作，服务的对象包括中、高级分析师和业务方等，对其素质的要求侧重于基本数据技能和业务常识。
•数据工具要求。基本的Excel操作能力和SQL取数能力、与工作相关工具的使用技能，顺利完成数据抽取和整理等工作；基本数据输出能力，包括PPT、邮件、Word等使用能力。
•数据知识要求。理解日常数据体系内涉及的维度、指标、模型，辅助中、高级分析师进行专项工作并承担其中的部分工作。
•业务知识要求。理解基本业务知识，能把业务场景和业务需求分别用数据转换和表达出来。
2.中级分析师中级分析师是数据人员架构中的主干。中级分析师承担着公司的专项数据分析工作，如各业务节点的项目类分析、专题报告等。通常中级分析师的人员比例在40%～60%之间。中级分析师的定 位是数据价值挖掘、提炼和数据沟通落地，服务的对象主要是业务方，除此之外还可能参与高级分析师的大型项目并独立承担其中的某个环节。因此要求中级分析师对专项数据技能、业务理解及推动能力的要求较高。
•数据工具要求。熟练使用数据挖掘工具、网站分析工具。
•数据知识要求。了解不同算法和模型的差异点及佳实践场景，根据工作需求应用佳的实践方案。
•业务知识要求。深度理解业务知识，具有较强的数据解读和应用推动能力。
3.高级分析师高级分析师职位通常是数据职能架构中的火车头，承担了企业数据方向的领导职能。高级分析师的人员比例在20%～40%之间。高级分析师的定 位是企业数据工作方向规则体系建设、流程建设、制度建设等，服务对象通常是业务及企业领导层。因此要求其除了要具备中级分析师的基本能力外，还需要具备宏观规划、时间把控、风险管理、效果管理、成本管理等项目管理能力。
•高级分析师需要能搭建企业数据体系，并根据企业发展阶段提出适合当前需求的数据职能和技术架构方案。 •高级分析师需要规划出所负责领域内数据工作方向、内容、排期、投入、产出等，并根据实际工作进行投入与产出分析，同时做好数据风险管理。
•高级分析师需要实时跟进项目的进度，监督数据项目落地执行，并通过会议、汇报、总结、阶段性目标、KPI等形式做好过程控制和结果控制。低、中、高级不同职位层次数据分析师的能力要求如图所示。注意，图像越向外代表对其相应能力的要求越高，反之则要求越低。