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bi是什么岗位在线播放_bi是什么岗位职责(2024年12月免费观看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

bi是什么岗位

𐟌Ÿ大厂数据分析岗位面试真题大揭秘𐟌Ÿ 𐟚€ 数据分析在当今职场中的重要性不言而喻，掌握数据分析技能无疑为职业发展增添了更多可能性。想要转行进入数据分析领域，面试准备是关键。以下是一些大厂数据分析岗位的面试真题，助你一臂之力！ 𐟓Š SQL技能你是否熟悉SQL、Python和R等数据分析工具？在销售运营岗位上，如何利用SQL和Excel生成日报/月报等报表？ count()和count(distinct)的区别是什么？ 𐟒𛠐ython技能 Python的list和numpy的array有哪些不同？如何利用Python进行数据建模，解决分类或预测问题？在游戏业务中，常用的指标有哪些？ 𐟓ˆ Excel技能对Excel的熟悉程度如何？ Excel的基本概念是什么？ PowerBI和Excel的对比分析。 𐟔 其他技能除了EXCEL，是否会使用SQL、Python和R进行数据处理及分析？在复杂场景中，如何将提取的数据导入Python中进行处理？ 𐟌Ÿ 面试小贴士在面试过程中，保持自信大方，注意语言逻辑，避免废话。关注更多数据分析岗位面试资料，助你成功上岸！

奔驰面试心得分享：三场经历终获offer 拖延症患者终于在入职前写完了这篇面试复盘，真是不容易啊！六月初开始投递简历，一共申请了12个岗位，目前只面了三个，拿到一个offer（已签合同），同时收到了6封拒信。这三个岗位虽然在不同部门，但所需软件技能基本一致（PowerBI、Azure Databricks、Python）。面试流程也大同小异：面试官介绍部门和岗位内容（15分钟）➕ 自我介绍（15分钟）➕ 相互提问环节（10～15分钟）。 ✨自我介绍环节，我做了一个ppt，既避免了空口介绍经历时忘词儿的尴尬，也给了面试官一个隐性的提问方向引导。介绍项目和工作经历时，面试官会随机打断提问，考验心理素质。我的德语水平不算好，临场组织语言加上头脑风暴难免输出时磕磕绊绊，以后要在这方面多多加强。以下是这三个岗位面试官问过的一些问题： 𐟚—岗位一：为什么想来奔驰，为什么想来做质量管理，质量管理的几个常用工具了解多少，SAP掌握的如何，在之前的实习里用PowerBI做了什么。（个人感受：这个岗位是我感觉面得最好的，但最后给了我AB） 𐟚—岗位二：Python和C语言掌握的如何，HTML设计了解多少，可以在较强压力之下完成工作吗？对testing了解多少？（个人感受：这场面试是我面了一半就非常确定自己完全不适合这个岗位，因为工作强度非常大，全组只有我一个人做网页，面试官也想要更有相关经验的人） 𐟚—岗位三：对某领域FEM了解多少？Python和PowerBI的掌握程度？有数据库相关经验吗？可以远程工作吗？会有一些需要沟通的工作，你的英语水平如何？想不想在组内写毕业论文？（个人感受：这个岗位是我最想去的！虽然这一场状态不是很好，但能感觉到面试官对我的相关经历还是很满意的。） ✨相互提问环节比较简单，面试官主要问了一些组织性的问题，比如说学生工可以做多久，一周能上多少个小时的班，对工作内容还有哪些疑问。总结：自己面试的时候还是太容易紧张了，一紧张德语就会变得非常结巴…以后要多做mock锻炼一下自己。

