seo數據分析師

1、數據分析師到底有多厲害?

數據分析師有很多個分支崗位，崗位的劃分和公司的業務相關。對個人而言，崗位的職責不同導致了對技能的要求不同。
1. 數據運營這種數據崗主要是偏運營方向。工作內容是製作報表，提數據需求給開發人員，產出分析報告，承接其他部門的數據需求四大內容。對技能沒有太多要求，Excel很熟，需求能和開發說清楚，明白什麼外部需求可以處理，什麼不能處理。分析報告自己懂得提取有意思的點，總結導致數據結果的原因。說白了就是怎麼去實現關於數據的任務。
2. 數據產品這種崗位偏向與搭建數據類的產品。數據類產品分很多種，在公司內部最常見的是數據平台的搭建，或者是針對某個業務邏輯的模型方法。其中，數據平台的產品就是確定我們要看什麼數據，以什麼方式展示出來，能否解決其他部門的數據需求。針對業務邏輯的模型方法，和數學模型沒有半點關系，就是針對用戶的特點，提出一套總結性質的方法，然後跟進這種方法，實現業務邏輯，說白了就是怎麼做事更有效。需要懂得製作產品原型，Excel肯定要很熟。有時需要跟進項目催促開發進度。
3. 數據分析師工作內容包括從資料庫提取數據給數據運營產品，產出部分分析報告，搭建業務相關的模型（這個一般是數學模型）。有可能會參與到報表開發，數據平台開發。技能包括會SQL查詢（不要求復雜的SQL，不要求寫存儲過程什麼的），會寫腳本（Python，shell），使用數據分析工具（R，Python），懂得一般數學模型，例如 linear regression，logistics regression等等。不需要掌握數據挖掘的技術，組里有數據挖掘工程師去實現。如果你的公司業務和數據無關，比如說只有日活，存留率，或者PVUV之類的，這個數據分析一般不用搭建模型，價值不大；但如果業務和數據相關，比如是用戶投資公司的產品，數據直接和錢打交道，就需要數學模型去量化這些行為，價值不同。一般這些模型在統計學中都會學到，千萬不要以為線性回歸就是什麼最小二乘法一條直線嘛，好好去找一個統計課本看看裡面的假設檢驗都有哪些，不要對線性回歸停留在中學階段。實現這些模型，就是利用R或者Python。一般是離線計算，把結果放到伺服器上在數據平台展示。如果需要實時性質的計算，數據分析師肯定是搞不定的。數據挖掘工程師，掌握的技能非朝夕可得，想短期速成不現實。以上三個崗位倒有可能速成。

2、如何成為網站數據分析師①

1.玩轉Excel

Excel是一個最原始而且最容易入手的分析工具之一，如果你有少量的數據進行分析和匯總的話，Excel是你的不二之選，結合豐富的函數與公式，你能輕松的得到你想要的數據，如果你懂得計算機語言，會使用VBA進行編程那就更是如虎添翼了，並且還可以輕松的製作棒圖，餅圖，折線圖等圖表。但是Excel不可能是完美的分析工具，因為他的數據容量實在是太小了，超過1萬行的數據請不要使用Excel。
1.1.常用函數：

1.2.常用功能：

2.網站分析基礎知識

了解一些網站分析的基礎知識是必須的，你要知道什麼是會話，什麼是PV，什麼是UU/UV等指標值的含義。如下圖(摘自《網站分析基礎教程第二章》)所示：

3.網站開發的知識

網站分析師通過衡量各種指標值的優劣來評價網站的狀況，以及提出改善優化的對策，如果分析師自己對網站的開發和構築知識一點都不了解，也就不能准確的通過分析指標值的高低衡量網站的運營狀況。
作為一名合格的網站分析師，你需要了解一些網站建設和運營的知識，還有網站設計的知識，以及用戶體驗相關的知識。這樣的話你才能提出更有高度和深度的分析報告。
4.網路營銷的知識

