PHP大數(shù)據(jù)分析崗位歸類 php大數(shù)據(jù)分析崗位歸類方案

數(shù)據(jù)分析的方向都有哪些？

數(shù)據(jù)分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關(guān)分析，邏輯樹分析，趨勢(shì)分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來(lái)舉例，說(shuō)明上面這些分析要怎么做，才能得出洞見。

創(chuàng)新互聯(lián)公司始終堅(jiān)持【策劃先行，效果至上】的經(jīng)營(yíng)理念，通過(guò)多達(dá)10年累計(jì)超上千家客戶的網(wǎng)站建設(shè)總結(jié)了一套系統(tǒng)有效的推廣解決方案，現(xiàn)已廣泛運(yùn)用于各行各業(yè)的客戶，其中包括：玻璃隔斷等企業(yè)，備受客戶贊揚(yáng)。

01） 分類分析

比如分成不同部門、不同崗位層級(jí)、不同年齡段，來(lái)分析人才流失率。比如發(fā)現(xiàn)某個(gè)部門流失率特別高，那么就可以去分析。

02） 矩陣分析

比如公司有價(jià)值觀和能力的考核，那么可以把考核結(jié)果做出矩陣圖，能力強(qiáng)價(jià)值匹配的員工、能力強(qiáng)價(jià)值不匹配的員工、能力弱價(jià)值匹配的員工、能力弱價(jià)值不匹配的員工各占多少比例，從而發(fā)現(xiàn)公司的人才健康度。

03） 漏斗分析

比如記錄招聘數(shù)據(jù)，投遞簡(jiǎn)歷、通過(guò)初篩、通過(guò)一面、通過(guò)二面、通過(guò)終面、接下Offer、成功入職、通過(guò)試用期，這就是一個(gè)完整的招聘漏斗，從數(shù)據(jù)中，可以看到哪個(gè)環(huán)節(jié)還可以優(yōu)化。

04） 相關(guān)分析

比如公司各個(gè)分店的人才流失率差異較大，那么可以把各個(gè)分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進(jìn)行相關(guān)性分析，找到最能夠挽留員工的關(guān)鍵因素。

05） 邏輯樹分析

比如近期發(fā)現(xiàn)員工的滿意度有所降低，那么就進(jìn)行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業(yè)發(fā)展、工作氛圍有關(guān)，然后薪酬分為基本薪資和獎(jiǎng)金，這樣層層拆解，找出滿意度各個(gè)影響因素里面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢(shì)分析

比如人才流失率過(guò)去12個(gè)月的變化趨勢(shì)。

07）行為軌跡分析

比如跟蹤一個(gè)銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產(chǎn)生業(yè)績(jī)、到業(yè)績(jī)快速增長(zhǎng)、到疲憊期、到逐漸穩(wěn)定。

通過(guò)面向企業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景提供一站式大數(shù)據(jù)分析解決方案，能夠?yàn)槠髽I(yè)在增收益、降成本、提效率、控成本等四個(gè)角度帶來(lái)價(jià)值貢獻(xiàn)。

1、增收益

最直觀的應(yīng)用，即利用數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)數(shù)字化精準(zhǔn)營(yíng)銷。通過(guò)深度分析用戶購(gòu)買行為、消費(fèi)習(xí)慣等，刻畫用戶畫像，將數(shù)據(jù)分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為可操作執(zhí)行的客戶管理策略，以最佳的方式觸及更多的客戶，以實(shí)現(xiàn)銷售收入的增長(zhǎng)。

下圖為推廣收支測(cè)算分析，為廣告投放提供決策依據(jù)。

下圖為渠道銷量分析，為渠道支持提供數(shù)據(jù)支撐。

2、降成本

例如通過(guò)數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)對(duì)財(cái)務(wù)和人力的管理，從而控制各項(xiàng)成本、費(fèi)用的支出，實(shí)現(xiàn)降低成本的作用。

下圖為生產(chǎn)成本分析，了解成本構(gòu)成情況。

下圖為期間費(fèi)用預(yù)實(shí)對(duì)比分析，把控費(fèi)用情況。

3、提效率

每個(gè)企業(yè)都會(huì)出具相關(guān)報(bào)表，利用數(shù)據(jù)分析工具，不懂技術(shù)的業(yè)務(wù)人員也能夠通過(guò)簡(jiǎn)單的拖拉拽實(shí)現(xiàn)敏捷自助分析，無(wú)需業(yè)務(wù)人員提需求、IT人員做報(bào)表，大大提高報(bào)表的及時(shí)性，提高了報(bào)表的使用效率。