得物数据分析师实习机会，你准备好了吗？嘿，数据分析爱好者们！如果你正在寻找一个既能挑战自我又能对业务产生实际影响的机会，那么得物的数据分析师实习岗位可能非常适合你。这个岗位位于上海，虽然是个实习机会，但我们对候选人的要求可是相当高的哦！你的职责是什么？𐟤” 数据收集与整理：你得负责收集、清洗和整理各种数据，确保数据的准确性和完整性。这可是数据分析的基础，马虎不得。数据分析：运用统计分析方法和工具来分析用户行为、市场趋势以及产品性能。你得对特定业务问题进行深入分析，并撰写分析报告，提出改进建议。数据可视化：把复杂的数据结果通过可视化工具（比如Tableau、Power BI）呈现出来，让团队成员更容易理解和使用数据。指标监控：设定和监控关键绩效指标（KPI），定期向管理层提供数据报告，并提出优化建议。跨部门协作：与产品、运营、市场等团队紧密合作，理解业务需求，支持数据驱动的决策。你需要哪些技能和经验？𐟒𜊥�Ž†要求：本科及以上学历，统计学、数学、计算机科学、经济学等相关专业优先。数据分析技能：熟练使用SQL进行数据查询，有数据分析和处理的实际经验。数据分析语言：熟悉Python/R等数据分析语言会加分不少。数据可视化工具：拥有使用数据可视化工具的经验（如Tableau、Power BI、Excel等）。分析能力：具备良好的分析能力，能够独立解决问题，并提供数据驱动的商业洞察。沟通能力：具备较强的沟通能力和团队合作精神，能够在快节奏的环境中工作。为什么选择我们？𐟌Ÿ 得物是一个充满活力和创新的公司，我们相信数据驱动的决策能够带来巨大的商业价值。作为数据分析师，你将有机会与跨部门团队合作，推动数据驱动的决策，优化产品和用户体验。准备好迎接挑战了吗？赶快申请吧！我们期待你的加入！𐟚€

英专生暑假弯道超车指南，轻松搞定！暑假到了，又到了制定新计划的时候！以下是一些非常适合英语专业学生在暑假期间做的事情，既能缓解假期焦虑，又能有效提升个人能力： 1⃣️ 提升计算机技能 𐟒𛊢œ… 数据技能：很多人一听到“数据技能”就想到数学，其实不然。数据分析技能是无论从事什么岗位都非常有用的能力。学会后，对语言专业的学生来说简直是加分项！入门级别的数据分析，学习Excel就足够了。感兴趣的同学可以继续学习Python或Power BI。 𐟒ᠦŽ訍课程： Bilibili：《全网最良心的数据分析自学教程》 Bilibili：《Excel数据透视表全攻略》 Bilibili：《零基础入门学习Python》 Bilibili：《Power BI入门教程，完成你的第一个可视化》 2⃣️ 练习口语 𐟗㯸发音练习是关键！毕竟别人在无法判断你的语法和词汇时，主要靠流畅度和发音标准来评判你的水平。所以，一定要好好练习发音。 𐟒ᠦŽ訍教程： Bilibili：《跟Lisa老师一起学美式英语口语》 Bilibili：《跟着Lucy说一口地道英式英语》其他练习途径： 𐟒ᠥ’ŒSiri语音对话（如果它听得懂，说明至少口语及格分啦！） 𐟒ᠧ𚿤𘊥䖦•™（Cambly，流利说，hello talk） 𐟒ᠧ𚿤𘊥㨯�’动软件（英语趣配音） 𐟒ᠧ𚿤𘋨‹𑨯�’活动（善用百度搜索，关键词：城市➕英语交流） 𐟒ᠨ‡ꥷ𑧻ƒ习即兴演讲（选定主题后限时5分钟，大胆说！） 3⃣️ 多看外刊和英语小说，练阅读 𐟓– 其实，没必要死磕那些名著！毕竟坚持下去才是最重要的，所以看的东西一定要「有意思」。以下是一些我觉得很有趣的英文杂志和小说，大家可以选择感兴趣的： 𐟒ᠧ𞎥›𝥛𝥮𖥜𐧐†杂志（National Geographic） 𐟒᠓mithsonian（网站可以直接访问，很有意思的小故事） 𐟒ᠨ‹𑨯�Ÿ版书（言情/成长类，名字看起来就很有意思，保证大家读得下去！） 𐟓 《The Love Hypothesis》 𐟓 《Why Men Marry Bitches》 𐟓 《Finding My Voice》 𐟓 《To All the Boys I Ever Loved》 𐟓 《Remedial Rocket Science》希望大家在暑假期间都能有所收获，弯道超车！