網站分析師的工作范圍從宏觀上可以分為「站內」和「站外」兩大領域。站內重點在於改善用戶體驗，優化轉化路徑，SEO，分析用戶行為等站內活動;站外的工作重點則在於如何更多更准確更優質的吸引用戶進入網站。
所謂站外的工作主要就是指網路營銷，網路營銷按照具體的實現方式可以分為：展示廣告(DisplayAdvertising)、PPC推廣、SEO、郵件營銷、視頻推廣、QQ群推廣、博客營銷、微博營銷、SNS營銷等。如果想成為網站分析師你需要學習如下知識：
4.1.廣告類型
搜索引擎廣告(PPC)
交換鏈接
橫幅廣告
郵件營銷
傳統媒體廣告
4.2.廣告相關指標
展現數(Impressions)
點擊數
點擊率(Click-throughRate)
CPC(CostPerClick)
CPA(CostPerAcquisition)
轉化率(ConversionRate)
ROAS(ReturnOnAdvertisingSpend)
4.3.SEO知識
主流搜索引擎的排名演算法
TITLE,META,Hn,h1等優化
5.測試方法

當網站分析指標的數值變得不是非常樂觀的時候，或者你想做一次大規模的推廣的時候，也可能是你需要對網站進行改版的時候，作為分析師需要預知改善後的效果是否能夠達到預期，這一點是光憑經驗很難做到的事情，那麼就需要網站分析師聰明的利用師驗方法進行驗證，這是最直接而且准確有效的方法。
做網站分析師需要學會使用如：A/B測試，多變數測試，用戶體驗測試等測試方法對改善方案進行預評估，以減少新方案的實施風險。
6.交流能力

作為一名網站分析師，你需要和很多的人協同完成工作任務，其中包括項目經理，產品經理，運營經理，實施經理以及工具提供商等。高效率，准確的交流顯得尤為重要。
對於交流來說，語言的表達能力作為最基本的能力要素不可或缺，但想要能順暢的交流僅僅依靠語言是遠遠不夠的，還需要有一定的資料的組織能力和總結能力，以及團隊合作意識。
7.演講的能力

當以網站分析師為主導進行一次網站的改版或升級的時候，通常的做法是用數字和圖表來說服決策層和保守派，但事實上並不那麼簡單，說服更多人除了靠准確的分析數據以外，還需要網站分析師非常具有煽動性的演講，以及面對質疑從容不迫的回應。網站分析師需要把自己的自信通過演講的形式傳播給參加會議的所有在場的人。
8.會做PPT
演講和演示的時候，必備的利器!當然如果你能夠做出很炫的動畫效果將能感染更多的。
9.計劃管理能力
如果你在一家小公司擔任網站分析師職務的話，計劃管理可能顯得不那麼重要，但如果你是一家大公司的網站運營經理，或者帶領一個幾十人的分析師團隊的話，計劃的管理能力將顯得尤為重要。為了更好的和項目經理以及公司管理層的交流你需要具備這項技能，甚至有必要學習一些項目管理的相關知識，比如PMP認證等。

3、seo數據分析師應具備哪些基本素質

S

4、數據分析師主要做什麼？

1、業務

從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。

2、管理

一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。

3、分析

指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。

4、使用工具

指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。

5、設計

懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。

(4)seo數據分析師擴展資料：

數據分析師 是數據師Datician的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。

這是一個用數據說話的時代，也是一個依靠數據競爭的時代。目前世界500強企業中，有90%以上都建立了數據分析部門。IBM、微軟、Google等知名公司都積極投資數據業務，建立數據部門，培養數據分析團隊。各國政府和越來越多的企業意識到數據和信息已經成為企業的智力資產和資源，數據的分析和處理能力正在成為日益倚重的技術手段。

5、數據分析師主要是做什麼的?

數據分析師是專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出內行業研究、評容估和預測。

互聯網本身具有數字化和互動性的特徵，這種屬性特徵給數據搜集、整理、研究帶來了革命性的突破。以往“原子世界”中數據分析師要花較高的成本(資金、資源和時間)獲取支撐研究、分析的數據，數據的豐富性、全面性、連續性和及時性都比互聯網時代差很多。

與傳統的數據分析師相比，互聯網時代的數據分析師面臨的不是數據匱乏，而是數據過剩。因此，互聯網時代的數據分析師必須學會藉助技術手段進行高效的數據處理。更為重要的是，互聯網時代的數據分析師要不斷在數據研究的方法論方面進行創新和突破。

