数据分析岗位具体从事哪些工作,数据分析岗位的工作内容

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今年儿子签约了铁路局

今年儿子签约了铁路局

今年儿子签约了铁路局,初步会被分配在机务段,听说火车司机压力太大,又要倒班,不想让他开火车怎么办?

事实上没有谁规定大学生一分配到机务段都安排开火车,机务段那么大,其它岗位也是不少的,比如数据分析员岗位。主要负责机车车载安全防护系统、机车远程监测与诊断系统、走行部车载检测装置及相关音视频资料的转储、发送、处理、统计、分析等工作。

比如化验工岗位,主要负责新进(储存)燃料油脂等机车用料的质量检验,对机车使用的压缩机油、变压器油、柴油、冷却液等质量检验工作,可以称之为是机车的“验血师”。

比如制动钳工岗位,主要负责机车制动机、制动系统、空气管路系统及其零部件的
检修、试验、维护故障判断和处置等工作,说白了就是负责火车刹车系统维护保修工作。

再比如无损检测员岗位,主要负责对机车轮对、车轴、车钩等重要部件进行无损探伤检测、判定处理裂损原因分析等工作,以确保机车运行安全。

除此之外,机务段还有机车调度员、机车电工、内燃机装试工、地勤司机等等岗位,哪怕一开始被安排开火车,后期结合个人实际也是可以申请转岗的。

“数据分析师”就业前景如何

“数据分析师”就业前景如何

“数据分析师”就业前景如何,值得关注吗?
数据分析师指的是不同行业中,专门从事数据搜集、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。
一个国家一个企业包括每一个个体,每天的工作、生产和生活中,产生着海量的数据,这些数据可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频。
通过分析这些海量数据,可以知道行业变化、业务现状、市场动态、天气状况、健康状况,用来帮助人们做出判断,以便采取适当行动。
数据分析师岗位基础要求:
学历要求,本科以上学历;
专业要求,数学、统计学、计算机等相关专业;
其它要求,对数据敏感,良好的沟通能力和逻辑思维能力;
数据分析师岗位工作内容:

1、承担日常的数据分析工作,有数据意识,对业务中的数据场景敏感,有较好的数据处理能力;

2、熟练使用Excel进行常用的数据提取、展示,能基于运营数据生成分析报告(PPT),如月度报表、季度和年度分析报告;

3、熟悉行业知识,深入理解业务,建立并不断完善相关数据指标体系,用以完整、准确地描述业务进展及运营思路;

4、通过数据分析对运营提供数据支撑,并通过总结与改进,不断提升产品数据,实现精细化运营目的;

5、实时关注业务数据动态,定期进行全面诊断,通过对业务数据的准确理解及把握,发现业务问题和机会点,为管理层判断决策提供参考;

6、能从用户运营的角度进行数据分析,根据分析结果,为研发调整、运营方向、产品规划等的持续优化提供可行性建议;

7、根据业务需求,设计开发各类分析监测报表;

8、及时跟进、了解最新数据分析及可视化技术,把握市场行业动态。
数据分析师工作方向和就业前景:
数据分析有极其广泛的应用范围,几乎涵盖了所有行业,互联网、电商、银行、金融、电信、财务、商业、医疗、电竞等等都有很大需求。
数据分析师岗位缺口大,以工作能力和工作年限分为初级数据分析师、中级数据分析师和高级数据分析师。
数据分析过程主要由信息识别、数据收集、数据分析、数据优化等组成,数据分析师对人才素质要求较高,薪资水准也相对其他行业丰厚。但成为此类人才,需掌握大量行业知识、统计知识、长时间工作经验以及对相关数据的信息整合能力。

数据分析师:需要深入思考和分析数据


数据分析师:需要深入思考和分析数据,这与内向者的性格特点相符。
编程员:需要独立工作和解决问题,适合内向者。
图书管理员、档案管理员或图书馆员:这些职位通常要求安静、专注的工作环境,适合内向者。
研究员或学者:需要深入研究和分析信息,这与内向者的性格特点相符。
编辑或校对员:需要仔细检查文本并进行修改,适合内向者。
艺术家或设计师:需要独立思考和创造,适合内向者。
数学家或统计学家:需要逻辑思维和分析能力,适合内向者。
作家或编剧:需要独立思考和创作,适合内向者。
心理学家或咨询师:需要倾听和理解他人的需求,适合内向者。
翻译或语言学家:需要深入研究语言和文化,适合内向者。

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数据分析师
年薪税前20w

岗位职责

1.基于对业务的深入了解,为业务运营人员提供数据支持,及时响应业务需求;

2.构建并维护全面、准确、反映业务特征的指标体系,并基于日常指标监控,推动业务部门的数据化运营;

3.提炼业务诉求,有针对性的提出解决方案,通过数据可视化或者数据服务,帮忙业务更直观清晰的挖掘数据背后的信息,辅助业务决策;

4.基于业务理解或者从数据分析中发现新的应用场景和创新点,进而与相关团队协作并推动数据产品的规划、设计和落地;
任职要求

1.本科及以上学历,数学、统计、计算机、经济等相关专业优先;

2.熟悉Excel、SQL、Python等数据分析工具和技术;

3.思维敏捷,逻辑性强,具有较强的数据分析能力和数据敏感性,善于从数据中发现问题、分析问题。

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