从零开始：我的数据分析师之路✨ 曾经，我是一个刚毕业的专科生，被分配到了销售岗位。由于薪资低、加班频繁且看不到晋升空间，我决定离职并转行学习数据分析。经过自学和在线课程，我成功掌握了数据分析的思维、业务知识以及PowerBI、Excel可视化、Python和统计学等关键技能。最终，我成功拿到了16.5k的月薪，享受双休和基本不加班的福利。以下是我总结的学习方法和经验，希望能帮助到你们！ 𐟎‰我的学习方法𐟎Š 理论知识⭐️ 首先，我学习了数据分析的思维和业务知识。虽然这些内容看似简单，但在实际工作中应用起来还是需要一定的技巧。 PowerBI⭐️ PowerBI是Python中的一个支持库，主要用于数据可视化。通过练习，我可以更直观地表达指标间的关系。 Excel可视化⭐️ 我掌握了Excel的函数（如if、find、vlookup等）、图表（如甘特图、散点图）以及BI报表。这些技能在工作中非常实用。 Python及统计学⭐️ 我学习了Numpy、Pandas、Matplotlib等Python支持库，可以进行简单的数据清洗和可视化。同时，我也在网上学习了一遍统计学，了解了如何将统计学应用于实际场景中。通过这些技能的学习，我成功转行成为了一名数据分析师。接下来，我会分享简历包装和面试方法，敬请期待！如果有任何疑问，欢迎随时联系我！

𐟓Š财务BP的核心：数据分析𐟔 𐟤”财务BP到底是什么？其实，财务BP就是财务与数据分析的结合体！他们运用数据分析技能，为财务决策提供有力支持。𐟓ˆ 𐟒𜦕𐦍†析岗位的优势多多：不仅薪资待遇优厚，而且实用性强，就业前景广阔。更重要的是，这个岗位不会受到年龄的限制，反而随着经验的积累，需求量越来越大。𐟎“ 𐟓Š在数据分析领域，你需要掌握哪些技能呢？BI商业智能软件、R语言、SQL数据库语言以及SAS编程语言等，这些都是数据分析的必备工具。𐟒𛊊𐟚€为什么选择转行学习数据分析？在一线城市，数据分析师的薪水普遍较高，而且工作环境优越，周末双休，无需承受高强度的工作压力。𐟌† 𐟒ᥦ‚果你对数据分析感兴趣，不妨趁早行动起来！未来更好的你，一定会感谢现在勇敢的自己！𐟌Ÿ

𐟓楸𘥷ž供应链工作探秘𐟔 𐟤”今天看什么供应链工作呢？常州篇来啦！如果你正在寻找供应链相关的工作机会，常州可是个不错的选择哦！𐟘‰ 𐟒𜥜襸𘥷ž，供应链工作岗位多样，从计划生到高级计划员，都有丰富的职业发展机会。而且，这里的工资普遍较高，或许能满足你对薪资的期待呢！𐟒𕊊𐟓š想要提升自己的供应链技能？Excel、数据透视表、sumif等函数是基础中的基础，一定要掌握哦！此外，还可以考虑学习Power BI，制作漂亮的数据可视化报表，让你的工作成果更加直观地展现给领导看！𐟓ˆ 𐟚€如果你对供应链行业感兴趣，不妨考虑一下常州的工作机会。记得，技能是基础，机会总是留给有准备的人！𐟌Ÿ

