阿里巴巴数据分析师专业要求

具备优秀的数据分析专业能力，熟悉统计建模，精通数据分析技能等。根据查询阿里巴巴公司招聘简章显示，数据分析师岗位专业要求包括具备优秀的数据分析专业能力，熟悉统计建模，精通数据分析技能等。阿里巴巴集团的业务包括核心商业、云计算、本地生活服务、数字媒体以及创新业务。

1、公司福利

公司的很多诚意不仅体现在工资上，还有实打实的经济福利。包括商业保险，餐补，公积金比例，这些都是实打实的钱。

2、明确的加班情况

对于这一点不要直接问，但一定要问。我一般的做法是提出工资期望后，请HR在当前的期望下，根据加班情况酌情增加一部分。

这样他基本能套出比较真实的加班时长。

3、绩效评估标准

这也是实打实的关乎自身利益的东西。企业有没有kpi，有没有okr，如何管理都在个人绩效评估中实现。

很多打工者不知道目标管理的道道儿，但我告诉你，目标管理方案的不同，直接影响你工作的舒适性。比如数据分析师估绩效的角度是需求的多少，那么他就是一个取数的岗位，不承担起分析的职能。

汇报关系会影响你在公司里的地位，你是否有带教，是否直接和领导汇报，谁给你打绩效？你的领导的领导是谁，在整个组织架构中如何？

大公司里的组织特别复杂，如果不问清楚这个关系，你可能就到了一个小部门打杂。

4、直属领导的价值观

我在面试结束拿到offer后有一个要求，就是请HR再联系一遍我的面试官，也就是我的直属leader，再面一次。

我问了他对数据分析的理解和对组织未来的规划。以及招我的目的，以及对数分职能的理解，进行一次深入的交流。

这样我才能确认这个人是可以合作的，而不是像其他面试的公司一样。

数据分析师的职位要求 ：\x0d\\x0d\　　1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；\x0d\　　2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL；\x0d\　　3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作；\x0d\　　4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳；\x0d\　　5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；\x0d\　　6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。\x0d\\x0d\　　1、态度严谨负责\x0d\　　严谨负责是数据分析师的必备素质之一，只有本着严谨负责的态度，才能保证数据的客观、准确。在企业里，数据分析师可以说是企业的医生，他们通过对企业运营数据的分析，为企业寻找症结及问题。一名合格的数据分析师，应具有严谨、负责的态度，保持中立立场，客观评价企业发展过程中存在的问题，为决策层提供有效的参考依据；不应受其他因素影响而更改数据，隐瞒企业存在的问题，这样做对企业发展是非常不利的，甚至会造成严重的后果。而且，对数据分析师自身来说，也是前途尽毁，从此以后所做的数据分析结果都将受到质疑，因为你已经不再是可信赖的人，在同事、领导、客户面前已经失去了信任。所以，作为一名数据分析师就必须持有严谨负责的态度，这也是最基本的职业道德。\x0d\\x0d\　　2、好奇心强烈\x0d\　　好奇心人皆有之，但是作为数据分析师，这份好奇心就应该更强烈，要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果不是预期的那样等等。这一系列问题都要在进行数据分析时提出来，并且通过数据分析，给自己一个满意的答案。越是优秀的数据分析师，好奇心也越不容易满足，回答了一个问题，又会抛出一个新的问题，继续研究下去。只有拥有了这样一种刨根问底的精神，才会对数据和结论保持敏感，继而顺藤摸瓜，找出数据背后的真相。\x0d\\x0d\　　3、逻辑思维清晰\x0d\　　除了一颗探索真相的好奇心，数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。我记得有位大师说过：结构为王。何谓结构，结构就是我们常说的逻辑，不论说话还是写文章，都要有条理，有目的，不可眉毛胡子一把抓，不分主次。\x0d\　　通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的，我们要考虑错综复杂的成因，分析所面对的各种复杂的环境因素，并在若干发展可能性中选择一个最优的方向。这就需要我们对事实有足够的了解，同时也需要我们能真正理清问题的整体以及局部的结构，在深度思考后，理清结构中相互的逻辑关系，只有这样才能真正客观地、科学地找到商业问题的答案。\x0d\\x0d\　　4、擅长模仿\x0d\　　在做数据分析时，有自己的想法固然重要，但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速地成长，因此，模仿是快速提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法，而并不是说直接“照搬”。成功的模仿需要领会他人方法精髓，理解其分析原理，透过表面达到实质。万变不离其宗，要善于将这些精华转化为自己的知识，否则，只能是“一直在模仿，从未超越过”。\x0d\\x0d\　　5、勇于创新\x0d\　　通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿的时间不宜太长，并且建议每次模仿后都要进行总结，提出可以改进的地方，甚至要有所创新。创新是一个优秀数据分析师应具备的精神，只有不断的创新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度来分析问题，为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。现在的分析方法和研究课题千变万化，墨守成规是无法很好地解决所面临的新问题的。\x0d\\x0d\技能要求：\x0d\\x0d\1、懂业务。\x0d\从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。\x0d\2、懂管理。\x0d\一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。\x0d\3、懂分析。\x0d\指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。\x0d\4、懂工具。\x0d\指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。\x0d\5、懂设计。\x0d\懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。