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数据分析师会被ai取代吗
时间:2025-05-12 20:56:15
答案

数据分析师虽然可以被AI取代,但是AI在某些领域具有优势,如数据分析、人工智能等。数据分析师仍然需要具备一些基本技能,如分析能力、逻辑思维和分析能力等。

数据分析市场份额怎么求
答案

数据分析市场份额指的就是整个数据分析市场中,某个公司或某个产品占据的市场份额。一般通过市场调研、用户调查、销售数据等方式来确定。求得这个份额可以帮助企业了解自己在市场中的竞争力,掌握市场趋势,进一步调整自身的战略。

求数据分析市场份额的方法有多种,其中最传统的是通过市场调查了解用户的购买行为和偏好。另外,也可以通过竞争对手的市场份额及其变化,推断自己的市场份额。还可以借助industry reports、市场研究报告等第三方数据来源来评估自己的市场份额。这些方法可以搭配使用,逐步推进,得到更加准确的市场份额数据。

数据分析师和行业分析师区别
答案

一、专业要求不同

商业分析师:

专业偏向经济金融、工商管理、数学、统计(整体更倾向商科)

数据分析师:

专业偏向数学、统计、计算机(整体更倾向理科)

二、工作内容不同

商业分析师:

1、负责某个独立项目的信息收集、分析,提出有针对性的方案和建议;

2、就具体业务专题,构建商业分析框架,进行全维度的商业分析(如竞对信息、行业市场、上下游关系),完成分析报告面向CXO进行汇报;

3、依据国家有关方针、政策法令,运用科学方法,及时对公司提出切实可行的战略改善方案。

(以上包括但不限于)

数据分析师:

1、负责日常数据分析及监控,针对异常情况协调资源进行跟踪和深入分析;

2、为各类业务部门(产品、运营、市场、广告)提供数据支撑

3. 探究用户行为习惯特征,优化公司产品收益。驱动业务增长;

(以上包括但不限于)

三、掌握技能的不同

商业分析师:

一般来说,商业分析师都需要有一定的MBA背景,对市场、上下游、商业有强烈的洞察力,具备系统的资料收集、市场研究、整理能力,及良好的文字处理能力,具备较强的逻辑思维能力,敏锐的观察能力和独立分析能力。很多商业分析师是需要独立完成一份行业分析报告,站在整个行业的角度,去看待本公司、所有竞品公司、上下游的各种关系与优劣势。

需要懂得各类的策略模型与方法论:如SCP、RFM、波士顿矩阵、金字塔原理、5W2H、MECE分析、SWOT分析等等

数据分析师:

数据分析师更偏向针对某个公司产品,进行分析建模,驱动增长。

需要有较强的落地能力,与各业务部门的配合的沟通能力。

需要懂得统计学相关知识,寻找大数据中隐藏的用户行为规律,掌握基本统计模型及统计学知识:回归分析、聚类分析、时间序列、多元统计,贝叶斯等,如果在互联网研究产品的话需要了解:漏斗分析、产品转化等

以上掌握的模型,商业分析师和数据分析师都会交叉使用,只是侧重点较为不同。

总结

a.商业分析师站的高度会比数据分析师高,因为处于战略模块,放眼的是全行业、上下游。而数据分析师更偏向落地能力,具体帮助业务某个产品得到增长;

b.商业分析师的汇报对象的都是CEO,CFO、各种O。而数据分析师的汇报对象的是业务部门和数据部门的领导;

c.企业中对战略部门的商业分析师的学历背景要求会比较高,需要有一定的咨询行业或MBA背景或强大的逻辑思维与业务拆解能力。

企业中对业务部门的数据分析师的掌握工具技能、数据处理能力要求比较高;

d.商业分析师不仅仅只是对数据进行分析,还需要做信息类的分析,如市场研究、国家政策、行业形势等;而数据分析师更偏向针对某一产品的分析,业务落地性比较强;

当然这两者边界现在也越来越模糊,很多数据分析师也需要有一定的高度去看待问题,而商业分析师也慢慢需要一定的编程能力。

e.最后讲到大家最想了解的薪资问题,一般来说商业分析师毋庸置疑会比数据分析师起薪高,商业分析师薪资对标的就是咨询行业的分析师或者咨询顾问,大家都知道咨询行业的起薪都比较高的。

当然数据分析师驱动业务增长,可获得奖金就会比较多,只要业务产生增长,加薪也会比较快。

两者来说都有很好的方向,我较为客观地讲述这两者的差异。

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