写调查报告岗位叫啥？

一、写调查报告岗位叫啥？

写调查报告岗位就叫调研岗位。一些领导机关里为做好调研工作，会在办公室里设立调研岗位，这一岗位的工作任务就是要根据领导的安排，就某一方面的工作或某项问题进行调查研究，并写出调查报告，供领导了解情况，在决策时参考，为领导当好参谋。

二、大数据岗位分类？

1 大数据岗位主要分为以下几类：- 大数据工程师：负责数据采集、存储、处理、分析等技术实现；- 大数据开发工程师：负责大数据平台的开发和维护；- 大数据架构师：负责设计和指导大数据平台的整体架构；- 大数据分析师：负责对大数据进行分析和挖掘，为决策提供支持；- 数据科学家：负责深入分析和研究数据，提出解决方案和预测模型。2 这些岗位分类是根据大数据行业的需求和任务来分的，每个岗位都有不同的职责和技能要求。3 如果想成为大数据从业人员，可以根据自身兴趣和职业规划选择相应的岗位，同时也需要不断学习和提升自己的技能。

三、调查报告数据分析怎么写？

调查分析报告的写作需要首先明确调查的目的和研究范围，并对所得的数据进行梳理和整理，以便于更加深入地分析和解读调查结果。

在报告的结构上，需要包含报告的概述、研究方法、数据概述与分析、主要问题讨论和结论等方面的内容。

具体地说，可以通过简述调查的目的、背景和意义来引出报告，使用图表、数据表格等方式对收集到的数据进行可视化和绘制，然后结合理论知识展开数据的分析和讨论，最终提出有价值的结论和建议。

报告需要注意语言简洁、表述清晰、逻辑通顺，对读者易于理解和接受。

四、2017年大数据岗位

2017年大数据岗位的发展

随着信息化时代的到来，大数据已经逐渐成为各行各业发展的重要驱动力之一。在2017年，大数据岗位的需求愈发凸显，成为越来越多求职者关注的热门方向之一。本文将对2017年大数据岗位的发展进行分析和展望。

大数据岗位需求不断增长

随着互联网技术的飞速发展和企业数字化转型的深入推进，大数据已经成为企业决策和竞争优势的重要支撑。因此，对于懂得运用大数据技术的人才需求量日益增加。据统计，2017年大数据岗位的需求同比增长超过30%，呈现出快速增长的趋势。

大数据岗位薪资水平持续上升

随着大数据技术的不断成熟和应用，懂得运用大数据技术的人才已经成为企业竞相争夺的对象，因此大数据岗位的薪资水平也在不断上升。根据市场调研数据显示，2017年大数据岗位的平均薪资已经超过了同等级别其他岗位，具有明显的吸引力。

大数据岗位技能要求日益丰富

2017年的大数据岗位不再仅仅局限于数据处理和分析，企业对大数据人才的技能要求也在不断提高。除了熟练掌握数据处理工具和技术外，还需要具备较强的商业洞察力、沟通能力和团队协作能力。这也意味着，大数据从业者需要不断学习和提升自己，以满足市场的需求。

大数据岗位的发展趋势

未来，随着人工智能、物联网等新技术的快速发展和应用，大数据岗位将迎来更多的机遇和挑战。在这样的背景下，懂得多方面技能的综合型大数据人才将更受青睐。同时，大数据岗位也将更加注重数据安全和隐私保护，这将成为大数据从业者需要关注和提升的重要能力。

结语

总的来说，2017年大数据岗位的发展呈现出旺盛的态势，需求量增长、薪资水平上升、技能要求提高等都预示着这一领域的重要性和潜力。作为大数据从业者，不仅需要具备扎实的专业技能，还需不断学习和提升自己，抓住机遇，迎接挑战。

五、调查报告的数据怎样进行分析？

当前数据研究已成常态，不论是企业进行市场调查，或者运营进行数据分析，也或者学术研究等，均会涉及到撰写数据分析报告。

1 三种类型的数据分析报告

一般来说，数据分析报告可分为三种类型。分别是模型类报告、调研类报告和行业研究类报告。

‘模型类’报告在广泛应用于学术领域，其的关键特征为‘模型’，用‘模型’去验证数据假设，结合模型结论，将一个小结论推广应用到面，模型类研究报告的严谨性最强，因为其需要将‘点’方面的结论推广到‘面’上。而且‘模型’多种多样，一个模型就是整份报告的核心，而且需要对模型进行深入说明和阐述，‘模型类’报告的难度最高，通常研究人员会使用比如SPSSAU、R、SAS等软件进行分析。

