数据分析是指通过建立审计分析模型对数据进行核对、检查、复算、判断等操作,将被审计单位数据的现实状态与理想状态进行比较,从而发现审计线索,搜集审计证据的过程。数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来,以找出所研究对象的内在规律。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据,使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期,包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程,以提升有效性。又如,一个企业的领导人要通过市场调查,分析所得数据以判定市场动向,从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。
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数据分析生态圈
数据分析师职位JD
1) 文学学士或理学学士学位,学士学位以上优先。
2) 至少3年数字评估和网页分析相关经验。
3) 熟练使用分析工具,如IBMCoremetrics、网络日志分析工具WebTrends、Adobe营销云、Omniture。
4) 了解受众测评、竞争情报、顾客之声(VOC)和其他定性数以及商业智能工具,如comscore、微软商业智能以及商业目标。
5) 熟练书写在商业环境下的标签说明、测试标签、创建定制报表并进行数据分析。
6) 在时效性强的环境中,能够在各种活动和广阔的范围内同时管理多个项目,并具有高度的紧迫感和责任感。
7) 具备独立处理复杂项目的能力,并在紧迨的节点和时间约束下,优先排序和管理多项任务。
8) 扎实的组织能力、跟进能力、注重细节,同时能够在非结构化环境下组织和管理过项目,按需创立新的结构和流程。
9) 在一个不断变化的环境中具备强大的自信心、职业道德和高度的贵任感--唯一不变的就是变化!
10) 在处理与公司数据和业绩相关的敏感问题时,能够做出良好的判断。
11) 既能够在无人监督的情况下独立完成工作,也能够在团队中密切合作。
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作者:Petter Liu
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