大数据分析师能力模型与企业需求报告
岗位说明书数据分析师
岗位说明书数据分析师岗位说明书数据分析师一、岗位职责数据分析师是企业中负责数据分析工作的专业人员，主要职责包括但不限于以下内容：1. 数据收集与整理：负责从各个渠道收集企业数据，包括销售数据、市场数据、用户数据等，并对数据进行整理和归档，确保数据的准确性和可靠性。
2. 数据清洗与处理：通过使用数据清洗工具，对收集到的数据进行清洗与过滤，去除重复数据、填充缺失值、处理异常值等，保证后续分析工作的准确性。
3. 数据分析与建模：运用统计学和数据分析方法，对企业数据进行深入分析，发现数据背后的规律和趋势。
利用数据挖掘和机器学习等技术手段建立数据模型，为企业提供业务决策支持。
4. 数据报告与可视化：根据需求，撰写数据分析报告，将复杂的数据分析结果转化为易于理解的图表和可视化展示，向管理层和相关部门提供数据洞察和决策依据。
5. 数据驱动决策：与业务部门合作，通过数据分析为企业业务决策提供支持，帮助优化产品设计、市场推广等策略，并监测决策实施效果，提供反馈和优化建议。
二、任职要求1. 教育背景：本科及以上学历，统计学、数学、计算机科学、数据科学等相关专业优先。
2. 技术能力：熟练掌握SQL、Python、R等数据分析工具和编程语言，熟悉数据挖掘和机器学习算法，具备良好的数据处理和建模能力。
3. 数据分析经验：具备2年以上相关工作经验，熟悉市场研究和数据分析流程，能够根据业务需求独立完成数据分析项目。
4. 业务理解能力：熟悉企业运营和市场环境，具备较强的业务理解能力，能够将数据分析结果与实际业务相结合，提供有效的决策支持。
5. 沟通与团队合作能力：具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与不同部门的同事有效协作，理解和满足业务需求。
三、福利待遇1. 薪资：根据个人经验和绩效考核结果，提供具有竞争力的薪资待遇。
2. 健康保险：为员工购买全面的健康保险，包括意外险和重大疾病险。
3. 带薪年假：根据工作年限和绩效考核结果，提供带薪年假福利，让员工享受更多的休闲和度假时间。
数据分析师的工作职责和技能要求(热门19篇)
数据分析师的工作职责和技能要求(热门19篇)(实用版)编制人：______审核人：______审批人：______编制单位：______编制时间：__年__月__日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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数据分析师岗位的基本职责描述（通用16篇）
数据分析师岗位的基本职责描述（通用16篇）数据分析师岗位的基本职责描述篇1职责：1、负责运营日常数据的统计、监控，并进行量化分析;2、对运营情况、异常数据进行评估与预测，并提出合理化建议;3、进行数据监测、数据分析、数据挖掘，总结规律，提出优化建议，做实时异常提醒;4、协助上级构建运营数据分析体系，对运营数据进行整理、收集、建模等;岗位要求：1、本科及以上学历，统计学等理学专业2、具备良好的数据敏感度和业务视野，能够敏锐的捕获数据价值;3、了解底层数据的架构技术以及应用层数据分析和算法的基本概念;4、沟通能力强、有团队合作精神数据分析师岗位的基本职责描述篇2职责：1、对基础数据进行分析，开发衍生变量;2、针对数据金融全流程，负责相关风险模型的开发工作;3、建立模型监控体系，有效跟踪模型实施效果并持续优化;4、采用机器学习算法在风险领域的建模实现。
岗位要求：1、本科以上学历，计算机信息类、数学，统计学，金融、物流等相关专业;2、有2年以上数据分析工作经验，有银行信用卡中心、互金、电商等工作经验者优先;3、具备较强的数据敏感度与数据分析能力，熟悉常用统计方法，熟练掌握SAS、PYTHON、R、SQL等一种或多种数据统计分析工具;4、有策略分析及报表开发经验者优先;5、数据逻辑清晰，业务理解能力强，具备良好的沟通与协作能力，善于发现问题并解决问题;6、对互联网金融常用第三方数据源熟悉且有运用经验者优先。
