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互联网数据分析师职位介绍及职业规划

互联网数据分析师职位介绍及职业规划

  互联网分析师这种职位哪些公司有?具体是干什么的?互联网分析师招聘需要哪些条件?这种职位的职业规划又是怎样?怎样才能成为合格的互联网数据分析师呢?下面我们将围绕着五个问题详细回答。

  互联网分析师都哪有?

  1、国外针对二级市场投资的基金机构

  通俗点讲国外人想投资中国的美股股票,但不了解中国这些互联网公司;

  那这些外国的基金机构就必然有人了解;这些分析师有常驻国内的,有常驻美国的;

  2、国内针对二级市场投资的基金机构

  基础逻辑和1一样,随着国内互联网相关的上市公司开始多了,国内一些基金也有了专门针对互联网方向的分析师;当然国内的互联网相关上市公司还不是太多,按照他们的说法就是标的不够多,所以国内一般的基金机构都是说IT行业分析师,互联网隶属IT行业;

  3、咨询机构、咨询公司

  也称顾问公司,国内的咨询行业由来已久;越来越多的行业开始和互联网相结合,在咨询结构服务各行各业的企业过程中也是需要有人了解互联网行业,了解这个行业的打法的;

  4、第三方调研机构

  比如艾瑞、DCCI、易观这样的以数据、行业信息为主的提供方,这些机构一般出具各种数据、行业发展报告,组织行业沙龙聚会,这里面必然也是需要有人分析的;

  5、大互联网公司

  一般国内的大互联网公司都有所谓的行业分析部门、战略部门、战略投资部;(百度、阿里、腾讯、盛大、网易、新浪、搜狐等都有),这样的部门里的基础分析工作也是要有人做的;

  6、针对一级市场的VC

  我的工作就是,这类分析师做的事情主要根据VC所处的阶段不同;早期VC更多要求分析师对行业的理解、对项目的把握,偏后期一点的基金公司则更侧重财务模型、资本市场运作一些;

  除此之外,自然还有一些江湖上的砖家们自称分析师,这里不展开了。

  那么这么多地方有互联网分析师,他们工作都干吗呢?

  1、国外针对二级市场投资的基金机构

  分析已经上市的互联网公司股票、公司财务状况、业务状况 、竞争对手态势和预测可能的走势;所以他们主要的工作是看已经上市公司及相关的竞争对手/细分领域的信息;

  工作的交付物更多是投行出的分析报告,比如这种:

  德意志银行-中国互联网行业研究报告2011年12月(109页).pdf

  《 德意志银行-中国互联网行业研究报告2011年12月(109页).pdf 》

  编写这个报告的分析师之一我认识,就在上海,他日常工作就是和国内的互联网公司的投资者关系部门沟通、参与这些公司的财报电话会议、提出问题、分析、给出总结、趋势和预测等;

  2、国内针对二级市场投资的基金机构

  其实和上面的类似,但他们更关注国内的上市互联网公司相关情况,他们的工作内容也是和各大上市公司董秘了解公司情况,参与财报发布等;至于交付物就是各种类型的研究报告:http://data.eastmoney.com/report/79_0.html可以看下这里,我说过国内因为上市互联网公司不多,所以更多基金采用的TMT的分类方式;

  3、咨询公司

  这类公司内的分析师更多承担的工作是信息搜集,而搜集的目的一般根据雇主的行业、阶段、要求来;比如一家传统做服装的公司想做电商,就有可能找咨询公司做做参谋;咨询公司能提供的服务就是讲解行业、参与公司、一些特定公司案例等;他们的交付物可能是PPT、可能是学习材料,也可能是咨询师的一个讲座。

  4、第三方调研机构

  这个就更方便大家理解了,各家结构都有侧重,熟悉艾瑞的同学也基本知道,交付物主要是行业报告;

  5、大互联网公司

  这个类目的分析师其实最不好定义,他们可能是产品经理、可能是BD、可能是,甚至可能是HR;我的老东家就有隶属不同三个事业部的三个这样的部门;

