数据分析师的级别

     <div id="news_body">     <p> 1、数据跟踪员</p>     <p> 虽然这个工作的人还不能称作数据分析师，但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师，</p>     <p> 这样的人，只能通过×××系统看到有限的数据，并且很少去处理数据，甚至不理解数据的由来和含义，只是机械的把自己看到的数据拷贝出来，转发给相应的人。</p>     <p> 这类人发出来的数据，是否有意义，怎么解读，他自己是不知道的，只能期望收到数据的人了。</p>     <p> 2、数据查询员/处理员</p>     <p> 这些人可以称为分析师了，他们已经对数据有一定的理解了，对于大部分数据，他们也知道数据的定义，并且可以通过监控系统或者原始的数据，处理得到这些数据。</p>     <p> 统计学的方法，这批人还是很精通的，统计学的工具，他们也是用起来得心应手，你让他们做一下因子分析，聚类肯定是没问题，各类检验也是用的炉火纯青。</p>     <p> 他们的不足是：1、如果不告诉他们命题，那么他们就不知道该应用什么样的方法去得到结论了。2、对于数据的处理没问题，但是却没有一个很好的数据解读能力。只能在统计学的角度上解释数据。</p>     <p> 3、数据分析师</p>     <p> 数据分析师这群人，对于数据的处理已经不是问题了，他们的重点已经转化到怎么样去解读数据了，同样的数据，在不同人的眼中有不一致的内容。 </p>     <p> 好的数据分析师，是能通过数据找到问题，准确的定位问题，准确的找到问题产生的原因，为下一不的改进，找到机会点的人。 </p>     <p> 往往科班出身的人，欠缺的不是在处理数据上，而是在解读数据上，至于将数据和产品结合到一起，则是其更缺少的能力了。</p>     <p> 4、数据应用师</p>     <p> 数据应用，这个词很少被提到。但是应用数据被提的很多，分析了大量的数据，除了能找到问题以外，还有很多数据可以还原到产品中，为产品所用。</p>     <p> 典型的是在电子商务的网站中，用户的购买数据，查看数据和操作的记录，往往是为其推荐新商品的好起点，而数据应用师就是要通过自己的分析，给相应的产品人员一个应该推荐什么产品，购买的可能性会最大的一个结论。</p>     <p> 国内能做到这个级别的数据人员还真是少的可怜，甚至大部分人员连数据的视图都搞不定，而真正意义上的能数据应用师，可以用数据让一个产品变得更加的简单高校。</p>     <p> 5、数据规划师</p>     <p> 数据规划师，不能说水品上比数据应用师高多少，而是另外一个让数据有价值的方向。</p>     <p> 往往在实际的应用中，数据都是有其生命周期的，用来分析，应用的数据也是，这点上，尤其是在互联网公司更加明显，一个版本的更新，可能导致之前的所有数据都一定程度的失效。</p>     <p> 数据规划师在一个产品设计之前，就已经分析到了，这个产品应该记录什么样的数据，这些数据能跟踪什么问题，哪些记录到的数据，可以应该用到数据中去，可以对产品产生什么样的价值。</p>    </div>