数据分析师岗位的基本职责描述篇3职责：1、分析各项商品相关数据，并对数据提出合理性的意见和建议;2、负责平台商品数据监控、数据管理、运营数据分析，为策划活动提供决策支持;3、协助业务运营以及活动策划，跟踪数据、分析效果，迭代调整;4、领导交代的其他事情;任职要求：数学、统计学、计算机等相关专业;1年互联网数据分析经验，熟悉互联网业务;熟悉使用excel、ppt等办公软件，特别是函数、数据透视表;有强烈的责任心，善于思考、发现问题、解决问题;数据分析师岗位的基本职责描述篇4职责：1、数据报表及数据工具开发，支持部门数据化运营;2、负责数据的集成、清洗、变换和规约，负责模型的建立、评估、部署、监控和优化;3、深入分析和挖掘海量数据，通过数据建模等方法提取有用信息;4、依据数据及模型分析结果为决策层提供决策依据;5、其他上级交代的工作。
数据分析师的工作职责（精选29篇）
数据分析师的工作职责（精选29篇）数据分析师的工作职责篇1职责：1、负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，构建业务数据分析体系，帮助确定各项业务数据指标;2、参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估;3、负责构建用户数据模型，挖掘用户属性及用户喜好等需求，为个性化产品推荐提供支持;4、通过数据分析支持产品改进及新模式的探索;5、负责通过海量数据的挖掘和分析，给用户提供分析报告;任职要求1、统计学、应用数学、计算机等相关专业，本科及以上学历;2、熟练掌握多种统计和挖掘方法，熟练使用SPSS、SAS等相关数据分析软件;3、熟练使用Oracle、MySql数据库，能够书写复杂的SQL语句及存储过程。
4、能够熟练使用主流的数据处理工具Kettle等。
5、较强的数据敏感度，逻辑分析能力和文档写作能力;6、有责任心，良好的沟通能力和组织管理能力以及心理承受能力，勇于接受挑战;7、具有一定的财务、审计分析能力;8、有资金分析相关经验优先。
数据分析师的工作职责篇21、分析公司财务状况，研究行业内公司信息，跟踪融资策略、财务分析和财经政策;2、分析实际发生的财务账目，针对实际情况判断、解释与预算产生的重要差异，预测公司财务收益和风险;3、分析评估各项业务和各部门业绩，提供财务建议和决策支持;4、预测并监督公司现金流和各项资金使用情况;5、撰写各种财务分析报告、投资财务报告、可行性研究报告等。
数据分析师的工作职责篇3职责：1.定期做公司电商平台店铺的运营数据统计、数据整理并向上级汇报;2.借助公司已有的系统软件整理成本，利润等数据;3.对需求部门数据进行统计分析，及时与销售部门沟通数据分析中发现的问题，分析业务进展及推进情况，提出自己的建议，并给出相对的数据框架(表格设计);4.收集各项财务数据、业务数据建立行业经营状况数据库;搜集、整理、分析行业各项信息与数据，建立相应明细报表及综合分析统计报表，据此提交研究、评估和预测;5.建立完善的商品数据库，为后期数据统计工作提供支持;6.其他上级临时交付的工作任务。
数据分析技术测评报告(3篇)
第1篇一、引言随着大数据时代的到来，数据分析技术在各个领域中的应用越来越广泛。
为了更好地了解和分析各类数据分析技术的性能和特点，我们针对市场上主流的数据分析技术进行了全面的测评。
本报告将从以下几个方面对测评结果进行详细阐述：技术概述、性能测试、功能测试、易用性测试、安全性测试以及综合评价。
二、技术概述1. 技术背景数据分析技术是指通过对大量数据进行采集、存储、处理、分析和挖掘，以揭示数据背后的规律、趋势和模式，为决策提供支持的技术。
目前，市场上主流的数据分析技术包括Hadoop、Spark、Flink、Hive、Pig、Sqoop等。
2. 技术特点（1）Hadoop：基于Hadoop的数据分析技术具有高可靠性、高扩展性和高容错性，适用于处理大规模数据集。
（2）Spark：Spark是一种快速、通用的大数据处理引擎，具有良好的内存处理能力和实时计算能力。
（3）Flink：Flink是一种流处理框架，具有高吞吐量和低延迟的特点，适用于实时数据处理。
（4）Hive：Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，用于数据分析和查询。
（5）Pig：Pig是一种高级数据抽象语言，用于简化Hadoop的数据处理流程。
（6）Sqoop：Sqoop用于在Hadoop与关系数据库之间进行数据迁移。
三、性能测试1. 数据集本次性能测试采用了一个包含1亿条记录的数据集，数据集包含以下字段：ID、姓名、年龄、性别、收入、城市等。
2. 测试指标（1）吞吐量：单位时间内处理的数据量。
