网站分析师的工作内容
网站分析师的工作范围大致可以分为以下几类：
1.整理并分析网站流量统计、检索分析、客户分析、客户行为分析、流量导入分析、广告分析等。
2.负责统计及分析网站市场推广项目的相关数据。
3.负责收集、分析及跟踪竞争对手网站的相关数据。
4.设计各种网站数据报表，并进行系统的数据分析工作。
5.负责网站广告及活动的效果评估。
6.负责跟踪互联网的最新发展动态，对新产品进行需求分析。
7.支持、配合各部门工作，及时提供各种需求报表。
8.分析网站产品及用户行为，并对网站产品提出策划方案。
招聘网站数据分析师岗位分析
前言:对一个运营人来说，数据可以监测店铺运营状态，可以帮助制定经营目标，数据分析是运营工作的必须掌握的一项技能。
本文将对数据分析师这个行业的求职环境和薪资水平做一个简单的分析，使用的工具是Excel,旨在对数据分析操作过程做一个梳理和记录。
（1）各城市对数据分析师岗位需求情况
（2）各城市各工作年限的招聘占比情况
（3）各学历的招聘占比情况
（4）数据分析师在各城市的薪资水平情况
（5）工作经验的不同，薪酬的变化情况
本次数据分析一共有6800+条数据，在数据准备阶段我们要做的是理解每一列数据的意义和作用，以便于数据分析过程能够准确的调用。
城市：用于比较不同城市对数据分析师的需求如何
教育要求：用于比较各学历的岗位占比
职位ID：表示职位的唯一表示，也就是每一行数据的唯一标识，用于去掉重复ID
薪水：比较不同城市、和所属领域的薪水区别
工作年限：从时间轴上对比薪资涨幅
为了方便后续处理、分析、呈现，要去掉重复无效的数据，甚至改变表格结构，将数据变成干净可直接使用的数据。
（1）删除重复值。这里【职位ID】代表每行数据的唯一性。删除重复数据后，保留了5031行唯一数据。
（2）缺失值处理
首先检查数据是否存在缺失值，先查看完整数据列【职位ID】的计数：5032行，再选择其他列查看是否缺少数据，对缺失数据的处理有多种方法，根据实际情况选择最为合理的处理方式。
通过查看可以发现【城市】列缺失2条数据，由于缺失数据较少，并且可以通过【公司所在商区】确定缺失数据都为“上海”，这里选用人工手动补全。操作：选择【城市】列--{开始-查找和选择-定位条件-空值}-定位到所有空值-输入“上海”-使用Ctrl+Eneter快捷键填写所有空值。
（3）选择子集
在表格中有些数据是我们分析过程中使用不到的，将其隐藏（尽量不删，保证数据的完整性）。
这里隐藏的列有：【公司全名】、【公司ID】、【公司所在商区】、【职位福利】。
（4）列名重命名
将不合适的列名更改为我们容易理解的形式。
（5）字段分列
①字段【公司所属领域】中有跨领域的情况存在，所以要对该列数据进行拆分。
操作：将【公司所属领域】复制到最后一列（因为分列后的单元格会覆盖右边的单元格），重命名为【公司所属领域1】，{数据--->分列--->选择“分隔符号”--->下一步--->分隔符合选择逗号--->勾选（连续分隔符视为单个处理）---完成}将分隔出来的列重命名为【公司所属领域2】。
②将字段【薪水】处理为【最低薪水】、【最高薪水】、【平均薪水】，用于存放清洗后的薪水数据。
这里有两种方法可以实现：
第一种是上面提到的分列，用-作为分隔符再将k替换。再用函数AVERAGE求出平均薪水。
第二种是利用函数实现：
LEFT函数与FIND函数结合求最低薪水：left（单元格位置，第一个k出现的位置-1）
=LEFT(T2,FIND("k",T2)-1)
筛选出上述步骤中出现的错误值，可以发现是由于原数据【薪水】中的k为大写K，将【薪水】中的所有K替换成k。
Mid函数、find函数、len函数结合求最高薪水:mid（单元格位置，-出现的位置+1，-与右边的k之间的长度即总长度-“-”的位置-1个k的位置）
=MID(T2,FIND("-",T2)+1,LEN(T2)-FIND("-",T2)-1)
筛选出上述步骤中出现错误的最高薪水，找到原因：原数据【薪水】列是**K以上，不是范围。
选中最高薪水列，定位为错误，delete删除错误值--再在单元格内输入=ctrl+方向键←（让其等于最低薪水）--CTRL+enter（在不连续的单元格中同时输入同一个数据或公式）