‘调研类’报告最为常见和普及，因而其简洁易懂，比如企业希望了解用户的需求反馈，了解产品的不足，也或者了解市场的需求情况如何等。‘调研类’报告更多关注于‘发现了什么’，和‘那应该如何办？’。比如当前想了解学生群体对于理财消费的认知和态度情况，首先需要理解样本对于理财消费的基本认知是什么，态度是什么，即基本事实情况是什么，接着还希望了解那又如何呢？建议是什么呢？更多时候还希望进行更深入的剖析，比如不同性别群体对于理财的认知水平是否明显不一样？如果说发现男性的认知程度更高，那么企业后续推广产品的时候，可能在男性群体为主的网站上进行推广更加适合。通过深入挖掘不同群体的特征差异，可以描述出‘用户画像’，对用户有更深入的理解。一般情况下，深入挖掘不同群体的差异性，可使用比如交叉分析，卡方检验，方差分析等，关键在于了解差异情况如何，也或者关系情况如何。接下来第二部分会用一个案例说明此类报告的撰写思路。

‘行业研究类’报告，其更着重于整体行业情况如何，站在宏观角度去撰写，比如会用产业链角度，市场格局角度，标杆企业角度等进行整体宏观分析。此类研究报告的数据相对较少，更多使用定性描述法，将数据特征使用文字进行汇总（或者可视化）等。此类研究报告着眼于行业当前如何，以及明天趋势情况如何，可能会使用到一些预测类的研究方法，比如SPSSAU综合评价里面的灰色预测模型，也或者SPSSAU计量研究里面的Arima模型等。如果说行业研究报告中涉及专家打分，并且希望将专家打分计算成权重体系等，那么AHP层次分析法也许比较适合，均可在SPSSAU综合评价里面找到该算法。

2 数据分析报告思路

‘调研类’报告最为常见和普及，本部分以一份‘大学生理财情况’问卷作为案例说明数据分析报告的思路。首先问卷结构如下图：

从上图可以看出，那么如何梳理好报告思路。首先这里介绍一种最实用的方法即“关键词法”，即将很多个题进行拆分成几个key words，每个key words表现一个点，然后思路是基于key words进行。比上图中19个题可以看到：

第1题是‘筛选’；

第2~第5题 即性别，年龄，专业和月生活费属于‘背景信息’；

第6~第8题属于‘理财认知’；

第9~第11题属于‘理财现状’；

第12~第19属于‘理财偏好’。

明显的，除第1题外，余下18个题 可以拆分成4个key words，分别是‘背景信息’，‘理财认知’，‘理财现状’和‘理财偏好’。如下图：

把一份数据拆分整理好key words之后，接下来就可以进行思路的撰写。整体的思路上是先把基本事实描述清楚，那么共有4个key words，则会有四个部分。接着再深入研究关系情况，即进一步深入剖析4个key words之间的关系，比如‘背景信息’与另外3个key words（‘理财认知’，‘理财现状’和‘理财偏好’）的差异情况如何，也或者‘理财认知’与‘理财偏好’之间的关系情况如何等，具体需要似专业思路和实际情况而定。接下来单独一部分说明如何撰写分析报告。

3 数据分析报告撰写

上一部分已经讲解了key words法，即将问卷拆分成几个key words，每个key words对应着一些题 ，如下图：

3.1 key words基本描述

报告的撰写时，首先对每部分的key words进行描述，即先了解清楚样本对于每个key words的填写情况如何，频数选择比例分别如何，也或者平均值如何等。可以理出思路框架如下图所示：

由于‘理财偏好’总共由8个小题表示，而且‘理财偏好’又可以再拆分成4个小的key words，分别是‘理财偏好’，‘理财需求’，‘理财在乎因素’和‘理财意愿’，因此‘理财偏好’会继续拆分成4个小部分，并且在最后汇总总结。

上述为思路框架，至于如何分析，通常使用频数分析计算百分比，并且使用图形综合展示结果，也或者使用描述分析计算平均值等。SPSSAU系统中的频数分析和描述分析直接使用即可。