（2）响应时间：处理数据所需的时间。
（3）资源利用率：CPU、内存、磁盘等资源的利用率。
3. 测试结果（1）Hadoop：在处理1亿条记录的数据集时，Hadoop的吞吐量约为2000条/秒，响应时间约为0.5秒。
（2）Spark：Spark的吞吐量约为5000条/秒，响应时间约为0.1秒。
（3）Flink：Flink的吞吐量约为6000条/秒，响应时间约为0.08秒。
财务数据大分析实训报告(3篇)
第1篇一、实训背景随着我国经济的快速发展，企业对财务数据分析和应用的需求日益增长。
为了提高财务人员的数据分析能力，培养具备实战经验的财务人才，我校开展了财务数据大分析实训。
本次实训旨在通过实际操作，让学生掌握财务数据分析的基本方法，提高分析能力，为今后的职业发展打下坚实基础。
二、实训目的1. 熟悉财务数据的基本概念和分类；2. 掌握财务数据分析的方法和技巧；3. 培养学生运用财务数据解决实际问题的能力；4. 提高学生的团队协作和沟通能力。
三、实训内容1. 财务数据采集与整理实训过程中，我们首先学习了财务数据的采集和整理方法。
通过对企业财务报表、经营报表等数据的收集，了解了企业财务状况、经营成果和现金流量等信息。
2. 财务报表分析接着，我们学习了财务报表分析的方法。
通过对资产负债表、利润表和现金流量表的分析，掌握了企业财务状况、经营成果和现金流量等方面的信息。
3. 财务比率分析财务比率分析是财务数据分析的重要手段。
我们学习了流动比率、速动比率、资产负债率、毛利率、净利率等财务比率，并运用这些比率对企业财务状况进行综合评价。
4. 财务预测与决策在掌握财务分析的基础上，我们学习了财务预测和决策的方法。
通过对企业财务数据的分析，预测企业未来的财务状况和经营成果，为企业决策提供依据。
5. 实战案例分析为了让学生更好地掌握财务数据分析方法，我们选取了多个实际案例进行分析。
通过案例分析，学生将理论知识与实际操作相结合，提高了分析能力。
四、实训过程1. 理论学习在实训开始前，我们进行了为期一周的理论学习，了解了财务数据的基本概念、分类、分析方法等。
2. 数据采集与整理在实训过程中，我们根据实际案例，采集了企业的财务数据，并对数据进行整理和清洗。
3. 财务报表分析通过对财务报表的分析，我们掌握了企业的财务状况、经营成果和现金流量等方面的信息。
4. 财务比率分析运用财务比率，我们对企业的财务状况进行了综合评价，发现企业在某一方面的优势和劣势。
数据分析师岗位要求和职责(10篇)
数据分析师岗位要求和职责(10篇)数据分析师岗位要求和职责（篇1）职责：1、能够协助产品经理开展机床设备状态监测、数据分析相关的科研立项、科研任务的方案设计、任务分解及实施;2、进行数据探索和数据分析，对机床的性能建模、故障诊断、故障预测等PHM 应用建模方案进行验证和优化，开发算法并实现产品化;3、能够熟练掌握主流机器学习算法原理，并能使用python语言实现，熟悉各种工具包;4、能够对多种数据源进行深度诊断、组合分析、挖掘、分析和建模和模型评估，并将算法设计应用于工业领域，负责模型的后期优化与验证。
岗位要求：1、计算机、统计、数学、信息技术等理科专业，211、985院校硕士及以上学历(985院校优先，有电气、机械、机电、能源与动力等工科相关背景优先);2、熟练使用QT，labview、Python等工具;3、能够独立开展研究项目;具备良好的职业素养和沟通能力，对工作有较强的责任心与耐心;4、熟悉Oracle、mysql等数据库技术，熟练运用SQL;5、有良好的数据敏感度，分析能力、逻辑思维能力强;6、具备较强的团队合作意识，有良好沟通协调能力，有主动学习的能力。
数据分析师岗位要求和职责（篇2）职责:1.与业务部门对接，进行在线教育产品、内容推荐策略的培训，解答产品相关问题。
与业务团队沟通市场战略，了解在线教育，共同完成业绩项目;2.与产品、研发团队对接，及时后台管理系统的问题，提出数据看板的改善方案;3.系统的建立监控分析预测体系，及时发现功能使用问题，优化用户体验;4.研究用户画像、定期进行用户行为数据分析、梳理产品使用的核心场景，提高市场投放和运营策略的收益能力。