  根据不同事业部的分工我们的工作内容也有区别,但大体上就是行业分析、竞品分析、趋势预测等;主要供公司领导做决策参考;

  6、VC

  我现在的工作,我所在的基金是一家比较关注早期的VC,所以分工明确;我主要看移动互联网方向,工作内容主要是看行业发展的趋势、细分领域的投资机会、具体项目的产品-团队-商业模式分析;说的有点悬,简单讲就是看方向、想要点、找项目、项目判断;我们工作的交付物一般是行业报告和具体的项目分析;

  比如我的同行做的关于美国SOLOMO模式的分析报告;

  SoLoMo美国手机与互联网趋势研究(中文版).pdf

  大体看完我上面两段的描述,我想一般XD应该了解了这个职位要做的事情;最后扯点别的,为啥这个称呼最近被频繁的………………大家都懂得…………

  我闲的蛋疼的想了想几个原因:

  1、目前微博上的分析师们,大部分并不是互联网行业出来的人,所以更多是用旁观者的角度看行业;(当然还是有很多从产业里出来的人)

  2、微博和知乎里的互联网大拿太多,卧虎藏龙;大家其实对于自己所从事的行业都有比较深入的了解,所以当看到一些非常浅显的、说了等于没说的、不是干货的内容,会自然而然的觉得不靠谱;

  3、很多分析,尤其偏于二级市场的分析是基于财务数据、行业发展之后的结果做出的,所以有些时候会觉得这些分析都是“马后炮”

  4、最后一点,确实有些人不懂装懂………………

  回到这个问题的初始 ,其实互联网分析师这个职位看上去很美,但真正在做的人都知道其难度有多大,正如过去的2年大家常挂在嘴边的“产品经理”抬头一样…………………………

互联网数据分析师职位介绍及职业规划

  以上内容来源于知乎小伙伴庄明浩(rosicky311)

  以下内容来源于3W咖啡馆创始人许单单

  互联网分析师,是一个职位,而不是随便起的什么名号,就像互联网公司里面的产品经理、运营专员一样。很多领域都有这个职位,比如VC、艾瑞、证券、基金等,不同领域的互联网分析师职责不同,我这里只说一下我所从事的二级市场分析师。

  二级市场也就是股票市场,在这个市场里,有证券公司分析师和基金公司分析师两种,证券公司就类似高盛、摩根斯坦利、中金、国信等,他们的分析师被称为卖方分析师,他们的研究目的主要是为基金公司客户提供支持,所以他们会写报告对外发布,服务于基金公司的基金经理和分析师。其实这个业务和互联网行业很像:因为每个证券公司的交易佣金率几乎是一样的,所以他们为了让基金公司更多用自己的席位做交易,他们提供研究服务作为增值服务,从而获取更多交易佣金。

  基金公司类似南方基金、富达基金、巴菲特的基金等,他们掌管资金进行股票买卖操作,基金公司分析师被称为买方分析师(我的工作就是这个),他们对行业和公司做研究,给自己公司的股票买卖操作提供支持,他们是证券公司分析师的服务对象,他们会在证券分析师协助的基础上,结合自己的研究,得出股票操作的建议结论,但他们不对外发布报告。

  无论卖方还是买方的行业分析师,都需要参加证券从业资格考试,获得从业资格。

  因为上市公司涵盖各行各业,所以每个行业都有分析师,类似银行业分析师、机械行业分析师、化工行业分析师,当然互联网上市公司越来越多,所以也有互联网行业分析师。

  但是,由于绝大多数互联网公司都是在美国上市的,A股上市的很少,所以过去这么多年中国都没有互联网行业分析师这个职位。随着2007年QDII面世,中国的基金公司可以投资海外上市的股票了,才产生对互联网行业研究的需求,但是2008年时中国只有9个QDII基金,所以规模还很小,需求也很少,而且大部分基金的规模很小,养不起一个专门只focus在互联网行业的分析师,所以9个QDII的大部分基金都没有专职的互联网行业分析师,而是一个分析师覆盖好多个行业。只有特别大的基金,才会专门雇佣一个人来研究互联网行业。