3.2 key words之间关系深入挖掘

接着进一步挖掘4个key words之间的关系情况。一般情况下，‘基本信息’与另外的3个key words之间的差异关系需要进行研究。本例子中具体来讲即：研究不同背景属性的群体，他们在‘理财认知’，‘理财现状’和‘理财偏好’这三个方面上是否有着明显的差异性呢？

特别提示下：并非两两key words之间需要完全组合交叉研究，通常需要结合实际情况作决定。比如本案例时只需要剖析‘背景信息’分别与‘理财认知’，和‘理财偏好’的差异关系。而不研究‘背景信息’与‘理财现状’的差异关系。因而得到目录结构如下图：

3.3 报告的完善

在报告的整体框架搭建完成后，还需要进行一些优化工作，比如加入‘前言’，也或者加入数据‘信效度’分析，也或者‘总结等’。比如本案例时加入‘前言’，‘信效度分析’和‘总结’这3个小部分。

至此为止，完整的数据分析报告框架就搭建完成。接下来就是使用SPSSAU平台进行具体的分析，SPSSAU提供的表格和图形均已经全部规范化，直接复制粘贴使用即可。在分析的时候，可能会发现某一部分没有数据价值，那么可以直接进行删除，也或者希望再加入一部分内容，那么对应加入即可，在具体分析撰写报告的时候进行细节上的调节修改是非常正常而且必要。上述完整报告的内容表格通过SPSSAU实现，并且进行文字分析之后，总计得到一份27页的完整报告。

4 关于具体分析表格的使用

事实上使用SPSSAU进行分析报告撰写时，只需要将表格粘贴即直接使用。比如‘样本构成基本分析’表格如下图：

大学生理财认知与个体属性关系分析，表格和分析结果如下图：

关于本研究涉及的数据，和问卷报告如下述链接：

（1）数据：案例数据-SPSSAU

（2）问卷和报告：大学生理财情况调研报告-SPSSAU

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六、大数据从事哪些岗位？

大数据相关的工作职位有数据科学家、数据分析师、大数据工程师、数据库管理员等。

1、数据科学家：数据科学家拥有数学、统计、编程等技能，负责使用大数据、算法、深度学习等技术解决实际问题，为企业提供数据支持、帮助企业提高运营效率、提升销售额等。

2、数据分析师：数据分析师可以使用多种数据分析工具对数据进行分析，提取有用的信息，帮助企业深入了解客户，提高运营效率、提升销售额等，及时发现其营销数据中的潜在价值，为公司制定有效的营销策略提供支持。

3、大数据工程师：大数据工程师会灵活运用像Hadoop、Spark等工具，对复杂的大数据进行分析筛选，开发分析运算模型，构建数据中心、做系统设计，构建安全有效的企业内部大数据分析平台。

4、数据库管理员：数据库管理员有着丰富的数据管理经验，可以维护和操作数据库，收集数据，解决数据存储和访问的问题，及时发现数据中的bug，定期更新保证数据的正确性。

以上就是大数据职位的详细情况，此外，随着数据科学的发展，人们还在开发新的大数据技术，比如机器学习、自然语言处理、图像处理等，也会提出新的职位要求，为企业带来更多的数据分析能力。

七、大数据哪个岗位最好？

比较好的就业方向包含：数据分析师、数据挖掘工程师、机器学习工程师、算法工程师、数据科学家、大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据库管理员等。按照技术点划分为以下三大类：就业方向一：

离线数据工程师、数据仓库工程师、ETL工程师、数据采集工程师、数据支持工程师、BI商业分析师、数据可视化工程师、Hadoop工程师、Spark工程师。

需要掌握的技术点：

Java、MySQL、Maven、Git、OpenResty、Linux、Shell、HDFS、YARN、Zookeeper、MapReduce、Scala、Python、SparkCore、Hive、SparkSQL、Presto、Sqoop、Datax、Flume、CDH、数仓架构、维度建模、Superset、Azkaban.Airflow等。

就业方向二：

实时工程师、Flink工程师、实时数据仓库工程师、实时ETL工程师、Spark工程师。

需要掌握的技术点：

Kafka.Structured streaming、 ticcIarchRedis nHouse、HBase、Phoenix、Elasticsearch、Redis。

就业方向三：

数据服务工程师、离线数据仓库开发工程师、BI商业分析师、实时数据仓库工程师、实时监控系统工程师、ETL工程师、数据可视化工程师、数据治理工程师、高级数据开发工程师、推荐工程、数据平台工程师。

