一、中国电信数据挖掘与分析工程师这个部门主要是做什么？

分析工程师不太清楚，数据挖掘主要是通过模型的方式对用户产生的数据进行深层次的分析，例如用户的属性可能宽度不够，那么通过用户的性别、年龄、职业三个主要项，结合例如k-means算法等便可判定用户的大致属性，对于企业指导运营等有着锦上添花的作用。

二、数据分析员主要做什么？

数据分析员是根据数据分析方案进行数据分析的人员，能进行较高级的数据统计分析，负责公司录入人员的管理和业绩考核，以及对编码人员的行业知识和问卷结构的培训，和录入数据库的设立，数据的校验，数据库的逻辑查错，对部分问卷的核对等职责。

三、数据分析主要是做什么的？

数据分析的工作内容

5W1H基本回答了数据分析的工作内容，What（什么）——分析什么数据?When（何时）——什么时候数据分析？Where（那里）——从那里获取数据？Which（那个）——采用什么分析工具处理分析数据？Who（谁）——采用那个供应商的基础数据服务，帮你构建数据产品或处理数据？How（怎样）——如何进行数据分析？

·What 分析什么数据

分析什么数据与数据分析的目的有关，通常确定问题后，然后根据问题收集相应的数据，在对应的数据框架体系中形成对应的决策辅助策略，这个过程也是一个反复博弈的过程。

·When 什么时候数据分析

数据分析基本上贯彻了业务运营的各个环节，也就是在业务运营过程中要做到全程数据跟踪。例如电子商务中的商品选择、商品陈列、更新、广告投放引流跟踪、效果评估、客户跟踪等等都需要数据支撑。

·Where 从那里获取数据

企业通常的数据来源可分为两大类：内部来源数据和外部来源数据。对于互联网企业而言，内部数据主要包括网络日志相关数据、客户信息数据、业务流程数据等，而外部数据则主要包括各类第三方监测数据、企业市调数据、行业规模数据等。

·Which 那个数据分析工具处理数据

数据处理分析的工具非常多，也非常的细。用什么样的工具常常取决于企业的具体需求，不管怎样，相对于各类工具而言，操作工具的人更加重要。通常，企业在人与对应的工具上的投入比大约为9：1，也就是说当你投入10元钱在数据分析工具上的时候，那么你的企业对入在对应的人上的成本大约90元。

·How 如何进行数据分析

数据跟着业务走，数据分析的过程就是将业务问题转化为数据问题，然后再还原到业务场景中去的过程。如何进行数据分析将视具体情形而定，但其从的流程过程都是在AMAT这样一个框架内，关于AMAT以及如何确定数据问题的过程详细情况将在《数据应用前奏》部分详细说明。（摘自数据元素）

四、数据分析师主要做什么？

主要是相关行业的数据搜集、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。必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。

五、生产数据分析主要分析哪些数据？

数据分析按作用，一般可以分为现状分析、原因分析和预测分析三大类，生产数据分析主要涉及现状分析和原因分析。

1、生产数据现状分析。

生产数据现状分析常见的分析方法有两类，对比分析和平均分析。

对比分析是生产数据分析用得最多的分析方法之一。

对比分析又可以从横向和纵向两个方面进行。横向对比分析，又称静态对比分析，主要有和目标对比，和其他部门对比，和其他地区对比，和其他行业对比等等。比如，生产投入产出达标率就是一种典型的对比分析，再比如，A车间和B车间的人均产能比较，也是对比分析。

纵向对比分析，又称动态对比分析，主要有和历史同期对比的同比，和上一周期对比的环比。

平均分析，也就是求平均，是最基础的数据分析方法，和对比分析一样，也是生产数据分析应用最多的分析方法之一。

2、生产数据原因分析。

原因分析，顾名思义，就是经过数据分析，找到生产现状发生的原因。

生产原因分析的分析方法也很多，主要包括：分组分类分析、结构分析、交叉分析、杜邦分析、漏斗图分析和矩阵关联分析。

六、学数据分析出来做什么工作？

可以做数据分析师，数据工程师，数据咨询师，也可以做算法工程师。

七、亚马逊数据分析主要分析什么？

1、价格分析

价格分析是亚马逊商店数据分析中最关键的一点。建议卖家在选择产品时选择合适的单价产品非常重要。一般来说，建议尽量不要做单价较低的产品，因为产品没有足够的利润率，这在广告推广中会变得特别困难。另一个非常重要的一点是，通过分析一个类别，哪个价格范围的商品销售相对较大，这也是一个值得学习的方面。

2、搜索热分析

搜索趋势可以看到买家的需求趋势。搜索结果后，可以根据数据快速了解产品是供过于求还是供过于求。

3、产品类别分析亚马逊产品类别分析也是非常必要的，这与亚马逊产品分类错误或不准确有关，将大大降低商品销售。

4、上架时间分析

对于货架时间的分析，不要与货架时间过长的产品进行比较。因为它抓住了市场机遇，商家无法弥补时间问题，所以很难赶上。

5、竞品文案分析

分析竞品Listing文案的质量，吸收其本质，看看优秀竞争产品的共同部分，检查竞争产品流量的来源词是什么，为自己使用，将在很大程度上影响商家的产品流量和转化率。

6、产品review分析

要做好的原因Review一方面，产品的卖点可以从正面评价中知道;另一方面，从负面评价中，我们可以清楚地理解超越竞争对手的关键。

亚马逊的数据分析很多，大家要知道做国内电商的运营需要掌握店铺的数据就很多，跨境电商平台，对于数据的要求会更高一些，了解掌握数据才知道店铺时期发展情况。

八、餐饮数据分析主要分析什么？

1、成本分析：固定资产折旧成本、租赁成本、人员及管理成本、采购成本等；

2、客户分析：会员活跃度，客群分布、人均消费、偏好分析，复购率、流失率等；、

3、营业情况：采购频率、利润率、top菜品及营业额、黄金时段、等位平均时间，上座率、翻台率等；

4、其他分析：季节分析、竞争力分析、最优价格模型、促销反馈等。

九、数据分析主要方法？

数据分析的三种主要方法是：描述性统计分析、回归分析和方差分析。

1.描述性统计分析：描述性统计分析用于概括数据的基本特征，包括数据的频数、集中趋势、离散程度和分布等。它可以帮助我们了解数据的全貌，揭示数据之间的关系。

2.回归分析：回归分析用于研究两个或多个变量之间的关系。它可以帮助我们理解自变量如何影响因变量，以及影响程度如何。回归分析可以分为一元线性回归、多元线性回归、Logistic 回归等不同类型，根据问题的具体情况进行选择。

3.方差分析：方差分析用于比较多个样本或总体之间的差异。它可以帮助我们判断不同样本或总体之间的差异是否显著，以及差异的方向和程度。方差分析可以分为单因素方差分析、多因素有交互方差分析和多因素无交互方差分析等不同类型，根据问题的具体情况进行选择。

十、数据集市主要工作？

数据集市就是企业级数据仓库的一个子集，他主要面向部门级业务，并且只面向某个特定的主题。数据集市可以在一定程度上缓解访问数据仓库的瓶颈