北欧职场揭秘：数据岗位全解析 𐟓Š 嘿，数据界的打工人！今天咱们来聊聊北欧职场中的数据岗位，看看这些岗位到底都是干啥的，以及它们之间的区别和联系。准备好了吗？Let's go！数据分析师（Data Analyst）𐟓Š 数据分析师就像是侦探𐟕𕯸‍♂️，他们从一堆杂乱无章的数据中找出有用的信息，为企业决策提供支持。具体来说，他们可能会根据销售数据来预测市场趋势，生成可视化的报告来展示关键指标，或者评估A/B测试的效果。他们的工具箱里主要有SQL（数据提取）、Tableau和Power BI（分析与可视化）。数据工程师（Data Engineer）𐟔犦•𐦍姨‹师则是负责搭建和维护数据基础设施的工程师𐟑𗢀♀️，确保数据的可靠性和质量。他们的工作包括搭建数据pipeline、设计数据治理规则，以及检查数据质量。他们的主要工具包括云平台（如AWS、GCP、Azure）、ETL工具（如Talend、Informatica）和SQL。数据科学家（Data Scientist）𐟑袀𐟒𛊦•𐦍‘学家则是利用统计模型、机器学习或人工智能技术来挖掘更深层次的洞察，预测未来的趋势。他们可能会开发需求预测模型、设计动态定价算法，或者利用NLP来分析文本。他们的主要工具包括Python/R、Jupyter Notebook和Hadoop。趋势观察 𐟓ˆ 从我观察到的趋势来看，数据科学的竞争难度最高，市场需求也最大，但薪水和专业度要求也是最高的。相比之下，数据工程的需求也在逐渐增加，而数据分析则处于中间位置。在求职过程中，大家一定要明确自己的背景和优势。比如，数据科学家通常出身于纯计算机科学背景，而数据工程师则更偏向信息系统或其他工科专业。数据分析则有较大一部分是商科学生，因为他们需要用商业语言来解读技术结果。所以，千万别用一堆高深的技术术语去应聘分析岗位，反之亦然。最后一点 𐟓Œ 无论你从事哪个岗位，这三者都是数据行业中的关键角色。在很多小公司里，一个人可能同时担任数据工程、分析和科学的工作。所以，多学习相关知识，融会贯通，最终目标是成为既有硬核技术能力、又有灵敏商业sense的数据人！

数据分析师真的那么神吗？别被忽悠了！说实话，数据分析师这个岗位最近两年被炒得火热，尤其是那些营销号，简直把一个普通岗位神话成了万能神器，专门忽悠那些没毕业的大学生和想转行的小白。结果就是，很多人盲目跟风，最后发现自己根本不适合这个岗位，尴尬得不行。其实，数据分析师的工作内容并没有那么神秘。之前我在机构系统学习过，学的是技能和工具，这些确实让我有机会上岗。但说实话，真正重要的业务技能还是需要在日常工作中积累。数据分析其实和语言一样，只是一种工具，关键是要结合其他专业领域知识（比如财务、产品、人力）才能走得更远。为什么我不建议盲目转行数据分析？数据分析师的主要工作包括： AB实验设计并产出结论 BI报表设计、功能埋点、数据表结构、数据指标口径对数据异常波动进行分析完成常规的取数需求搭建数据模型根据数据推动产品功能优化前四项工作很多数据分析师会花大量时间去做，但说实话，这些工作的含金量很低，可替代性很强。如果你转行过来就是做这些工作，那你可能会发现自己陷入了困境。所以，一定要有业务能力上的提升。作为过来人，我有什么建议呢？如果你不是科班出身或者对数据没有特别热爱，不建议直接做数据分析师。但你可以用数据分析思维来帮助自己的职业发展。如果你确实很想转行，一定要先了解清楚再决定。对于普通人来说，具体该怎么学呢？第一步：利用业余时间学习数据分析思维和工具。第二步：在工作中，刻意练习自己的数据思维，多使用数据分析工具，孰能生巧。第三步：在尝试自学技能的同时找项目来做，自学不行就报个机构系统的学习，需要觉得丢人，只要是能学到东西都是值得的。总结一下到底要不要转行数据分析师，一定不要听各种机构吹得天花乱坠，要了解清楚再决定。可以白嫖一下机构的试听课，看看自己感不感兴趣，到底能不能听懂，试着上手做一下之后，再决定是否转行！

