连连跨境电商分析师电商分析师是什么，电商行业前景 _睿知

一、互联网分析师是干什么的？
其实我一直想详细回答这个问题，尤其是最近.大家都知道~ ~ ~回答这个问题，最好从之前问我的@kentzhu老师的角度来回答；1.哪些公司有互联网分析师？2.这些分析师的具体工作内容、汇报领导、可交付成果是什么？先回答第一位互联网分析师：1 。投资二级市场的国外基金机构，一般都说外国人想投资中国的美股，但是不知道中国的这些互联网公司；那么肯定有人知道这些外资基金机构；这些分析师常驻中国，常驻美国；2.国内基金机构投资二级市场的基本逻辑和1一样。随着国内互联网相关上市公司越来越多，国内一些基金也有专门研究互联网方向的分析师；当然，中国互联网相关的上市公司并不太多。据他们说，没有足够的目标。所以国内一般基金机构都是IT行业分析师，互联网属于IT行业；3.咨询机构、咨询公司也叫咨询公司，国内咨询行业历史悠久；越来越多的行业开始与互联网结合。在咨询结构为各行各业企业服务的过程中，也需要有人了解互联网行业，了解它是怎么玩的。4.第三方研究机构，如艾瑞、DCCI、易观等，主要是数据和行业信息的提供者，一般会发布各种数据和行业发展报告，组织行业沙龙聚会，必须有人分析；5.大互联网公司一般国内大互联网公司都有所谓的行业分析部、战略部、战略投资部；(百度、阿里、腾讯、盛大、网易、新浪、搜狐等。)，这类部门的基础分析工作也需要有人来做；6.对于一级市场的VC，我的工作就是这类分析师做的事情主要是根据VC的阶段不同而不同；前期VC要求分析师了解行业，把握项目，而后期基金公司更注重财务模型和资本市场运作。另外，江湖上自然也有一些自称分析师的专家，这里就不展开了。这么多地方都有分析师，他们是做什么的？我还是一个一个说：1 。投资二级市场的外资基金机构分析上市互联网公司的股票、财务状况、业务状况、竞争对手情况，预测其可能的走势；所以他们的主要工作是看上市公司和相关竞争对手/细分市场的信息；工作成果多为投资银行制作的分析报告，比如这份：德意志银行-中国互联网行业研究报告，2011年12月(109页) 。pdf《德意志银行-中国互联网行业研究报告2011年12月(109页).pdf》。我认识写这份报告的分析师之一。就在上海，他每天的工作就是和国内互联网公司的投资者关系部门沟通，参加这些公司的财报电话会议，提问，分析，做总结，做总结。2.国内投资二级市场的基金机构，其实和上面差不多，只是更关注国内上市互联网公司的相关情况。他们的工作内容也是和各大上市公司董秘了解公司情况，参与发布财报等。至于可交付成果，它们是各种类型的研究报告：http://data.eastmoney.com/report/79_0.html可以看这里。我说因为国内上市的互联网公司不多，所以更多的基金采用TMT分类方式；3.咨询公司等公司的分析师更多的是负责信息收集，收集的目的一般是根据用人单位的行业、阶段和要求；比如传统服装公司想做电商，有可能找咨询公司做职员；咨询公司可以提供的服务有解释行业、参与公司、一些具体的公司案例等。他们的可交付成果可能是PPT、学习材料或顾问的讲座。
4.第三方研究机构更方便大家了解。每种结构各有侧重，熟悉艾瑞的同学基本都知道，可交付内容主要是行业报告；5.互联网大公司这一类的分析师其实是最难定义的。他们可能是产品经理、BD，甚至是HR；我以前的雇主有三个这样的部门，分属三个不同的业务部门；根据不同事业部的分工，我们的工作内容也有所不同，但一般都是行业分析、竞品分析、趋势预测等。供公司主要领导决策参考；6.VC我现在的工作，我的基金是比较注重前期的VC，所以分工明确；我主要看移动互联网方向，工作内容主要是看行业发展趋势，细分行业投资机会，具体项目的产品-团队-商业模式分析；简单来说就是看方向，要东西，找项目，判断项目；我们工作的可交付成果通常是行业报告和具体的项目分析；比如我同事做了一份美国SOLOMO模式的分析报告；SoLoMo美国手机与互联网趋势研究(中文版) 。pdf看了我上面两段的描述，我觉得XD应该大致知道这个职位要做什么；最后，我想说点别的…………………(当然还是有很多人是行业出来的。) 2.微博和知乎、卧虎藏龙的互联网站太多；其实每个人对自己从事的行业都有很深的了解，所以当看到一些很简单的内容等于没说，不是干货，自然会觉得不靠谱；3.很多分析，尤其是偏向二级市场的分析，都是基于财务数据和行业发展后的结果，所以有时候会觉得这些分析是“马后炮” 。4.最后，有些人真的不懂装懂………….