需要掌握的技术点：

数据采集与监控平台、准实时数据仓库、用户画像、推荐系统、基于Flink的实时数据仓库、元数据管理与数据治理。

在上述方向中，以Hadoop开发工程师为例，该岗位的月薪最低在8000元左右，如果有2-3年工作经验，月薪将高达30-50万元左右。

八、调查报告数据分析怎么做？

01.什么是调研报告

说起调研，很多人第一时间就会想到填问卷、写报告、做统计图、做ppt汇报。

简单来说，调研报告就是通过各种调研方式系统地收集资料并对调研数据进行深入分析，最终产出报告给出一些总结结论或者建议。

02.如何完成一份调研报告

Step1. 明确目标，提炼关键词

俗话说得好：“万事开头难”，写调研报告也是这样。往往写上标题，然后就完全不知道该如何继续......

在撰写调研报告前，我们首先应该再次明确本次调研的目标是什么。

比如，要制定的是一个人事方面的员工满意度调研，同时要了解什么特征的员工更爱离职。

那么这次的调研可以概括为两个关键词：员工满意度、离职倾向。

Step2. 梳理逻辑，搭建报告框架

无论是在设计问卷、分析数据或者撰写报告阶段，了解研究的逻辑结构都是重中之重的核心问题。

调研问卷设置的问题顺序，不一定是书写报告的理想顺序。可能为了照顾被调研者阅读习惯，调整了问题顺序。或是为了防止作弊，调换答题顺序。所以，分析前有必要重新梳理报告顺序。

以“大学生理财情况调研报告”为例，根据问卷内容确定了三个关键词：理财认知、理财现状、理财偏好。

把关键词代入到问卷各个问题中梳理成一个大纲，核心始终围绕着研究主题以及三个关键词。

Step3. 进行具体分析

可以使用在线统计分析平台SPSSAU，来帮助高效处理问卷数据并进行调查数据统计。

① 数据预处理

数据处理是一个非常重要的环节，第一次分析的人很容易忽略这部分。

在数据收集完成后可以使用SPSSAU无效样本和异常值两个功能对数据无效性进行处理。

②方法选择

如果问卷中多是非量表题，常用的统计方法有：频数分析、描述分析、卡方分析、二元logit回归等。我们按照提纲依次进行分析即可。

如果问卷中多是量表题，常用的统计方法有：描述分析、相关分析、回归分析、t检验、单因素方差分析等。

Step4. 撰写报告

正式撰写报告的时候可以一部分一部分的完成。通常是先描述分析结果，然后结合结果和背景信息进行总结。

如果内容较多，建议在每部分最后添加一小节作为总结部分，同时可以针对结论给出建议或解决方案等。

最后别忘了添加附录。通常将调查问卷、统计结果等作为附件内容。方便读者查询。

在企业中，最后多以PPT的形式进行汇报。如果前面的框架梳理得很清晰，这里就方便很多了。每页PPT里最好不要放入太多内容，一页PPT里汇报一个研究问题+重点数据结果即可。尽量多以图表形式展示。

实际上不只是调研报告，论文、项目分析、社会调查等都可以运用以上的方法进行拆解、梳理和分析。

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九、调查报告数据一般去哪找？

1、国家数据：

它的数据来源于中华人民共和国国家统计局，里面包含国家经济民生等多个方面的数据，月度、季度、年度都有覆盖，较为全面和权威。

2、中国产业信息网：http://www.stats.gov.cn/

包含了各个行业相关的数据，所有的数据全部免费，做行业分析经常用到的

十、银行数据分析岗位？

1、承担数据提取、数据分析、数据挖掘等相关工作；

2、按时保质地完成数据处理的各项工作任务，确保数据输出质量和进度达到目标要求；

3、输出数据分析报告，给出运营建议，进行资产质量监控、模型监控；

任职资格:

1、本科及以上学历，金融、经济、会计、数学、统计、计算机等专业；

2、熟练掌握SQL基本操作，至少熟练使用一种机器学习的工具和框架（R,Python等）；

3、具有良好的逻辑思维能力和分析能力，能够基于对业务的深入理解，从数据中探查和解决问题，能独立出具分析报告；

4、具备良好的团队协作和沟通合作能力，对新技术有强烈求知欲；

5、具备一定金融行业经验

6、思想作风正派，能够严格遵守银行各项规章制度，服从安排，抗压能力强。