招聘案例
数据分析师
高级数据分析师
数据分析
数据分析师
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从业条件
适合专业：
信息与计算科学 、
经济统计学 、
统计学 、
数据计算及应用 、
数理基础科学 、
应用统计学 、
金融数学 、
信用管理 、
金融科技 、
统计与大数据分析 、
数据警务技术 、
健康大数据管理与服务 、
生物医药数据科学 、
数字人文 、
信息管理与信息系统 、
计算机网络技术 、
数据科学与大数据技术 、
计算金融 、
电子与计算机工程 、
智能科学与技术 、
数学与应用数学 、
数字经济 、
保密管理 、
大数据管理与应用 、
商务数据分析与应用 、
智慧旅游技术应用 、
智能交互设计 、
空间信息与数字技术 、
区块链工程 、
资源环境大数据工程
必备证书：
MOS （专业技术人员职业资格-等级证书）
建议掌握证书：
必备专业技能/工具：
Excel 、
Tableau 、
Power BI 、
MySQL 、
Oracle 、
SPSS 、
DB2 、
Redis 、
MongoDB 、
Sybase 、
HBASE 、
Hive 、
informix 、
PostgreSQL 、
PowerDesigner 、
VF 、
nosql 、
Navicat 、
spark 、
T-sql 、
kettle 、
Linq 、
MariaDB 、
SQLlite 、
hadoop 、
Matlab 、
Python
必备通用技能/工具：
建议掌握技能：
Access
转行推荐
* 以下岗位与数据分析师在技能、工作内容上有相似性，可以考虑从事以下工作：
父级职位：
子级职位：
商业数据分析
Python数据分析师
销售数据分析
金融数据分析
临床数据分析
高相似职位：
低相似职位：
python
数据挖掘
职级职位：
数据分析主管
数据分析经理
职位标签
职位分类标签：核心职位,白领,是否使用快招职位,有门槛,软信岗位,数字人才,运营核心职位,求职者端运用内容算法职位,工程师类人才,发布职位不填写试用薪资,发布职位不填写发薪日期,创建简历不能选择具体主城9区,白领（无需倒班）,投递后提炼行为标签,发布职位需AI识别职位类别,发布职位需AI提炼专业,世界级装备制造产业集群-重度人才,汽车产业集群-轻度人才,新材料产业集群-重度人才,绿色低碳优势产业-轻度人才,电子信息产业集群-中度人才,新一代信息技术产业集群-中度人才
证书：MOS(普通标签)
岗位工作年限：无经验(核心标签)、1年及以内(核心标签)、2年(核心标签)、3年(核心标签)、4年(核心标签)、5年及以上(核心标签)、无经验(核心标签)、1年及以内(核心标签)、2年(核心标签)、3年(核心标签)、4年(核心标签)、5年及以上(核心标签)
技能专长：MySQL(普通标签)、SPSS(普通标签)、Matlab(普通标签)、Python(普通标签)、Tableau(普通标签)、Power BI(普通标签)、MySQL(普通标签)、SPSS(普通标签)、Matlab(普通标签)、Python(普通标签)、Tableau(普通标签)、Power BI(普通标签)、Access(普通标签)、MySQL(普通标签)、Oracle(普通标签)、SPSS(普通标签)、DB2(普通标签)、Redis(普通标签)、MongoDB(普通标签)、Sybase(普通标签)、HBASE(普通标签)、Hive(普通标签)、informix(普通标签)、PostgreSQL(普通标签)、PowerDesigner(普通标签)、VF(普通标签)、nosql(普通标签)、Navicat(普通标签)、spark(普通标签)、T-sql(普通标签)、kettle(普通标签)、Linq(普通标签)、Matlab(普通标签)、Python(普通标签)、Excel(普通标签)、hadoop(普通标签)、Tableau(普通标签)、Power BI(普通标签)
经验优势：数学/统计相关专业(普通标签)、计算机相关专业(普通标签)、经济/工商管理相关专业(普通标签)、数据分析/挖掘经验(普通标签)、机器学习/建模经验(普通标签)、风控相关经验(普通标签)、数学/统计相关专业(普通标签)、计算机相关专业(普通标签)、经济/工商管理相关专业(普通标签)、数据分析/挖掘经验(普通标签)、机器学习/建模经验(普通标签)、风控相关经验(普通标签)
行业经验：电子商务(核心标签)、游戏(核心标签)、商超/批发/零售(核心标签)、交通运输/物流/快递(核心标签)、旅游业(核心标签)、无相关经验(普通标签)
技术工作内容：大数据分析(普通标签)、模型设计(普通标签)、商业数据分析(普通标签)、数据架构(普通标签)、数据集市(普通标签)、数据建模(普通标签)、数据监控(普通标签)、数据中台(普通标签)、行业分析(普通标签)、舆情分析(普通标签)、大数据分析(普通标签)、模型设计(普通标签)、商业数据分析(普通标签)、数据架构(普通标签)、数据集市(普通标签)、数据建模(普通标签)、数据监控(普通标签)、数据中台(普通标签)、行业分析(普通标签)、舆情分析(普通标签)
数据职能：数据仓库(普通标签)、商业分析(普通标签)、数据分析(普通标签)、数据挖掘(普通标签)、数据采集(普通标签)、ETL(普通标签)、数据仓库(普通标签)、商业分析(普通标签)、数据分析(普通标签)、数据挖掘(普通标签)、数据采集(普通标签)、ETL(普通标签)
数据分析方法：神经网络(普通标签)、方差分析(普通标签)、回归分析(普通标签)、多元统计分析(普通标签)、因子分析(普通标签)、聚类分析(普通标签)、决策树(普通标签)、非参数检验(普通标签)、参数检验(普通标签)、神经网络(普通标签)、方差分析(普通标签)、回归分析(普通标签)、多元统计分析(普通标签)、因子分析(普通标签)、聚类分析(普通标签)、决策树(普通标签)、非参数检验(普通标签)、参数检验(普通标签)
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- 最近更新：肖正瑶（2023-12-14）