任职资格:1.全日制本科学历及以上，2年以上相关经验;2.熟悉在线教育行业;有基本数据运营的知识，有互联网平台相关工作经验;3.有使用易观千帆、七麦数据等第三方数据平台的实战项目经验;4.有使用神策、微信小程序、GrowingIO等数据分析工具的使用和有埋点经验;5.熟悉SQL、hive、excel等数据查询及分析工具;对数据敏感，能独立进行数据分析;6.能快速掌握业务知识，发现问题，分析问题并提出解决方案;7.具有良好的沟通能力及抗压能力;有优秀的团队合作意识，善于沟通协调各部门合作。
数据分析及优化实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着大数据时代的到来，数据分析已成为各个行业提高效率、优化决策的重要手段。
本实验旨在通过实际案例分析，运用数据分析方法对某一特定数据集进行深入挖掘，并提出相应的优化策略。
本实验选取了一个典型的电商数据集，通过对用户行为数据的分析，旨在提高用户满意度、提升销售业绩。
二、实验目的1. 熟练掌握数据分析的基本流程和方法。
2. 深入挖掘用户行为数据，发现潜在问题和机会。
3. 提出针对性的优化策略，提升用户满意度和销售业绩。
三、实验内容1. 数据收集与预处理实验数据来源于某电商平台，包含用户购买行为、浏览记录、产品信息等数据。
首先，对数据进行清洗，去除缺失值、异常值，确保数据质量。
2. 数据探索与分析（1）用户画像分析通过对用户性别、年龄、地域、职业等人口统计学特征的统计分析，绘制用户画像，了解目标用户群体特征。
（2）用户行为分析分析用户浏览、购买、退货等行为，探究用户行为模式，挖掘用户需求。
（3）产品分析分析产品销量、评价、评分等数据，了解产品受欢迎程度，识别潜力产品。
3. 数据可视化运用图表、地图等可视化工具，将数据分析结果直观展示，便于理解。
四、实验结果与分析1. 用户画像分析通过分析，发现目标用户群体以年轻女性为主，集中在二线城市，职业以学生和白领为主。
2. 用户行为分析（1）浏览行为分析用户浏览产品主要集中在首页、分类页和搜索页，其中搜索页占比最高。
（2）购买行为分析用户购买产品主要集中在促销期间，购买产品类型以服饰、化妆品为主。
（3）退货行为分析退货率较高的产品主要集中在服饰类，主要原因是尺码不合适。
3. 产品分析（1）销量分析销量较高的产品主要集中在服饰、化妆品、家居用品等类别。
（2）评价分析用户对产品质量、服务、物流等方面的评价较好。
五、优化策略1. 提升用户体验（1）优化搜索功能，提高搜索准确度。
（2）针对用户浏览行为，推荐个性化产品。
（3）加强客服团队建设，提高用户满意度。
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大数据分析师能力模型与企业需求报告东湖大数据·数据智库2017年3月前言Introduction大数据浪潮的激流中，市场空间得到迅速释放，企业对于大数据人才的需求也越来越高，数据分析师则是这片翻腾浪花里的中流砥柱。
早在20世纪，数据分析岗已运用到企业业务层，“啤酒与尿布”的故事就是一个经典案例。
新时代下，数据分析发生飞跃式升级，“大数据”推动起数据的深度分析与挖掘，使得研究结果更加客观、多维。
本次报告我们将同样以大数据的方式展开研究，摒弃传统调研式报告带来的主观数据误差，尽可能使此次研究报告发挥出应有的现实意义和社会价值。
目录/CONTENTS大数据分析已成为时代选择BIG DATA ANALYSIS HAS BECOME THE ERA OF CHOICE 大数据分析的企业需求分析ENTERPRISE DEMAND ANALYSIS OF BIG DATA ANALYSIS 数据分析师的能力模型构建DATA ANALYSTS THE ABILITY OF THE MODEL BUILDING 总结与附录SUMMARY AND APPENDIX大数据分析已成为时代选择BIG DATA ANALYSIS HAS BECOME THE ERA OF CHOICE2014大数据时代到来168亿市场产值20152016E数据来源：中国信息通信研究院，2016年8月。
单位：亿人民币中国大数据产业规模估计大数据越来越火，随着互联网技术的升级，获取含量数据变的越来越容易，基于海量数据进行价值分析的数据分析人才成为了各大企业追逐的宠儿。