  因为分析师的研究目的是指导股票买卖,所以研究的角度和互联网从业者本身是不同的。股票研究的主要侧重点是成长性、估值和风险,努力从众多纷繁复杂的因素中,去掉不重要的因素,筛选出对公司股价影响最大的因素。所以着眼点和从业者有很大不同,得出的结果也经常不一样。而且,在股票市场,如果你的观点和绝大多数人一样,那么90%的可能性是你错了。就像巴菲特说的“别人贪婪的时候你恐惧,别人恐惧的时候你贪婪”,也就是说和大众不同。

  不过,无论买方还是卖方分析师,都是受证监会严格监管的,他们的发言都受到非常严格的限制,卖方分析师发言的约束少一些,因为他们本来就是需要对外发布报告和言论的。但买方分析师的发言就受到更多限制,因为基金公司本身掌管资金,所以如果公司买了某个股票,然后买方研究员对外说哪个股票很好,就有操纵市场获取私利的嫌疑,就会被证监会监管的。所以,可以看到,微博上的大部分基金经理和分析师,其实都不太讲很具体的公司,很具体的分析,而是更多不疼不痒的话。

  对于买方研究员,他们的研究报告只对内使用。除了不能对外公布自己的研究结果,他们也不能接受媒体采访,不可以在媒体上说观点(公司市场部出于marketing目的特批的除外)。

  一般来说,买方研究员刚开始只研究一个行业,经验足够丰富之后会再多研究一两个行业,最后的职业路径一般是基金经理。

互联网数据分析师职位介绍及职业规划

  问题:想转行 互联网数据分析师,求职业规划。

  小弟现在是一名大四大学生,国贸专业。在从事互联网销售工作,但感觉自己不喜欢当销售。但对互联网行业的数据分析师的职位感兴趣。计划明年1月考研,读个计算机专业后再从事这个工作。

  但现在有大半年的时间,想换一份工作,但不知道换什么工作好,希望正在从事数据分析的大大赐教。

  数据录入 这样的基础工作如何?自己希望能从事一些与数据打交道的基础工作(0基础都能做的那种),用几个月的时间看看自己是否适合,希望有大大能给建议

  最好能说具体的职位,谢谢。

  回答:对于数据分析,有一句话说的非常好:spss/sql之类的软件、决策树、时间序列之类的方法,这些仅仅就都是个工具而已,最重要的是对业务的把握。没有正确的业务理解,再牛的理论,再牛的工具,都是白搭。做一名合格的数据分析师,除了对数据需要有良好的敏感性之外,对相关业务的背景的深入了解,对客户或业务部门的需求的清晰认识。根据实际的业务发展情况识别哪些数据可用,哪些不适用,而不是孤立地在“真空环境”下进行分析。

  第一步:掌握基本的数据分析知识(比如统计,概率,数据挖掘基础理论,运筹学等),掌握基本的数据分析软件(比如,VBA,Matlab,Spss,Sql等等),掌握基本的商业经济常识(比如宏微观经济学,营销理论,投资基础知识,战略与风险管理等等)。这些基础知识,在学校里尽量的学习,而且我来到了和君商学院,这样我可以在商业分析、经济分析上面领悟到一些东西,增强我的数据分析能力。

  第二步:参与各种实习。研一开始当时虽然有课,不过很幸运的找到一份一周只需去一两天的兼职,内容是为三星做竞争对手分析,当然分析框架是leader给定了,只是做整合资料和往ppt里填充的内容的工作,不过通过兼职,接触到了咨询行业,也向正式员工学习了很多商业分析、思考逻辑之类的东西。之后去西门子,做和VBA的事情,虽然做的事情与数据分析无关,不过在公司经常用VBA做一些自动化处理工作,为自己的数据分析工具打好了基础。再之后去了易车,在那里兼职了一个多月,参与了大众汽车销量数据短期预测的项目,一个小项目下来,数据分析的方法流程掌握了不少,也了解了企业是如何用一些时间序列模型去参与预测的,如何选取某个拟合曲线作为预测值。现在,我来到新的地方实习,也非常幸运的参加了一个央企的码头堆场优化系统设计,其实也算数据分析的一种吧,通过码头的数据实施调度,通过码头的数据进行决策,最后写成一个可操作的自动化系统。而这个项目,最重要的就是业务流程的把握,我也参与项目最初的需求调研,和制定工作任务说明书SOW,体会颇多。