再把带公式的最高/低薪水复制粘贴为数值。
在操作的时候会出现数字显示为文本格式，可以选择该列*1,使其转换为数字格式。或者全选ctrl+SHIFT+↓点橙色感叹号--->转化为数字。
最后用函数AVERAGE求出平均薪水。
（6）异常值处理
在查看【职位名称】时发现，职位中有一些不属于数据分析师的岗位，需要把这些职位筛选过滤掉。
操作：①在原表【职位名称】列后插入新的列命名【是否为数据分析职位】；
②插入函数=IF(COUNT(FIND({"数据运营","数据分析","分析师"},L2)),"是","否")，双击单元格由下方进行自动填充；
③筛选出“是”，过滤掉异常值。
通过以上数据清洗过程，数据已经是可以直接使用的干净数据了，现在开始真正进入数据分析。数据分析通过数据透视表实现，最终通过可视化图表直观明了的展现。
（1）各城市对数据分析师岗位需求情况
操作：行标签 ：城市；值：计数项 城市。 值显示方式-->总计的百分比
由数据可见，从杭州往下的占比都不足3%，为了更清晰的展示局部占整体的百分比情况，我们选择通过字母饼图，将占比较少的放到第二绘图区。
操作：选中赋值的数据表-->插入选中子母饼图。选中插入的饼图-->右键选中数据系列格式，将系列分隔依据的值改成小于7%，调整饼图样式，使之美观。
结论：从数据透视表可以看出，在北京数据分析的岗位最多，往后是上海、深圳、杭州、广州。
（2）各城市各工作年限的招聘占比情况
行标签：城市； 列标签：工作年限 。值：城市 计数
将值显示方式改为：总计百分比。
用百分比堆积柱状图来展示各城市各工作年限岗位需求情况。
结论：从数据透视表可以看出，按工作年限要求来看，1-3年的需求量最大，其次是3-5年，这说明数据分析对年轻人需求将更多。
（3）各学历的招聘占比情况
行标签：教育要求；值：计数项 教育要求。值显示方式：总计的百分比
结论：从数据透视表可以看出，从学历要求上看，本科学历的需求量最大，其次是专科，博士占比非常少。
（4）数据分析师在各城市的薪资水平情况
行标签：城市，值：平均值项 平均薪水
结论：从数据透视表可以看出，深圳平均薪资最高，北京和深圳薪资相差不大，其次北京，上海，杭州。
（5）工作经验的不同，薪酬的变化情况
行标签：工作年限 值：平均值项 平均薪水
结论：从上面数据透视结果可以看出，随着工作经验的增长，数据分析师的薪酬也在不断增加。
综合以上数据透视分析结果，我们可以得出以下分析结论：
（1）北京、上海、广州、深圳、杭州占据了数据分析岗位数量的90%以上，数据分析师的工作机会主要集中在一线城市，如果想从事数据分析师，最好去这些城市发展，其他城市可选择性较低。
（2）从薪资水平来看，深圳和北京平均薪资较高，其次是上海、杭州，这也说明了，想要长期从事数据分析师岗位，首先应选择一线城市。从工作年限随平均薪资的变化曲线可以看到，前期薪资增长较慢，后期增加较快，10年以上工作经验的人，可以获得相当丰厚的薪酬。
（3）从学历方面来看，本科学历占比超过一半，可见本科成为数据分析岗位中最为常见的学历门槛，其次是大专，硕士以上学历与不限，占据较少部分，可见数据分析师岗位的性质，相比与学术型的研究工作，更偏向于结合业务分析。
（4）结合学历和工作年限要求可以看出，数据分析师是个偏年轻化的岗位，大量的工作岗位集中在1-5年工作年限。结合薪酬随工作年限变化曲线来看，数据分析师需要在3年内提升自己的业务能力，3年后薪酬会有较大的增长，5年是个瓶颈期，如果5年内没有较大的能力提升，之后的竞争压力会很大。
如何成为网站数据分析师①
1.玩转Excel
Excel是一个最原始而且最容易入手的分析工具之一，如果你有少量的数据进行分析和汇总的话，Excel是你的不二之选，结合丰富的函数与公式，你能轻松的得到你想要的数据，如果你懂得计算机语言，会使用VBA进行编程那就更是如虎添翼了，并且还可以轻松的制作棒图，饼图，折线图等图表。但是Excel不可能是完美的分析工具，因为他的数据容量实在是太小了，超过1万行的数据请不要使用Excel。