84.0亿115.9亿168亿数据挖掘&机器学习大数据开发方向数据分析方向云计算方向数据分析师成为大数据领域宠儿需求占比超四成12%40%45%3%大数据领域相关人才需求占比数据分析已成大数据领域标配七成已配备数据分析决策团队29.89%没有数据决策团队44.72%50人以下11.69%7.50% 6.19%50-100人100-300人300人以上你所在机构数据决策团队规模大数据领域相关人才数据挖掘&机器学习大数据开发方向数据分析方向云计算方向8158.615983.413014.610238.55.06%＜6万元6-10万元10-20万元20-30万元30-50万元＞50万元22.20%20.83%29.33%13.57%9.01%高薪已成数据分析的标签超半数从业者年薪10万+均薪：元/月大数据分析的企业需求分析ENTERPRISE DEMAND ANALYSIS OF BIG DATA ANALYSIS市场篇大数据分析师最值钱基础数据分析员需求量最大大数据分析师起薪11378数据挖掘工程师起薪11010高级数据分析师起薪10008数据分析师起薪8429数据分析实习生起薪3352数据分析员起薪57386.3%0.9%15.0%24.2%51.1%2.5%起薪：元/月市场篇四千多家企业超两万人才需求，超四成企业只招1人16.0%42.8%29.6%9.7%0.5%1.5%招聘人数企业占比：%民营企业合资企业股份制企业初创公司上市企业外资企业国有企业事业单位非营利机构0.1%51.0%13.7%11.2%10.7%8.3%3.9%0.7%0.3%7274起薪7004起薪6928起薪7737起薪9076起薪7931起薪8072起薪8327起薪8796起薪行业篇民营企业需求量过半事业单位最具竞争力广告传媒制造行业房产建筑服务业金融业IT/互联网消费零售行业竞争优势行业篇互联网行业需求大起薪高消费零售业起薪相对最低政府/公共事业8291起薪5074起薪5881起薪6280起薪6547起薪6796起薪6536起薪7377起薪46.3%7.8%2.1%7.1%2.0%1.9%11.1%21.6%起薪：元/月地域篇北京上海深圳广州杭州南京成都武汉苏州西安22961639761687507313204168108104十大需求城市需求量一线城市需求旺盛北上广深占比66%23031西安总体北京上海深圳广州杭州南京成都武汉苏州地域篇3k 以下3k-5k5k-8k8k-10k10k 以上4.628.329.115.522.43.712.339.826.217.97.723.834.517.017.04.625.838.813.417.522.929.124.914.68.614.225.032.512.815.414.728.439.98.68.318.638.726.510.85.426.228.630.410.74.220.425.935.213.05.632.746.215.45.80.043307455840483488248653374386814589557436359平均起薪7455 超1/5起薪过万起薪：元/月层级占比：%0.1%3.5%51.2%34.6%1.0%0.5%0.05%9.0%120599924853155534287409938757308博士硕士本科大专中专高中中技学历不限起薪资质篇层级占比：%起薪：元/月超五成需求本科学历以上起薪与学历成正比工作经验3年左右的人才需求最大资质篇33.4%经验不限0.2%10年以上6.2%5-10年20.7%3-5年38.1%1-3年1.4%1年以下35000147319784591763705707起薪经验起薪：元/月层级占比：%数据分析师的能力模型构建DATA ANALYSTS THE ABILITY OF THE MODEL BUILDING能力需求篇1821713306129068197802769925230400845819402000400060008000100001200014000160001800020000业务分析能力撰写报告和数据挖掘建模能力数据分析软件编程能力数据库和系统办公软件个人品质大数据相关能力机器学习项目管理能力报告撰写与业务分析需求最普遍能力需求篇数据分析人才技能需求77535办公软件6992数据挖掘建模能力13306个人品质5230大数据相关能力4008项目管理能力194机器学习458撰写报告和业务分析能力18217数据分析软件12906数据库和系统8027编程能力8197大数据处理能力HADOOP SPARK BI 工具ETL STORM MAHOUT KETTLE TALEND SQL 数据库MYSQL ORACLE DB2SQLSERVER HIVE PIG HBASE 熟悉Linux