  第三步:第一份工作,预计3-5年。选择咨询公司或者IT公司吧,主要是做数据分析这块比较强的公司,比如Fico,埃森哲,高沃,瑞尼尔,IBM,AC等等。通过第一份工作去把自己的知识打得扎实些,学会在实际中应用所学,学会数据分析的流程方*,让自己成长起来。

  第四步:去自己喜欢的一个行业,深入了解这个行业,并讲数据分析应用到这个行业里。比如我可以去电子商务做数据分析师。我觉得我选择电子商务,是因为未来必将是互联网的时代,电子商务必将取代传统商务,最显著的现象就是传统零售商老大沃尔玛正在受到亚马逊的挑战。此外,电子商务比传统的零售商具有更好的数据收集和管理能力,可以更好的跟踪用户、挖掘潜在用户、挖掘潜在商品。

  一位数据分析牛人曾经总结过数据分析师的能力和目标:

  能力:一定要懂点战略、才能结合商业;一定要漂亮的presentation、才能buying;一定要有global view、才能打单;一定要懂业务、才能结合市场;一定要专几种工具、才能干活;一定要学好、才能有效率;一定要有强悍理论基础、才能入门;一定要努力、才能赚钱;最重要的:一定要务实、才有reputation;不懂的话以后慢慢就明白了。

  目标:1-做过多少个项目?2-业务背景有哪些,是否跨行业?3-做过多少种类型的模型?做了多少个模型?4-基于模型做过多少次完整的marketing闭环?以上四个问题,足以秒杀95%以上的忽悠和菜鸟!

  人人都可以成为互联网数据分析师 

  这篇博文仅供想做数据分析的初级人士参考,其实也是我在公司内部做数据分析入门培训用的PPT中的精华部分,有不妥之处只管指出,我虚心接受。

  一.确认做数据分析的目的,不要指望我们会了分析数据之后就可以干很多事情,想都不能想。如果能改进现有产品的品质或者提升现有网站的流量就已经很好了。

  二.怎么做才能学会数据分析呢?其实很简单,但是周期比较长,要耐得住寂寞。

  1.多看,多记

  看出异常才能有所进步,何谓异常?如果你记不住以前的数据,就没有所谓的异常。

  2.如何看数据

  多做对比,找出N多相似点去比较。如,同是星期天的数据,同是中午12点的数据。

  3.会看数据

  做过大量对比分析之后,就会知道对哪些数据应该用哪种方法去对比。

  4.通过异常数据能看到什么?

  出现异常数据,第一时间去猜测发生了什么?学生放假?全国断网?某些网站出故障?某些网站关闭?做了推广?然后迅速的去验证。

    5.异常数据背后的原因

  确认异常数据原因后,有时还要去分析一下,这个原因的目的或起源是什么?

  美丽说百度指数异常?为什么?据说美丽说要融资,所以刷了百度指数。

  点点网流量异常上涨?为什么?为了迅速的积累用户,点点网做了送电影票活动。

  6.可以预测数据的走势

  经过大量的数据分析的过程,可以做到只需要看到片段数据,就可以预测整段数据的情况。

  7.如果判断假数据

  从多个维度去分析,一般作假数据不可能面面俱到。

  以上的每一步都要扎扎实实的做到,切不可偷懒,每天一定看5小时以上的数据。也可以每天看大量的信息,有意识的去做分析,顺便记牢。

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  本文整合CDA数据分析师 、百度知道、夏天天博客的资料

  本文为中国大数据产业观察网原创精编,转载请注明链接:www.cbdio.com

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