就行業而言，數據分析師的價值與此類似。就新聞出版行業而言，無論在任何時代，媒體運營者能否准確、詳細和及時地了解受眾狀況和變化趨勢，都是媒體成敗的關鍵。

6、SEO數據分析人員每天做哪些工作

以下幾點是SEO數據分析人員必做的事情：
一、百度指數，百度搜索下拉菜單關鍵詞採集，各個關鍵詞搜索量，競爭度分析。
二、習慣性用百度站長工具，隨時通過百度站長來分析當前網站的索引量，網站頁面優化建議
三、必須對搜索引擎蜘蛛這塊非常的了解，需要每天去關注蜘蛛爬行的時間段，利用快速爬行時間段來配合編輯人員，優化網站內容，實現內容被百度秒收。
四、分析百度統計搜索數據，頁面點擊圖，入口頁面整體跳出率，以及對各個頁面跳出率做分析，做相關頁面降低跳出率做優化策略。
五、觀察每天百度首頁的相關網站排名變化，分析一些百度產品，如百度知道，百度經驗，百度文庫等相關信息做到首頁的原因。
最後總結：SEO數據分析人員每天的工作需要做的很細，網站優化細節決定成敗。你能分析出其他數據分析人員感悟不到的要點，那麼我相信你們的網站在不久一定能超越競爭對手。對於網站SEO數據分析人員來說必備的分析工具

7、網站SEO等於數據分析師嗎

不一樣，seo不僅僅是做網站站內站外推廣，而且還要懂數據分析，來把握方向，而數據分析師只會分析數據，給出結果，方案，但是正在要實施起來，去不如seo。

8、SEO數據分析師工資收入多少

看這個SEO分析師從事什麼行業，這個行業是否賺錢，如果是暴利行業，利潤高，那這個人的工資肯定很高，分析師的工資一般都在2W起。SEO數據分析師工資收入多少

9、數據分析師主要做什麼？

數據分來析師是專門從事行業源數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的人員。

數據分析師的工作內容？

數據分析師主要負責挖掘和分析海量數據，以滿足企業具體的商業需求。越來越多的企業開始依賴數據推動決策，而且也有更多的企業開始將大數據、雲計算、自動化、AI等新興技術作為IT戰略的核心組成部分，這意味著，數據分析師在企業中的作用將愈發重要。

通常，數據分析師會藉助BI工具來組織和分析海量數據，而分析結果應當便於所有與業務相關的人查看並理解，特別是對於那些非IT人員。

10、數據分析師都是幹嘛的？薪資一般在什麼水平？

從職位薪水來看，數據分析行業的高薪主要分布在長三角、珠三角和京津地區。北京、上海和深圳的薪水位列第一方陣，均薪在10k+；杭州、寧波和廣州位列第二方陣，均薪在9k+；其他沿海及內陸區域中心城市，如南京、重慶、蘇州、無錫等位於第三方陣，均薪在8k左右。
從職位量來看，北京、上海、深圳和廣州位列第一方陣，職位量在30000+，杭州、成都、南京和天津位列第二方陣，職位量在20000+，武漢、西安、鄭州等區域中心或省會城市對數據分析職位的需求也相對較高，職位量在10000+。
從行業需求來看，互聯網金融、O2O、數據服務、教育、電子商務、文化娛樂領域對數據分析師需求量相比其他行業更大。
不管是在企業還是社會，數據都已經開始扮演越來越重要的「角色」。在這種大勢之下，數據分析思維已經不只是數據分析師的「專業」了，包括銷售、市場、運營、策劃、產品等等前端的職位都需要通過數據分析來幫助自己的工作，甚至連後台的財務、法務、人事等也開始需要通過數據分析來提升效率。可以這么說，如果你在企業之中工作，你未來會開始越來越多的和數據打交道，這個時候數據分析已經成為工作的必要條件。
這里給大家舉幾個例子：
現在的產品，由於銷售渠道開始開始網路化，所以基本上每個產品在做客群劃分、競品分析、銷售預測等等工作時都必須基於數據來進行建模並分析。以前那樣只要寫寫產品分析書，畫畫產品原型，做做產品交互的「好日子」已經過去了。這么說吧，越來越多的公司里，如果產品不能拿數據出來支撐自己的工作，是基本上獲取不到什麼資源的支持。
再拿運營來說，更加離不開數據了。大到做一個活動，目標人群如何劃分，不同人群的方案是什麼，預計投入多少產出多少，這些都需要數據支持；小到一個營銷話術，也需要切分不通人群進行對照實驗來決定。可以說，現在不依靠數據分析的運營已經越來越少。
最後再舉一個後台部門的例子。現在的HR在做人力規劃時，從人員結構分析到配置策略分析再到成本分析，無論哪一項都需要使用到數據。除了本公司的人力數據外，還需要業務數據，競對公司數據乃至於整個行業數據。通過大量數據的分析，可以更加精確的制定公司的人力資源戰略。