seo数据分析师

1、数据分析师到底有多厉害?

数据分析师有很多个分支岗位，岗位的划分和公司的业务相关。对个人而言，岗位的职责不同导致了对技能的要求不同。
1. 数据运营这种数据岗主要是偏运营方向。工作内容是制作报表，提数据需求给开发人员，产出分析报告，承接其他部门的数据需求四大内容。对技能没有太多要求，Excel很熟，需求能和开发说清楚，明白什么外部需求可以处理，什么不能处理。分析报告自己懂得提取有意思的点，总结导致数据结果的原因。说白了就是怎么去实现关于数据的任务。
2. 数据产品这种岗位偏向与搭建数据类的产品。数据类产品分很多种，在公司内部最常见的是数据平台的搭建，或者是针对某个业务逻辑的模型方法。其中，数据平台的产品就是确定我们要看什么数据，以什么方式展示出来，能否解决其他部门的数据需求。针对业务逻辑的模型方法，和数学模型没有半点关系，就是针对用户的特点，提出一套总结性质的方法，然后跟进这种方法，实现业务逻辑，说白了就是怎么做事更有效。需要懂得制作产品原型，Excel肯定要很熟。有时需要跟进项目催促开发进度。
3. 数据分析师工作内容包括从数据库提取数据给数据运营产品，产出部分分析报告，搭建业务相关的模型（这个一般是数学模型）。有可能会参与到报表开发，数据平台开发。技能包括会SQL查询（不要求复杂的SQL，不要求写存储过程什么的），会写脚本（Python，shell），使用数据分析工具（R，Python），懂得一般数学模型，例如 linear regression，logistics regression等等。不需要掌握数据挖掘的技术，组里有数据挖掘工程师去实现。如果你的公司业务和数据无关，比如说只有日活，存留率，或者PVUV之类的，这个数据分析一般不用搭建模型，价值不大；但如果业务和数据相关，比如是用户投资公司的产品，数据直接和钱打交道，就需要数学模型去量化这些行为，价值不同。一般这些模型在统计学中都会学到，千万不要以为线性回归就是什么最小二乘法一条直线嘛，好好去找一个统计课本看看里面的假设检验都有哪些，不要对线性回归停留在中学阶段。实现这些模型，就是利用R或者Python。一般是离线计算，把结果放到服务器上在数据平台展示。如果需要实时性质的计算，数据分析师肯定是搞不定的。数据挖掘工程师，掌握的技能非朝夕可得，想短期速成不现实。以上三个岗位倒有可能速成。

2、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。

3、seo数据分析师应具备哪些基本素质

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4、数据分析师主要做什么？

1、业务

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。

2、管理

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。

3、分析

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。

4、使用工具

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。

5、设计

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。

(4)seo数据分析师扩展资料：

数据分析师 是数据师Datician的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代。目前世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务，建立数据部门，培养数据分析团队。各国政府和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。

5、数据分析师主要是做什么的?

数据分析师是专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出内行业研究、评容估和预测。

互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本(资金、资源和时间)获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。

与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。

就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。

6、SEO数据分析人员每天做哪些工作

以下几点是SEO数据分析人员必做的事情：
一、百度指数，百度搜索下拉菜单关键词采集，各个关键词搜索量，竞争度分析。
二、习惯性用百度站长工具，随时通过百度站长来分析当前网站的索引量，网站页面优化建议
三、必须对搜索引擎蜘蛛这块非常的了解，需要每天去关注蜘蛛爬行的时间段，利用快速爬行时间段来配合编辑人员，优化网站内容，实现内容被百度秒收。
四、分析百度统计搜索数据，页面点击图，入口页面整体跳出率，以及对各个页面跳出率做分析，做相关页面降低跳出率做优化策略。
五、观察每天百度首页的相关网站排名变化，分析一些百度产品，如百度知道，百度经验，百度文库等相关信息做到首页的原因。
最后总结：SEO数据分析人员每天的工作需要做的很细，网站优化细节决定成败。你能分析出其他数据分析人员感悟不到的要点，那么我相信你们的网站在不久一定能超越竞争对手。对于网站SEO数据分析人员来说必备的分析工具

7、网站SEO等于数据分析师吗

不一样，seo不仅仅是做网站站内站外推广，而且还要懂数据分析，来把握方向，而数据分析师只会分析数据，给出结果，方案，但是正在要实施起来，去不如seo。

8、SEO数据分析师工资收入多少

看这个SEO分析师从事什么行业，这个行业是否赚钱，如果是暴利行业，利润高，那这个人的工资肯定很高，分析师的工资一般都在2W起。SEO数据分析师工资收入多少

9、数据分析师主要做什么？

数据分来析师是专门从事行业源数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的人员。

数据分析师的工作内容？

数据分析师主要负责挖掘和分析海量数据，以满足企业具体的商业需求。越来越多的企业开始依赖数据推动决策，而且也有更多的企业开始将大数据、云计算、自动化、AI等新兴技术作为IT战略的核心组成部分，这意味着，数据分析师在企业中的作用将愈发重要。

通常，数据分析师会借助BI工具来组织和分析海量数据，而分析结果应当便于所有与业务相关的人查看并理解，特别是对于那些非IT人员。

10、数据分析师都是干嘛的？薪资一般在什么水平？

从职位薪水来看，数据分析行业的高薪主要分布在长三角、珠三角和京津地区。北京、上海和深圳的薪水位列第一方阵，均薪在10k+；杭州、宁波和广州位列第二方阵，均薪在9k+；其他沿海及内陆区域中心城市，如南京、重庆、苏州、无锡等位于第三方阵，均薪在8k左右。
从职位量来看，北京、上海、深圳和广州位列第一方阵，职位量在30000+，杭州、成都、南京和天津位列第二方阵，职位量在20000+，武汉、西安、郑州等区域中心或省会城市对数据分析职位的需求也相对较高，职位量在10000+。
从行业需求来看，互联网金融、O2O、数据服务、教育、电子商务、文化娱乐领域对数据分析师需求量相比其他行业更大。
不管是在企业还是社会，数据都已经开始扮演越来越重要的“角色”。在这种大势之下，数据分析思维已经不只是数据分析师的“专业”了，包括销售、市场、运营、策划、产品等等前端的职位都需要通过数据分析来帮助自己的工作，甚至连后台的财务、法务、人事等也开始需要通过数据分析来提升效率。可以这么说，如果你在企业之中工作，你未来会开始越来越多的和数据打交道，这个时候数据分析已经成为工作的必要条件。
这里给大家举几个例子：
现在的产品，由于销售渠道开始开始网络化，所以基本上每个产品在做客群划分、竞品分析、销售预测等等工作时都必须基于数据来进行建模并分析。以前那样只要写写产品分析书，画画产品原型，做做产品交互的“好日子”已经过去了。这么说吧，越来越多的公司里，如果产品不能拿数据出来支撑自己的工作，是基本上获取不到什么资源的支持。
再拿运营来说，更加离不开数据了。大到做一个活动，目标人群如何划分，不同人群的方案是什么，预计投入多少产出多少，这些都需要数据支持；小到一个营销话术，也需要切分不通人群进行对照实验来决定。可以说，现在不依靠数据分析的运营已经越来越少。
最后再举一个后台部门的例子。现在的HR在做人力规划时，从人员结构分析到配置策略分析再到成本分析，无论哪一项都需要使用到数据。除了本公司的人力数据外，还需要业务数据，竞对公司数据乃至于整个行业数据。通过大量数据的分析，可以更加精确的制定公司的人力资源战略。