通過(guò)數(shù)據(jù)分析工具，能夠在PC端展示，也支持移動(dòng)看板，隨時(shí)隨地透視經(jīng)營(yíng)，提高決策效率。

4、控風(fēng)險(xiǎn)

預(yù)算是否超支？債務(wù)是否逾期？是否缺貨了、斷貨了？客戶的回款率怎么樣？設(shè)備的運(yùn)行是否正常？哪種產(chǎn)品是否需要加速生產(chǎn)以實(shí)現(xiàn)產(chǎn)銷平衡？...其實(shí)，幾乎每個(gè)企業(yè)都會(huì)遇到各種各樣的風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。通過(guò)數(shù)據(jù)分析，能夠幫助企業(yè)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，對(duì)偏離了預(yù)算的部分、對(duì)偏離了正常范圍的數(shù)值能夠進(jìn)行主動(dòng)預(yù)警，降低企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。

下圖為稅負(fù)率指標(biāo)，當(dāng)綜合稅負(fù)率過(guò)高，可以實(shí)現(xiàn)提示和預(yù)警。

下圖為重要指標(biāo)預(yù)警，重點(diǎn)監(jiān)控項(xiàng)目的毛利率。

大數(shù)據(jù)都有哪些就業(yè)方向?

主要有二個(gè)方向：

一是大數(shù)據(jù)維護(hù)、研發(fā)、架構(gòu)工程師方向；所涉及的職業(yè)崗位為：大數(shù)據(jù)工程師、大數(shù)據(jù)維護(hù)工程師、大數(shù)據(jù)研發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)架構(gòu)師等；

二是大數(shù)據(jù)挖掘、分析方向；所涉及的職業(yè)崗位為：大數(shù)據(jù)分析師、大數(shù)據(jù)高級(jí)工程師、大數(shù)據(jù)分析師專家、大數(shù)據(jù)挖掘師、大數(shù)據(jù)算法師等

大數(shù)據(jù)的就業(yè)方向？

該專業(yè)畢業(yè)的學(xué)生可以去對(duì)大數(shù)據(jù)處理有需求的各行業(yè)部門，如銀行、商業(yè)機(jī)構(gòu)、電信、電商公司等入職，也可以從事數(shù)據(jù)采集、管理、分析與挖掘方面的工作。

1、大數(shù)據(jù)工程師：從事數(shù)據(jù)采集與管理工作，需要較強(qiáng)的IT專業(yè)能力，這個(gè)崗位也有很多別名，如hadoop工程師、javag工程師（大數(shù)據(jù)）、ETL工程師等，關(guān)鍵看其崗位職責(zé)和技能需求，別看名字。應(yīng)屆生月薪平均在10k以上。

2、大數(shù)據(jù)分析師：從事數(shù)據(jù)資源開發(fā)與利用，主要工作是數(shù)據(jù)分析、和數(shù)據(jù)挖掘，能出圖表、出報(bào)告。需要數(shù)量使用一些分析工具，比如spss、SAS，如果能使用編程的方式靈活進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，就更好了，比如python或R.這個(gè)崗位也有別名，比如數(shù)據(jù)分析師，商務(wù)智能分析師。應(yīng)屆生月薪大約在8k以上。

3、算法工程師：從事機(jī)器學(xué)習(xí)，構(gòu)建人工智能模型，也稱機(jī)器學(xué)習(xí)工程師，在商業(yè)領(lǐng)域，也有稱為商務(wù)智能工程師的。該崗位需要很強(qiáng)的數(shù)學(xué)分析能力和編程能力，是三個(gè)崗位中的金領(lǐng)職位，也是月薪最高的職位，應(yīng)屆生月薪目前在15K以上。

大數(shù)據(jù)的就業(yè)崗位有哪些

大數(shù)據(jù)崗位高薪清單對(duì)于求職者來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)只是所從事事業(yè)的一個(gè)方向，而職業(yè)崗位則是決定做什么事?大數(shù)據(jù)從業(yè)者/求職者可以根據(jù)自身所學(xué)技術(shù)及興趣特征，選擇一個(gè)適合自己的大數(shù)據(jù)相關(guān)崗位。下面為大家介紹十種與大數(shù)據(jù)相關(guān)的熱門崗位。

1 ETL研發(fā)企業(yè)數(shù)據(jù)種類與來(lái)源的不斷增加，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合與處理變得越來(lái)越困難，企業(yè)迫切需要一種有數(shù)據(jù)整合能力的人才。ETL開發(fā)者這是在此需求基礎(chǔ)下而誕生的一個(gè)職業(yè)崗位。ETL人才在大數(shù)據(jù)時(shí)代炙手可熱的原因之一是：在企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL

