作者：蓝鸟号
随着信息科技的快速发展，大量数据被不断地产生和积累。与此同时，以数据分析为基础的技术和方法也得到了广泛的应用。将数据分析技术应用于企业管理，可以为企业提供更多的决策支持，优化业务流程，提高效率并最终提升企业效益。
一、数据分析在企业中的应用
1. 行业研究：在某个行业内，通过对各种类型的数据进行分析，可以帮助企业深入探索市场需求并制定正确的战略计划。
2. 数据挖掘：将海量数据进行挖掘和整理，发掘出潜在机会和问题，并借此为企业未来的决策提供依据。
3. 业务流程优化：对现有业务流程进行细致全面的数据分析，找出客观问题、制定可行计划，为企业实现流程优化做出贡献。
4. 服务定制：通过分析用户的消费习惯、购买力，及时了解客户需求，提供更好的定制化服务，增强用户体验。
二、数据分析兼职的基本素质
1. 具备统计知识：数据分析需要熟练掌握统计学原理、数据采集和验证方法，以及如何综合分析模型数据和信息。
2. 精通数据库管理：熟悉数据存储结构并能够选出最适合的运行库，理解架构系统中每一个环节强调整合管理来达到最好的效果。
3. 掌握数据可视化技术：熟悉各种数据可视化工具平台，运用图表展示数据动态变化情况，更直观发现问题和规律，做出对应决策。
4. 表达与沟通能力：了解分析结果，完整清晰地进行数据分析及展示，并向普通用户解释模型结果的意义或解读数据结果，推进数据分析与决策之间的桥梁。
三、数据分析兼职的招聘渠道
1. 大公司：大公司对于数据分析的需求较为丰富，拥有足够的计算资源，而且在高薪和福利方面也有保障，是优秀数据分析兼职岗位的值得选择。
2. 创业企业：虽然创业企业没有像大公司那样的资金和资源，但在数据分析方面也有相对更灵活和新颖的思路和要求，在创业企业中，在不断挑战自我工作环境下获得更好的成长和奖励。
3. 公司内推：通过公司内部内推或职位变动等方式招募，快速推进岗位招聘流程，省时省力。
四、数据分析兼职的培训方式
1. 学习基本理论：数据分析兼职应具备基本的统计学和数据管理理论，可以通过参加线上或者线下培训机构一定程度了解；
2. 掌握分析工具：提高数据分析技能需要通过掌握专业数据分析工具，如R、Python等数据处理软件，并且善于抓住软件使用误区及调试错误。
3. 参加培训课程：参加各种形式的培训和短期课程，包括部分大学和网上的MOOC在线课程，注重受众群体不同，从多个角度帮助人们掌握及比较各种数据分析方法与工具。
五、结语
数据分析兼职既是一种职业，也是一项要求高、现实性强的技术。作为职场中的新兴流派，数据分析是解决问题的有利手段，并提供更好的思路和方法，为企业带来了技术改革。 处在这个快速变化的时代，我们需要继续研究，不断提高技能和自身素质，获得应对未来职场挑战的实践经验。