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二、电子商务数据分析师证中级有什么用？
电子数据分析师中级证书
作用是求职时候可以作为技能证明。数据分析师中级证的作用其实是主要面向电子商务应用企业和电子商务服务企业，电子商务业务分析等招聘的岗位的技能证明，拥有这个证书会比普通人更具有岗位竞争力。其工作内容主要根据是业务需求，从事数据采集与处理的方案制定、数据分析、数据监控与报告撰写工作。简介：数据分析师是数据师Datician[“det???n]的一种，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。这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代。世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务，建立数据部门，培养数据分析团队。各国政府和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。
三、什么是电商数据分析？分析的主要内容是什么？如何成为电商数据分析师？越详细越好技能不太清楚，主要还是看个人能力了，但它所涵盖的素养听多听重要的数据分析师的基本素质如下：一态度严谨负责严谨负责是seo数据分析师的必备素质之一，只有本着严谨负责的态度，才能保证数据的客观、准确。在企业里，seo数据分析师可以说是企业的医生，他们通过企业运营数据的分析，为企业寻找症结以及问题。一名合格的seo数据分析师，应具有严谨、负责的态度，保持中立立场，客观评价企业发展过程中存在的问题，为决策层提供有效的参考依据；不应该受其他因素影响而更改数据，隐瞒企业存在的问题，这样做对企业发展是非常不利的，甚至会造成严重的后果。而且，对seo数据分析师自身来说，也是前途尽毁，从此以后做所做的数据分析结果都受到质疑，因为你已经不再是可信赖的人，在同事、领导、客户面前失去了信任。所以，作为一名seo数据分析师就必须有严谨负责的态度，这也是最基本的职业道德。二好奇心强烈好奇心人皆有之，但是作为seo数据分析师，这份好奇心就应该更强烈，要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在seo数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果不是预期的那样等等。这一系列问题都要在进行数据分析时提出来，并且通过数据分析，给自己一个满意的答案。越是优秀的seo数据分析师，好奇心也越不容易满足，回答了一个问题，又会抛出一个新的问题，继续研究下去。只有拥有了这样一种刨根问底的精神，才会对数据和结论保持敏感，继而顺藤摸瓜，找出数据背后的真相。三逻辑思维清晰除了一颗探索真相的好奇心，seo数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。我记得有位大师说过：结构为王。何谓结构，结构就是我们说的逻辑，不论说话还是写文章，都要有条理，有目的，不可眉毛胡子一把抓，不分主次。通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的，我们要考虑错综复杂的成因，分析所面对的各种复杂的环境因素，并在若干发展可能性中选择一个最优的方想。这就需要我们对事实有足够的了解，同时也需要我们能真正厘清问题的整体以及局部的结构，在深度思考后，理清结构中相互的逻辑关系，只有这样才能真正客观地、科学地找到商业问题的答案。四擅长模仿在做数据分析时，有自己的想法固然重要，但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速地成长，因此，模仿也是提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法，而并不是说直接“照搬” 。成果的模仿需要领会他人方法的精髓。理解其分析原理，透过表面达到实质。万变不离其宗，要善于将这些精华转化为自己的只是，否则，只能是“一直在模仿，从未超越过” 。五用于创新通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿的时间不宜太长，并且建议每次模仿后都要进行总结，提出可以改进的方法，甚至要有所创新。创新是一个优秀seo数据分析师应具备的精神，只有不断的创新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度来分析问题，为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。现在的分析方法和研究课题千变万化，墨守成规是无法很好的解决所面民的新问题的。这些素质能力不是说有就有的，需要慢慢培养形成，不能一蹴而就。希望可以解决你的问题。。。。

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四、什么是电子商务网络数据分析师电子商务网络数据分析师是指利用计算机技术、网络技术，通过专业的网络商务平台等现代信息技术，帮助商家与顾客或商家与商家之间从事各类商务活动或相关工作的人员。可以说电子商务师是融IT与商务于一身的高素质复合型人才
五、电商数据分析师需要哪些技能成为一名数据分析师所需要具备的技能：数学知识对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。分析工具对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。编程语言数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python 。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。业务理解对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。逻辑思维对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。数据可视化数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。协调沟通数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。