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一、企業(yè)內部數據分析架構

1、商業(yè)數據分析中心的組織架構形式：

1）、技術型——隸屬于IT部門

2）、虛擬型——分散在各部門，虛線匯報

3）、戰(zhàn)略型——頂層組織、縱覽全局

4）、分散型——完全分散在各部門

2、商業(yè)數據分析中心崗位角色

①業(yè)務統(tǒng)計分析人員：理解企業(yè)數據，發(fā)現業(yè)務問題，開發(fā)預測模型，幫助企業(yè)更好的進行信息決策；

②數據挖掘人員：知識發(fā)掘積累，需要熟悉各種數據挖掘算法，可以進行深層次的客戶識別、畫像，以滿足營銷、風控和客戶關系管理方面的需要；

③大數據分析人員：海量異構數據，進行數據的搜集、存儲和清洗。同時與數據挖掘人員、報表制作人員、業(yè)務統(tǒng)計分析人員合作完成工作；

④業(yè)務支持人員：創(chuàng)建業(yè)務報表或進行業(yè)務分析；

⑤報表制作人員：編寫SQL程序進行查詢并生成報表；

⑥數據管理人員：為需求人員提供便捷的數據訪問服務；

⑦數據架構人員：設計處理、開發(fā)模型和數據質量管理設計所需的架構和方法；

⑧數據平臺架構人員：負責企業(yè)管理平臺的安裝、配置、管理和維護

二、數據分析師職能和學習路徑

1、業(yè)務數據分析師

⑴、編程能力

SPSS、SAS二選一和SQL、EXCEL

⑵、統(tǒng)計分析

方差分析、線性回歸、邏輯回歸、多元統(tǒng)計和時間序列預測

⑶、商業(yè)智能

報表系統(tǒng)設計和數據可視化

2、數據挖掘/建模師

⑴、編程能力

SAS、R、Python、SPSS Modeler四選一和SQL

⑵、統(tǒng)計分析

方差分析，線性回歸、邏輯回歸、多元統(tǒng)計

⑶、數據挖掘

機器學習、深度學習、復雜網絡分析

⑷、客戶行為分析

心理學、營銷理論、風險理論

3、大數據分析師

⑴、大數據生態(tài)系統(tǒng)與編程能力

JAVA和SQL

Hadoop生態(tài)組件

Nosql數據庫原理及特征

Spark大數據分析框架

⑵、統(tǒng)計分析與商業(yè)智能

方差分析，線性回歸、邏輯回歸、多元統(tǒng)計

數據可視化

⑶、數據挖掘

機器學習、深度學習、復雜網絡分析

轉載于:https://www.cnblogs.com/evilqliang/p/8329657.html

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總結

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