数据分析岗位大盘点：你适合哪一种？数据分析领域岗位众多，总有一款适合你！以下是一些主要的数据分析岗位，快来看看哪个岗位最适合你吧！数据分析师 𐟓Š 岗位职责：处理数据、加工数据表、分析数据、上线数据模型。岗位优势：需求量大、对技能掌握要求不高，比较稳定。岗位劣势：容易温水煮青蛙，不思进取的同学很容易沦为工具人，价值难衡量。适合人群：对数据分析有热爱、逻辑性强、对数据敏感的同学。商业分析师 𐟒𜊥𒗤𝍨Œ责：组织大家开会、调研访谈、写汇报材料、分析经营情况、做战略规划。岗位优势：距离老板很近、掌握信息相对全局视野。岗位劣势：不太接地气，发展路径略单一、初级阶段琐事比较多。适合人群：有财务背景，想从事数据分析工作的同学。经营分析师 𐟏⊥𒗤𝍨Œ责：开会、统计数据、分析数据、写报告。岗位优势：比较锻炼复合能力、视角更接近老板视角。岗位劣势：大多在传统行业、互联网等新兴行业岗位较少、数据颗粒度较大导致弱化技术占比。适合人群：有财务背景，想从事数据分析工作的同学。数据开发工程师 𐟒𛊥𒗤𝍨Œ责：计算/存储平台的搭建/运维、梳理数据流进行数据报表或BI平台落地实现（含计算逻辑的落地与性能优化）、业务临时或定制需求支持（跑数）。岗位优势：需求量大尤其是传统行业数字化转型就有很大缺口、可以钻研技术，有一定门槛，对技术要求高。岗位劣势：距离一线业务很远、价值感低、容易被甩锅。适合人群：数据敏感、心细、沉稳有耐心的人。数仓工程师 𐟏튥𒗤𝍨Œ责：数据仓库平台的搭建/运维、梳理数据流,负责数据验证入库,保证数仓稳定运行。岗位优势：随着中小企业数字化转型升级,市场需求量大,可以钻研技术，有一定技术门槛。岗位劣势：价值感低、属于后台默默做事的岗位。适合人群：数据敏感、心细、有责任心,有数仓经验的人。 ETL工程师 𐟛 ️ 岗位职责：清洗数据，对接业务需求。岗位优势：锻炼吃苦耐劳的精神,能快速提升Python能力。岗位劣势：岗位存在感极低,技能相对单一,没有明确的职业发展路线。适合人群：低头做事,内向,不抱怨的人。数据挖掘工程师 𐟔 岗位职责：研究机器学习,深度学习算法赋能业务,比如精准人群挖掘,销售预测,人群聚类。岗位优势：薪资高,发展前景好,很多企业都在抢夺的核心人才。岗位劣势：门槛高,对经验和技术要求高,难度大。适合人群：想通过技术为业务带来价值的人,追求高薪的人。算法工程师 𐟧 岗位职责：通过算法技术解决各类业务问题，通过研究机器学习，深度学习算法赋能业务发展，有很多细分方向，例如NLP自然语言处理，语音识别，图像识别，活体检测等等，常见于互联网大厂和高科技公司。岗位优势：薪资高,能接触到非常厉害的人,企业中最有价值的技术人才。岗位劣势：门槛高，对数学和计算机要求极高，很费脑的工作。适合人群：985/211双一流工科背景基础好的同学,热衷算法技术研究的人。无论你选择哪个岗位，数据分析领域都有无限可能等待你去探索！

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