2 Hadoop開發(fā)隨著數(shù)據(jù)規(guī)模不斷增大，傳統(tǒng)BI的數(shù)據(jù)處理成本過(guò)高企業(yè)負(fù)擔(dān)加重。而Hadoop廉價(jià)的數(shù)據(jù)處理能力被重新挖掘，企業(yè)需求持續(xù)增長(zhǎng)。并成為大數(shù)據(jù)人才必須掌握的一種技術(shù)。

3 可視化工具開發(fā)可視化開發(fā)就是在可視化工具提供的圖形用戶界面上，通過(guò)操作界面元素，有可視化開發(fā)工具自動(dòng)生成相關(guān)應(yīng)用軟件，輕松跨越多個(gè)資源和層次連接所有數(shù)據(jù)。過(guò)去，數(shù)據(jù)可視化屬于商業(yè)智能開發(fā)者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數(shù)據(jù)可視化已經(jīng)成了一項(xiàng)獨(dú)立的專業(yè)技能和崗位。

4 信息架構(gòu)開發(fā)大數(shù)據(jù)重新激發(fā)了主數(shù)據(jù)管理的熱潮。充分開發(fā)利用企業(yè)數(shù)據(jù)并支持決策需要非常專業(yè)的技能。信息架構(gòu)師必須了解如何定義和存檔關(guān)鍵元素，確保以最有效的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)管理和利用。信息架構(gòu)師的關(guān)鍵技能包括主數(shù)據(jù)管理、業(yè)務(wù)知識(shí)和數(shù)據(jù)建模等。

5 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)研究為方便企業(yè)決策，出于分析性報(bào)告和決策支持的目的而創(chuàng)建的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)研究崗位是一種所有類型數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略集合。為企業(yè)提供業(yè)務(wù)智能服務(wù)，指導(dǎo)業(yè)務(wù)流程改進(jìn)和監(jiān)視時(shí)間、成本、質(zhì)量和控制。

6 OLAP開發(fā)OLAP在線聯(lián)機(jī)分析開發(fā)者，負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)從關(guān)系型或非關(guān)系型數(shù)據(jù)源中抽取出來(lái)建立模型，然后創(chuàng)建數(shù)據(jù)訪問(wèn)的用戶界面，提供高性能的預(yù)定義查詢功能。

7 數(shù)據(jù)科學(xué)研究數(shù)據(jù)科學(xué)家是一個(gè)全新的工種，能夠?qū)⑵髽I(yè)的數(shù)據(jù)和技術(shù)轉(zhuǎn)化為企業(yè)的商業(yè)價(jià)值。隨著數(shù)據(jù)學(xué)的進(jìn)展，越來(lái)越多的實(shí)際工作將會(huì)直接針對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行，這將使人類認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)，從而認(rèn)識(shí)自然和行為。8 數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)分析營(yíng)銷部門經(jīng)常使用預(yù)測(cè)分析預(yù)測(cè)用戶行為或鎖定目標(biāo)用戶。預(yù)測(cè)分析開發(fā)者有些場(chǎng)景看上有有些類似數(shù)據(jù)科學(xué)家，即在企業(yè)歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上通過(guò)假設(shè)來(lái)測(cè)試閾值并預(yù)測(cè)未來(lái)的表現(xiàn)。

8 數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)分析營(yíng)銷部門經(jīng)常使用預(yù)測(cè)分析預(yù)測(cè)用戶行為或鎖定目標(biāo)用戶。預(yù)測(cè)分析開發(fā)者有些場(chǎng)景看上有有些類似數(shù)據(jù)科學(xué)家，即在企業(yè)歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上通過(guò)假設(shè)來(lái)測(cè)試閾值并預(yù)測(cè)未來(lái)的表現(xiàn)。

9 企業(yè)數(shù)據(jù)管理企業(yè)要提高數(shù)據(jù)質(zhì)量必須考慮進(jìn)行數(shù)據(jù)管理，并需要為此設(shè)立數(shù)據(jù)管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術(shù)工具匯集企業(yè)周圍的大量數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)清洗和規(guī)范化，將數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，成為一個(gè)可用的版本。

10 數(shù)據(jù)安全研究數(shù)據(jù)安全這一職位，主要負(fù)責(zé)企業(yè)內(nèi)部大型服務(wù)器、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)安全管理工作，并對(duì)網(wǎng)絡(luò)、信息安全項(xiàng)目進(jìn)行規(guī)劃、設(shè)計(jì)和實(shí)施。

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