有哪些高薪的数据分析职业？原来你不止数据分析师这一条路可走

1、有哪些高薪的数据分析职业——数据分析员

更加注重数据和数据指标的解读，通过数据分析解决业务问题。主要分为以下几个层次：

1) 业务监控：诊断当前业务是否正常?有什么问题吗?业务是否按预期发展(KPI)?如果没有，主要问题在哪里?原因是什么?

2) 建立分析体系：这些数据分析员对业务有一定的了解，对业务比较熟悉。它们帮助企业方建立一套分析系统，或者更先进的是制作数据产品。例如：营销活动。分析员会告诉业务方，你应该在活动前分析哪些数据，以制定适当的营销计划。在营销过程中，为了及时调整营销活动，您应该查看哪些数据。在营销活动中，如何评价活动的效果。

3) 行业未来发展趋势分析：这应该是最高级别的数据分析师，有些公司被称为战略分析师/业务分析师。这一层次的数据分析师站得更高，在行业宏观层面进行业务分析，预测行业未来发展、竞争对手业务构成，帮助公司制定战略发展规划，并及时跟踪分析市场动态，从而及时优化战略。

主要技能要求：

数据库知识(至少应熟悉SQL)、基本统计分析知识、excel应相当熟悉，并对SPSS或SAS有一定了解。对于网站相关业务，可能还需要掌握GA等网站分析工具，当然PPT也是必要的。

2、有哪些高薪的数据分析职业——数据挖掘工程师

更多的是通过海量数据挖掘，寻找数据存在的模式或规律，从而通过数据挖掘来解决具体问题。数据挖掘更多的是针对特定问题，是以解决具体问题为导向的。例如：聚类分析，通过对成员的各种人口统计和行为数据的分析，对成员进行分类，为不同类型的成员建立相应的分析，从而更好地了解成员，了解公司成员的情况?高、中、低价值会员的构成，不仅可以为后期各类会员的经营提供指导，提高活动效率，还可以指导公司的营销，如广告策略等。以及公司的各种战略。

主要技能要求：

1) 数据库必须精通。大多数情况下，模型的数据预处理可能在数据库中完成，并且您使用的数据库技能更高。

2) 必须有成熟的数据挖掘工具和算法，如SPSS/cellular、SAS/em等。当然，如果你知道一两个开源软件并编写一些程序代码，那是最好的。大公司喜欢使用开源软件，比如R和Weka。

3、有哪些高薪的数据分析职业——数据建模器

这个职位与数据挖掘工程师有本质的不同。数据建模者更倾向于中、小数据量，使用的统计方法较多，而决策树、神经网络、支持向量机等数据挖掘方法则不在此涉及。

当然，两者有一个共同点。它们将针对某个特定问题解决一个非常具体的问题，如：营销响应率，可以建立一个模型来预测历史邮件和短信的响应情况，从而提高电子邮件的响应率，或者减少“垃圾”邮箱，为用户提高用户体验。所以在技能方面，两者有很大的区别。事实上，数据建模者很少提到“算法”这个词。使用哪种型号?你感觉到了吗?但从实际出发，两种模式之间并没有明确的分工。一般来说，这两个职位的人都会互相学习，所以有合并的趋势。然而，在接下来的几年里，我认为公司在招聘员工时应该有所不同。

刚进入数据行业的学生可以根据自己的背景选择自己的职位。更多研究数据和统计的朋友可能更喜欢做模型师。然而，计算机，尤其是那些编写程序的人，可以去找数据挖掘工程师。也许他们有更好的适应能力，但这并不是绝对的。

有哪些高薪的数据分析职业？原来你不止数据分析师这一条路可走，更加注重数据和数据指标的解读，通过数据分析解决业务问题。主要分为以下几个层次，你能处理好吗?如果您还担心自己不知道数据分析类型，那么下方的资料下载链接一定会帮助你。