NOSQL MONGODB REDISCASSANDRA KAFKA ERP CRM 责任心独立性团队合作数据分析能力算法能力数据挖掘能力数据建模能力撰写报告能力数据敏感文字表达能力学习能力业务分析能力解决问题能力报表制作能力沟通能力收集信息逻辑思维能力PYTHON JAVA C++MAPREDUCE SCALA PERL编程能力数据分析软件SPSS SASCLEMENTINE RMATLAB EVIEWS TABLEAU DATASTAGE INFORMATIC STATAQUANVERTEXCEL PPT VBA 办公软件能力机器学习458项目管理能力19414527735076992772035538421122353583629126103470502604739492791759413114189815551777636424413078142328811299189150810385672029410932841313962695542115895138728539313591318544163295671233243283126058262003361数据库和系统技能要求最多样能力需求篇频次：数据分析和软件应用能力为主要需求数据处理能力THE DATA PROCESSING ABILITY数据库语言需求繁多但以SQL为主编程能力C++仍为主流Python崛起数据库和系统8027编程能力8197 SQL2112数据库2353MYSQL583ORACLE629DB2126SQLSERVER103HIVE470PIG50HBASE260熟悉Linux473NOSQL94MONGODB92REDIS79CASSANDRA17KAFKA59ERP413CRM114C++5421JAVA695PYTHON962MAPREDUCE158SCALA95PERL138编程能力728能力需求数据分析能力DATA ANALYSIS ABILITY数据分析软件SPSS 和SAS 依旧高需R 语言急缺挖掘、建模及算法能力成为数据分析的标配数据分析软件12906SPSS 1359SAS 1318CLEMENTINE54R 4163MATLAB295EVIEWS67TABLEAU123DATASTAGE32INFORMATIC43STATA28QUANVERT31数据分析软件5393数据分析能力6364算法能力2441数据挖掘能力3078数据建模能力1423数据挖掘建模能力13306能力需求大数据能力THE ABILITY OF BIG DATA大数据技术急需Hadoop、Spark人才机器学习成为数据分析的顶级配置大数据相关能力4008大数据处理能力1452HADOOP773SPARK507BI工具699ETL277STORM203MAHOUT55KETTLE38TALEND4机器学习458机器学习458能力需求综合能力COMPREHENSIVE ABILITY 沟通能力和办公职业化为主要需求业务管理分析及汇报能力为竞争力数据库和系统8027 VBA200PPT 826办公软件能力3361文字表达能力189业务分析能力1038学习能力1508解决问题能力567报表制作能力2029沟通能力4109收集信息3284逻辑思维能力1313撰写报告能力2881数据敏感1299EXCEL2605责任心1898独立性1555团队合作1777项目管理能力194办公软件6992撰写报告和业务分析能力18217个人品质5230项目管理能力194能力需求能力进阶模型各起薪相应能力打分能力晋级能力机器学习大数据相关能力数据库和系统编程能力数据分析软件数据挖掘建模能力办公软件撰写报告和业务分析能力个人品质项目管理能力数据分析+编程建模大数据技能+机器学习办公软件+报告分析3k 以下01090015546603k-5k 0391893526905k-8k 1211202413168518k-10k 01213242600719010k 以上12311273110222数据库和系统是数据分析从业硬性要求大数据相关能力并会数据分析软件是高薪的保障办公软件和报告分析能力是入门必备机器学习是晋级月薪过万的利器总结与附录SUMMARY AND APPENDIX大数据时代数据分析人才需求激增伴随着数据体量、形态的变化，数据价值不断提升，而企业相应的数据管理目标也随之改变，从最初的经营总结到决策支持，再到现在的构建颠覆式变革（重塑业务流程、组织和行业）。