1.1.常用函数：
1.2.常用功能：
2.网站分析基础知识
了解一些网站分析的基础知识是必须的，你要知道什么是会话，什么是PV，什么是UU/UV等指标值的含义。如下图(摘自《网站分析基础教程第二章》)所示：
3.网站开发的知识
网站分析师通过衡量各种指标值的优劣来评价网站的状况，以及提出改善优化的对策，如果分析师自己对网站的开发和构筑知识一点都不了解，也就不能准确的通过分析指标值的高低衡量网站的运营状况。
作为一名合格的网站分析师，你需要了解一些网站建设和运营的知识，还有网站设计的知识，以及用户体验相关的知识。这样的话你才能提出更有高度和深度的分析报告。
4.网络营销的知识
网站分析师的工作范围从宏观上可以分为“站内”和“站外”两大领域。站内重点在于改善用户体验，优化转化路径，SEO，分析用户行为等站内活动;站外的工作重点则在于如何更多更准确更优质的吸引用户进入网站。
所谓站外的工作主要就是指网络营销，网络营销按照具体的实现方式可以分为：展示广告(DisplayAdvertising)、PPC推广、SEO、邮件营销、视频推广、QQ群推广、博客营销、微博营销、SNS营销等。如果想成为网站分析师你需要学习如下知识：
4.1.广告类型
搜索引擎广告(PPC)
交换链接
横幅广告
邮件营销
传统媒体广告
4.2.广告相关指标
展现数(Impressions)
点击数
点击率(Click-throughRate)
CPC(CostPerClick)
CPA(CostPerAcquisition)
转化率(ConversionRate)
ROAS(ReturnOnAdvertisingSpend)
4.3.SEO知识
主流搜索引擎的排名算法
TITLE,META,Hn,h1等优化
5.测试方法
当网站分析指标的数值变得不是非常乐观的时候，或者你想做一次大规模的推广的时候，也可能是你需要对网站进行改版的时候，作为分析师需要预知改善后的效果是否能够达到预期，这一点是光凭经验很难做到的事情，那么就需要网站分析师聪明的利用师验方法进行验证，这是最直接而且准确有效的方法。
做网站分析师需要学会使用如：A/B测试，多变量测试，用户体验测试等测试方法对改善方案进行预评估，以减少新方案的实施风险。
6.交流能力
作为一名网站分析师，你需要和很多的人协同完成工作任务，其中包括项目经理，产品经理，运营经理，实施经理以及工具提供商等。高效率，准确的交流显得尤为重要。
对于交流来说，语言的表达能力作为最基本的能力要素不可或缺，但想要能顺畅的交流仅仅依靠语言是远远不够的，还需要有一定的资料的组织能力和总结能力，以及团队合作意识。
7.演讲的能力
当以网站分析师为主导进行一次网站的改版或升级的时候，通常的做法是用数字和图表来说服决策层和保守派，但事实上并不那么简单，说服更多人除了靠准确的分析数据以外，还需要网站分析师非常具有煽动性的演讲，以及面对质疑从容不迫的回应。网站分析师需要把自己的自信通过演讲的形式传播给参加会议的所有在场的人。
8.会做PPT
演讲和演示的时候，必备的利器!当然如果你能够做出很炫的动画效果将能感染更多的。
9.计划管理能力
如果你在一家小公司担任网站分析师职务的话，计划管理可能显得不那么重要，但如果你是一家大公司的网站运营经理，或者带领一个几十人的分析师团队的话，计划的管理能力将显得尤为重要。为了更好的和项目经理以及公司管理层的交流你需要具备这项技能，甚至有必要学习一些项目管理的相关知识，比如PMP认证等。
网站分析师的职业简介
与一般人所想的不太一样，网站分析师除了统计网站访问量以外，还要检索分析关键字、分析客户、分析客户行为、分析流量导入、分析广告、个性化服务等。通过这些分析，管理者可以对网站内容进行优化，使网站构架、内容、网络营销方面更具吸引、更出色，提升网站的功能。
数据分析师怎么找工作，都什么样的公司需要数据分析师
其实基本所有的公司都需要数据分析，只是此类职位在不同公司的地位有所不同。 数据分析师一般多在互联网公司，对业绩、绩效比较看重，一般都会有专业或者非专业的数据分析。 比如阿里巴巴、科技公司、超市、投资企业、 如果你想要找此类的工作
